社會網絡分析數據處理（R文本挖掘社會網絡分析）

2023-09-20 09:03:51

社會網絡分析是綜合運用圖論、數學模型來研究行動者與行動者、行動者與其所處社會網絡、以及一個社會網絡與另一社會網絡之間關係的一種結構分析方法。在這個定義中的「行動者」，或稱「節點」，可以是一個個體，也可以是一個群體、一個組織，甚至是一個國家，這些行動者及其間的關係就構成了社會網絡（Socia Network）

社會網絡分析，英文social network analysis。社會網絡分析已經成為重要的研究思想，涉及了多個學科和研究領域，例如：數據挖掘領域、知識管理、數據可視化、統計分析、社會資本、小世界理論、信息傳播等。

當然了，這麼一種方法也可以用在文本挖掘中，好處多多：

These methods are especially efficient for large-scale datasets in which traditional approaches such as content analysis are prohibitively labor-intensive; however, even with relatively smaller textual data they can be effective in assisting manual analysis by identifying additional patterns which human coders may not recognize.

所以今天我們就來寫一寫如何用R語言做中文文本的社會網絡分析。

數據依然還是新年賀詞，大家自己在網上一搜，貼在記事本中就行：

library(igraph)library(tm)library(Rwordseg)library(tmcn)heci <- readLines('C:/Users/hrd/Desktop/bootcamp/dataset/2021賀詞.txt',encoding = 'UTF-8')

數據讀入之後就是分詞和向量化，建立語料庫和去停用詞：

ci <- segmentCN(heci)#此步可以自定義詞典docs <- Corpus(VectorSource(ci))inspect(docs)docs <- tm_map(docs, removeNumbers)#自定義停用詞myStopwords <- readLines('C:/Users/hrd/Desktop/bootcamp/dataset/Chinese-StopWords.txt', encoding = 'UTF-8')myStopwords<-myStopwords[Encoding(myStopwords)!="unknown"]docs <- tm_map(docs, removeWords, myStopwords)toSpace <- content_transformer(function(x, pattern) { return (gsub(pattern, " ", x))})docs <- tm_map(docs, toSpace, "c")docs <- tm_map(docs, stripWhitespace)

處理好了之後，就建立文檔詞矩陣：

tdm <- createTDM(docs, language = "zh")tdm_removed<-removeSparseTerms(tdm, 0.9)##去掉低於95%的的稀疏條數dim(tdm_removed)#查看詞和文檔的數量

我們不考慮網絡中邊的粗細，只考慮連結關係，所以將詞文檔矩陣中的大於1的數字都轉化為1：

m =1] <- 1

然後我們生成社會網絡分析的專用矩陣，這個矩陣叫做term-term adjacency matrix，是詞文檔矩陣和文檔詞矩陣的矩陣乘積：

#轉化為term-term adjacency matrixtermMatrix <- m%*%t(m)

接下來我們就可以畫出社會網絡分析的圖了：

#建立graphg <- graph.adjacency(termMatrix,weighted = T,mode = 'undirected')g <- simplify( g, remove.multiple = T, remove.loops = F, ,) )V(g)$label <- V(g)$nameV(g)$degree <- degree(g)plot(g, vertex.label.dist=1.5

運行代碼就可以得到圖如下：

這個圖還有很多可以完善的地方，我還在慢慢探索中，以後再繼續更新。

今天給大家寫了中文文本的社會網絡分析，現學現賣，還請大神點撥，感謝大家耐心看完。發表這些東西的主要目的就是督促自己，希望大家關注評論指出不足，一起進步。內容我都會寫的很細，用到的數據集也會在原文中給出連結，你只要按照文章中的代碼自己也可以做出一樣的結果，一個目的就是零基礎也能懂，因為自己就是什麼編程基礎沒有從零學Python和R的，加油。數據分析問題諮詢，代處理請私信。

（站外連結發不了，請關注後私信回復「數據連結」獲取本頭條號所有使用數據）

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