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【实战帖】使用Python分析社交网络数据

每一个人和组织都可以通过社交网站互动、获取信息并发出自己的声音，因而吸引了众多的使用者。作为一个复杂的社会系统，在线社交网站真实地记录了社会网络的增长以及人类传播行为演化。...例如传统的社会调查的数据往往样本量有限，而在线社交网络中的样本量可以达到千万甚至更多。因而，研究者迫切得需要寻找新的数据获取、预处理和分析的方法。...以上过程可以使用以下Python代码来实现：（代码较多，请查看原文）在上述代码中，我们定义了一个名为weiboClient的函数。...因为事件的地域相关性，云南省的转发数量也相对较多。结语综上所述，本章简单勾勒了使用Python抓取、预处理、分析、可视化社交网络数据的过程。主要以案例为主，其中又以描绘新浪微博单条信息的扩散为主。...不可否认的是，读者不可能通过本章完全掌握Python的使用、数据的抓取和社交网络研究的分析方法。本书附录中总结了一些常用的资源和工具（软件、类库、书籍等）。

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使用Python和SAS Viya分析社交网络

本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。...社区检测为了了解社交网络中用户的关系，我们将分析个人所属的社区。社区检测或聚类是将网络划分为社区，使社区子图中的链接比社区之间的链接更紧密地连接。...我们将获取的行重定向到Python变量中。我们将使用它来生成条形图，显示前5个最大的社区： ? 这表明最大的社区13具有35个顶点。以下示例显示社区4中的节点： ?...中心性分析分析中心性有助于确定谁在网络中很重要。重要人物将被很好地联系起来，因此对网络中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对社交网络而言，这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。...每个度量标准都表示为节点数据集中的输出列。让我们使用中心性度量之一作为节点大小再次渲染网络。 ? 子集网络分支从我们的网络来看，社区2中的用户似乎扮演着重要角色。

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用python分析《三国演义》中的社交网络

一直以来对自然语言处理和社交网络分析都很感兴趣，前者能帮助我们从文本中获得很多发现，而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的网络般的联系有更多认识。当二者结合，又会有怎样的魔力呢？...作为一个三国迷，我就有了这样的想法：能不能用文本处理的方法，得到《三国演义》中的人物社交网络，再进行分析呢？python中有很多好工具能够帮助我实践我好奇的想法，现在就开始动手吧。...社交网络分析里的社区发现算法就能够让我们发现这些集团，让我使用community库[2]中的提供的算法来揭示这些关系吧。...这里，我取10章的文本作为跨度，每5章记录一次当前跨度中的社交网络，就相当于留下一张快照，把这些快照连接起来，我们就能够看到一个社交网络变化的动画。.../images/三国社交网络变化.gif", fps=fps) 美观起见，动画中省略了网络中的边。 ? 随着时间的变化，曾经站在历史舞台中央的人们也渐渐地会渐渐离开，让人不禁唏嘘感叹。

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用python分析《三国演义》中的社交网络

本文首发于：https://blog.csdn.net/blmoistawinde 前言一直以来对自然语言处理和社交网络分析都很感兴趣，前者能帮助我们从文本中获得很多发现，而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的网络般的联系有更多认识...当二者结合，又会有怎样的魔力呢？作为一个三国迷，我就有了这样的想法：能不能用文本处理的方法，得到《三国演义》中的人物社交网络，再进行分析呢？...社交网络分析里的社区发现算法就能够让我们发现这些集团，让我使用community库[2]中的提供的算法来揭示这些关系吧。...这里，我取10章的文本作为跨度，每5章记录一次当前跨度中的社交网络，就相当于留下一张快照，把这些快照连接起来，我们就能够看到一个社交网络变化的动画。.../images/三国社交网络变化.gif", fps=fps) 美观起见，动画中省略了网络中的边。 ? 随着时间的变化，曾经站在历史舞台中央的人们也渐渐地会渐渐离开，让人不禁唏嘘感叹。

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使用Python爬取社交网络数据分析

例如传统的社会调查的数据往往样本量有限，而在线社交网络中的样本量可以达到千万甚至更多。因而，研究者迫切得需要寻找新的数据获取、预处理和分析的方法。...以上过程可以使用以下Python代码来实现： ? 在上述代码中，我们定义了一个名为weiboClient的函数。...因为事件的地域相关性，云南省的转发数量也相对较多。结语综上所述，本章简单勾勒了使用Python抓取、预处理、分析、可视化社交网络数据的过程。主要以案例为主，其中又以描绘新浪微博单条信息的扩散为主。...就网络分析而言，本文仅仅介绍了一些最基本的分析方法和Python的实现方法，尤其是networkx的使用。...不可否认的是，读者不可能通过本章完全掌握Python的使用、数据的抓取和社交网络研究的分析方法。本书附录中总结了一些常用的资源和工具（软件、类库、书籍等）。

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如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词

今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...首先，我们可以使用Python中的文本处理库，比如NLTK（Natural Language Toolkit），来进行文本预处理。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：import tweepyimport nltkfrom nltk.corpus...这对于社交媒体营销、舆情分析和内容创作都非常有价值。总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。

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Python人物社交网络分析—平凡的世界

上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。传送门：Python数据可视化：平凡的世界比如获取文本信息，人物信息。最后生成一个人物出现频数词云图。本次来完成剩下的工作。...实现《平凡的世界》的人物社交网络分析。 / 01 / 人物联系人物社交网络分析是用来查看节点、连接边之间社会关系的一种分析方法。节点是社交网络里的每个参与者，连接边则表示参与者之间的关系。...社交网络是一张地图，可以标示出所有与节点间相关的连接边。社交网络也可以用来衡量每个参与者的“人脉”。本次以《平凡的世界》为例，可视化其的人物关系。两两人物关系有以下两种方式。...左图为无排序的结果，右图为排序后的结果。 / 02 / 社交网络使用获取的数据包，通过networkx生成社交网络图。详细代码如下。...') plt.show() 得到的社交网络图。

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趣味玩转——用python分析《三国演义》中的社交网络

前言一直以来对自然语言处理和社交网络分析都很感兴趣，前者能帮助我们从文本中获得很多发现，而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的网络般的联系有更多认识。当二者结合，又会有怎样的魔力呢？...作为一个三国迷，我就有了这样的想法：能不能用文本处理的方法，得到《三国演义》中的人物社交网络，再进行分析呢？python中有很多好工具能够帮助我实践我好奇的想法，现在就开始动手吧。...社交网络分析里的社区发现算法就能够让我们发现这些集团，让我使用community库[2]中的提供的算法来揭示这些关系吧。...这里，我取10章的文本作为跨度，每5章记录一次当前跨度中的社交网络，就相当于留下一张快照，把这些快照连接起来，我们就能够看到一个社交网络变化的动画。...正如《三国演义》开篇所言：古今多少事，都付笑谈中。今日，小辈利用python做的一番笑谈也就到此结束吧……

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社交网络中抽取有代表性的用户

1.为什么要做这个问题 1.1 从社会应用角度在HCI(人机交互)中,实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户....对于目前日益增长的社交网络用户,从大量的社交网络用户中抽取一个具有代表性的子集才是Human-readable的,有益于数据分析,相当于一个数据摘要. 1.2 从科研方法的角度从大量模型或数据点中抽取一个保留了原数据集的特征是机器学习...机器学习领域,找原型子集来辅助分类算法. 2.怎样定义代表性 Note:和在社交网络中寻找影响力最大化的问题不同,找出具有代表性的用户的目的是抽取一些”平均”的用户,他们能够在统计上代表原来所有用户的特征...,可能会导致代表性子集都聚集在人数较多较相似的团体中,以致于原数据集的分布丢失....将用户以各个属性构建向量,以向量之间的距离来定义人物之间的代表性. 以Twitter社交拓扑为例,当A用户关注了B用户,将会有A指向B的一条有向边, 3.如何具体评价子集的代表性 4.方法

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社交网络分析的基本原理以及图数据库在社交网络分析中的应用

社交网络分析的基本原理如下：社交网络表示：将社交网络中的个体（如人、组织、物品等）抽象为节点，个体之间的关系表示为边。...中心性度量：通过计算节点的中心性指标（如度中心性、接近度中心性、介数中心性等）来衡量个体在社交网络中的重要程度。群体检测：通过发现社交网络中的群体（如社区、团体等）来理解社交网络的结构和功能。...影响力传播：研究信息、行为在社交网络中的传播和影响路径。图数据库在社交网络分析中的应用示例如下：假设我们有一个社交网络数据集，其中包含用户节点和他们之间的关注关系边。...我们可以使用图数据库进行以下分析：发现社交网络中的关键节点：通过计算节点的中心性指标，我们可以找到网络中最重要的用户，例如度中心性最高的用户表示拥有最多关注者的人。...发现社群结构：利用图数据库的群体检测算法，可以发现社交网络中的社群结构，识别用户之间的紧密联系。

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社交的进化(上)｜需求演变与社交网络发展

远古时期的人类社会，由于生产力低下，人们的行为以解决最简单的生存问题为主，即争夺水源、获取食物以及寻找休憩之地。而在这个过程中，合作与协调是最简单且有效的行为方式。这其实就是社交的起源。...所以我们可以知道，社交的演变是从人类之间的互动开始的，并且依托于彼此之间的社会关系，产生了基于物质的需求以及精神的需求。直到如今，随着移动网络时代的不断深化，人们产生了对社交的第三个需求：信息需求。...二、信息时代下网络社交与娱乐的发展上文提到的人类对信息的需求是我们当下这个时代的产物。...在复制、拓展现实中的社会结构与社会关系的同时，新媒体自身作为一种新型社会的属性也日益明晰，而线上、线下社会之间的界限也越来越模糊，逐渐形成了某种意义上的虚拟社会。...百度百科目前还没有“全真互联网”的词条，其它搜索结果也显示，在马化腾之外，目前还没有人使用过这个全新概念。综合其文章来看，“全真互联网”的重点是两个字：全和真。

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使用Python和SAS Viya分析社交网络|附代码数据

p=7303 原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于社交网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。...这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。...集中性分析分析中心性有助于确定谁在网络中很重要。重要人物将被很好地联系起来，因此对网络中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对吸毒者的社交网络而言，这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。...---- 最受欢迎的见解 1.采用spss-modeler的web复杂网络对所有腧穴进行分析 2.用R语言和python进行社交网络中的社区检测 3.R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模...4.在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 5.python隶属关系图模型基于模型的网络中密集重叠社区检测 6.使用Python和SAS Viya分析社交网络 7.关联网络分析：已迁离北京外来人口的数据画像

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KAIS 2012 | 在线社交网络中的信息传播：连接强度视角

同时，许多来自传统社交网络领域的概念被用于研究在线社交网络。 2....类似地，在线社交网站中相邻的用户倾向于信任彼此，特别是当他们有很多共同的熟人时。最近也有研究发现，在移动通信网络中，两个用户的好友重叠越多，他们的联系越强。 3....4.1 数据集本次实验使用了来自Facebook上的五个真实数据集，即五个大学的Facebook社交网络：四种模型：高BCT优先，即中介中心性强的优先转发， IP(1, 0.01, BCT) 。...4.2 实验结果五个网络上的实验结果如下所示：观察上图可知：对于除Caltech之外的所有网络数据集，使用非弱连接强度优先策略的信息覆盖率在扩散过程中迅速增加，仅在10-30跳后就达到1左右。...这说明信息强度确实对在线社交网络中的信息扩散有很大的积极影响。

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图算法解决方案：社交网络中的好友推荐系统

背景介绍社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。...将用户数据转换为图的形式，其中每个用户是图的一个节点，好友关系是图的边。2.2 图算法选择在社交网络中，一个常用的图算法是社交网络中的节点聚类算法，例如Louvain算法。...Louvain算法是一种用于社交网络中节点聚类的算法，它通过最大化模块度（modularity）的方法，将网络中的节点划分成不同的社区（community）。...3.2 图算法选择在图算法选择阶段，我们需要考虑以下关键细节：社交网络中的节点聚类算法选择：选择适合社交网络的节点聚类算法，如Louvain算法。...总结该图算法解决方案使用社交网络中的好友推荐作为实际场景，采用Louvain算法进行节点聚类，从而实现好友推荐。

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社交网络SNS的好友推荐算法

在社交网络中, 可以根据现有的社交网络图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐算法可以用来为用户推荐在现实社会中相互熟悉而在当前社交网络中没有联系的其他用户。...在Twitter和新浪微博等有向社交网络中, 用户u关注的人out(u)和关注用户u的人in(u)是两个不同的集合, 因此使用共同好友比例计算相似度有三种不同形式, 本文采用出度的方法, 用户u和用户v...兴趣相似度社交网络中用户留下的文字和行为可以反映用户兴趣和需求。通常用户可使用自然语言或者标签主动展示其喜好。...基于标签的推荐中, 很多时候用户主动标记使用的标签很少, 这可能是由于用户没有使用标签的习惯或者用户新近加入或者用户活跃度较低。...从用户社交网络中随机选取5个较活跃用户作为种子, 采用宽度优先策略收集用户好友关系, 过滤掉好友数目少于5个和大于150的用户, 最终得到3 237个用户, 以此模拟一个小型的社交网络。

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使用Ruby on Rails和Bootstrap开发社交网络平台的详细教程

在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用Ruby on Rails（RoR）框架和Bootstrap前端框架共同开发一个简单而功能丰富的社交网络平台。.../routes.rb中添加社交网络功能的路由：resources :friendships, only: [:create, :destroy]resources :posts生成Post模型和控制器：...步骤10：运行应用运行以下命令启动Rails服务器：rails server然后在浏览器中访问http://localhost:3000，你将看到你的社交网络平台。...通过这个简单的例子，你可以深入了解如何使用Ruby on Rails和Bootstrap开发一个社交网络平台。...随着你的学习深入，你可以添加更多功能，例如用户认证、用户间关系、帖子、评论等，以创建一个更加完整和实用的社交网络应用。祝你在Ruby on Rails的开发之旅中取得成功！

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NLP在社交网络分析中的应用：从原理到实践

NLP在社交网络分析中的前沿应用1. 引言社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，同时也成为了海量信息和数据的产生地。...本文将深入探讨NLP技术在社交网络分析中的创新应用，包括舆情分析、用户画像构建、事件检测等方面，为读者展示NLP如何赋能社交网络数据的挖掘和应用。2....event_detection_result)4.2 趋势分析与预测通过NLP技术对社交网络中的大量文本数据进行分析，可以识别出某一话题的热度趋势，并基于历史数据进行预测。...面临的挑战与未来展望社交网络分析中，NLP技术的应用虽然取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战，包括信息噪音、算法偏见等问题。...结语NLP技术在社交网络分析中的应用为我们提供了深入了解用户行为、洞察舆情、发现新事件的途径。从舆情分析到用户画像构建，再到事件检测与趋势分析，NLP技术为社交网络的智能化和个性化提供了强有力的支持。

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人物社交网络分析—平凡的世界

上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。传送门：Python数据可视化：平凡的世界比如获取文本信息，人物信息。最后生成一个人物出现频数词云图。本次来完成剩下的工作。...实现《平凡的世界》的人物社交网络分析。 / 01 / 人物联系人物社交网络分析是用来查看节点、连接边之间社会关系的一种分析方法。节点是社交网络里的每个参与者，连接边则表示参与者之间的关系。...社交网络是一张地图，可以标示出所有与节点间相关的连接边。社交网络也可以用来衡量每个参与者的“人脉”。本次以《平凡的世界》为例，可视化其的人物关系。两两人物关系有以下两种方式。...左图为无排序的结果，右图为排序后的结果。 / 02 / 社交网络使用获取的数据包，通过networkx生成社交网络图。详细代码如下。...') plt.show() 得到的社交网络图。

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Python中社交网络可视化分析模块:PyVis，炫酷的图表信手拈来

在众多的数据可视化工具中，Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。...Pyvis是一个专门用于创建和展示网络图的库，它基于JavaScript的vis.js库进行了高效的封装，提供了一种在Python环境中轻松创建交互式网络图的方法。...它的使用场景广泛，从社交网络分析、生物信息学的蛋白质交互网络，到互联网基础设施的映射，几乎任何需要网络图可视化的领域都可以从Pyvis中受益。...它特别适用于以下几种场景：社交网络分析：可视化用户之间的互动关系，识别社交网络中的关键节点和群体。互联网和通信网络：展示网络设备之间的连接状态和网络架构。...一个典型的应用是根据需要改变网络中节点的颜色、大小和形状，以更好地表示不同类型的数据或突出特定的信息。

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Python中的*使用

参考链接： Python | 集合中的remove和throws Python中的*使用　　在为函数传递参数和函数定义时使用参数的时候，时常会看到有和 *和**，下面分别讲解其作用。 ...调用函数时使用*和 ** 假设有函数 def test(a, b, c) test(*args)：* 的作用其实就是把序列 args 中的每个元素，当作位置参数传进去。...test(**kwargs)：** 的作用则是把字典 kwargs 变成关键字参数传递。...定义函数参数时使用*和** def test(*args): 　　定义函数参数时 * 的含义又要有所不同，在这里 *args 表示把传进来的位置参数都装在元组 args 里面。...: def test(**kwargs): 　　类似的， ** 就是针对关键字参数和字典的了。

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