微博特定群体用户关系网络可视化

本篇可以说是给微博爬虫系列开了一个小方向，抓取微博特定用户的关注信息，并做了一定的可视化工作。下面以抓取明星关注为例，阐述从抓取数据，到关系网络的构造，最后使用 gephi 可视化的全流程。

第一步，以一个给定的明星 uid 为起点，爬取它的关注，接着爬关注的关注...从形式上看是一个递归的网络，所以设计了一个递归的爬虫，可以指定抓取指定的层数，断网或其他出错可以从上次爬到的地方继续；一般来说 3 层就非常多，以一个明星关注 100 个明星为例，第一层只有起点明星，第二层有 100 个明星，第三层就有 10000 个明星了，我使用杨幂的 uid 为起点，抓取 3 层网络，实测抓到了 2w+ 明星，20w+ 对明星关注关系，最后随机抽了 5000 条关注关系，2000 余明星。

第二步，根据上一步得到的数据构造关系矩阵，方便 gephi 可视化输入。这个关系矩阵需要两个 csv 文件表示，一个节点 nodes.csv 文件，另一个边表 edges.csv 文件。如下图所示。

节点表

边表

nodes.csv 四个字段，Id 即该明星的微博 UserId，Weight 是在关系网络中被关注的次数，class 是 louvain 聚类的结果。

edges.csv 三个字段，边的起点、终点、权重。

第三步，把数据导入 gephi，一顿点点点的操作后，可视化图形就出来了。

全景图

局部放大图