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文本挖掘:社交网络、社群划分

发布时间:2021-02-21 07:46:03 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:作者:Matt ? 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51444536 回复此公众号 “ 社交网络 ”获取word版原文查看。向小编咨询问题,联系 微信:hai299014 一、关系网络数据类型 关系网络需要什么样子的数据呢? ? ?笔者接

}??

函数需要输入三样东西(关系网络,分组情况,标题)。这里借助上面的社群分类都是可以得到的。用点连接来举个例子:


  1. plot.membership(g.undir,clusters(g.undir)$membership,"无向图的社群发现")??


3、SVG如何画高质量图

画一个好看的图你需要考虑这么几个问题:

不同重要性的点是否需要不同的大小?——V(g)$size

重要的点是否要加入其名字标签?——V(g)$label

不同社群的点,是否需要不同的颜色?——V(g)$member

(1)设置点大小

  1. V(gg)$size?=?5??

  2. V(gg)[degree(g)>=3000]$size?=?15??


其他节点尺寸都是5,而点度数大于3000的节点尺寸是15;

(2)设置不同社群颜色

  1. mem.col<-rainbow(length(unique(V(g)$member)),alpha?=?0.3)??

  2. V(g)$color<-mem.col[V(g)$member]??

rainbow是生成颜色的参数,比如"#FF00004D" "#00FFFF4D"
第二句话是将每个点附上颜色。

(3)设置重点词标签

  1. V(g)$label=NA??

  2. V(g)[degree(g)>=3000]$label=V(gg)[degree(g)>=3000]$name??


非重点词不给标签,重点词点度大于3000的给标签名字。

最后的SVG画图函数就是:


  1. svg(filename=paste("C:/Users/long/Desktop","/1.svg",sep?=?""),width?=?40,height?=?40)??

  2. plot(data.g,layout=layout.fruchterman.reingold,vertex.color=V(g)$color,vertex.label=V(g)$label,<span?style="font-family:?Arial,?Helvetica,?sans-serif;">vertex.size=V(g)$size</span>)??

  3. dev.off()??

其中layout.fruchterman.reingold是发散式的布局方式。

打开SVG可以用adobe illustrator,而且也可以修改,就是笔者遇到的问题是,图中会出现很多问题。

(编辑:滨州站长网)

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