R文本挖掘：社会网络分析-米儿火

社会网络分析是综合运用图论、数学模型来研究行动者与行动者、行动者与其所处社会网络、以及一个社会网络与另一社会网络之间关系的一种结构分析方法。在这个定义中的“行动者”，或称“节点”，可以是一个个体，也可以是一个群体、一个组织，甚至是一个国家，这些行动者及其间的关系就构成了社会网络（Socia Network）

社会网络分析，英文social network analysis。社会网络分析已经成为重要的研究思想，涉及了多个学科和研究领域，例如：数据挖掘领域、知识管理、数据可视化、统计分析、社会资本、小世界理论、信息传播等。

当然了，这么一种方法也可以用在文本挖掘中，好处多多：

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.

所以今天我们就来写一写如何用R语言做中文文本的社会网络分析。

数据准备及预处理

数据依然还是新年贺词，大家自己在网上一搜，贴在记事本中就行：

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

数据读入之后就是分词和向量化，建立语料库和去停用词：

ci <- segmentCN(heci)#此步可以自定义词典
docs <- Corpus(VectorSource(ci))
inspect(docs)
docs <- tm_map(docs, removeNumbers)
#自定义停用词
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)

处理好了之后，就建立文档词矩阵：

tdm <- createTDM(docs, language = "zh")
tdm_removed<-removeSparseTerms(tdm, 0.9)##去掉低于95%的的稀疏条数
dim(tdm_removed)#查看词和文档的数量

社会网络分析

我们不考虑网络中边的粗细，只考虑链接关系，所以将词文档矩阵中的大于1的数字都转化为1：

m <- as.matrix(tdm)
m[m>=1] <- 1

然后我们生成社会网络分析的专用矩阵，这个矩阵叫做term-term adjacency matrix，是词文档矩阵和文档词矩阵的矩阵乘积：

#转化为term-term adjacency matrix
termMatrix <- m%*%t(m)

接下来我们就可以画出社会网络分析的图了：

#建立graph
g <- graph.adjacency(termMatrix,weighted = T,mode = 'undirected')
g <- simplify( g, remove.multiple = T, remove.loops = F, 
                 
                 edge.attr.comb=c(weight="sum", type="ignore") )
V(g)$label <- V(g)$name
V(g)$degree <- degree(g)
plot(g, vertex.label.dist=1.5

运行代码就可以得到图如下：

这个图还有很多可以完善的地方，我还在慢慢探索中，以后再继续更新。

小结

今天给大家写了中文文本的社会网络分析，现学现卖，还请大神点拨，感谢大家耐心看完。发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。内容我都会写的很细，用到的数据集也会在原文中给出链接，你只要按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果，一个目的就是零基础也能懂，因为自己就是什么编程基础没有从零学Python和R的，加油。数据分析问题咨询，代处理请私信。

（站外链接发不了，请关注后私信回复“数据链接”获取本头条号所有使用数据）

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