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社交网络邮箱分析

如果按照发件数或者收件数对各邮箱进行排序，都可以看到社交分析中常见的指数曲线 ? ? 令我比较惊讶的是，在对发送邮件数取对数以后，所得到的结果仍旧是一条指数曲线。如下图所示。 ?...邮箱之间的社交分析(SNA) 这一部分的分析就比较好玩了，首先使用PageRank算法来计算各个邮箱的重要性。结果发现收发最频繁的两个邮箱重要性反而不怎么高 ?...对上述社交网络进行可视化表示，在使用ForceAtlas2展开以后，得到如下图所示 ? 其中节点表示邮箱，边代表邮箱间发送的邮件。...，很简陋而且代码也比较乱，实现的功能也比大神差远了，不过能生成基本的社交关系数据。...当然，如果不想用爬虫下邮件，我这有下了一晚上的成果，大概6k封的社交关系数据，还有已经生成的供gephi使用的gexf格式文件链接: http://pan.baidu.com/s/1qYpdVB2 密码

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【实战帖】使用Python分析社交网络数据

目录数据抓取一、直接抓取数据二、模拟浏览器抓取数据三、基于API接口抓取数据数据预处理可视化数据分析扩散深度扩散速度空间分布节点属性网络属性传播属性在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台...通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。...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。...数据抓取目前社交网站的公开数据很多，为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。例如斯坦福的社会网络分析项目就分享了很多相关的数据集。...我们可以认为虽然人民日报官方微博承载在社交网络当中，但是其传播方式依然保持了传播媒体信息的一步到达受众的特点（或许这种特征比线下更强）。数据分析对于网络数据的分析，首先是一些网络的统计指标。

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使用Python爬取社交网络数据分析

数据抓取一、直接抓取数据二、模拟浏览器抓取数据三、基于API接口抓取数据数据预处理可视化数据分析扩散深度扩散速度空间分布节点属性网络属性传播属性结语在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台...通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。...然而在线社交网络数据的获取方法有别于线下社会数据的获取（如普查、社会调查、实验、内容分析等）、数据的规模往往非常大（称之为“大数据”并不为过）、跨越的时间范围也相对较长（与社会调查中的横截面数据相比），...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。...我们可以认为虽然人民日报官方微博承载在社交网络当中，但是其传播方式依然保持了传播媒体信息的一步到达受众的特点（或许这种特征比线下更强）。数据分析对于网络数据的分析，首先是一些网络的统计指标。

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SNA社交网络R语言分析

/post/5728 数据原始格式 . txt文本格式，空格分隔 ....每行一组数据，共四个字段第一字段：用户ID1 第二字段：用户ID2 第三字段：用途不明第四字段：好友关系建立时间，多数为0，数据缺失 % sym unweighted...数据清洗需要从原始数据中清除这些：以%开头的注释行不明用途的第三字段数据缺失的第四字段 # 利用linux命令sed，awk完成数据清洗 cat facebook-wosn-links.txt...("from","to")) 数据选取数据中包含非常多的用户，数据间相互影响，为了使结果更清晰，我们选定某一用户，分析其好友的分布特点 library(igraph) # 将所有用户按照好友数量倒序排序...5586 6062 共同好友数量 63 22 20 19 18 17 16 15 15 15 根据共同好友数量的推荐算法虽然较为简单，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系

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Facebook社交网络R语言分析

数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links 数据原始格式 . txt文本格式，空格分隔 ....每行一组数据，共四个字段第一字段：用户ID1 第二字段：用户ID2 第三字段：用途不明第四字段：好友关系建立时间，多数为0，数据缺失 % sym unweighted...数据清洗需要从原始数据中清除这些：以%开头的注释行不明用途的第三字段数据缺失的第四字段 # 利用linux命令sed，awk完成数据清洗cat facebook-wosn-links.txt...,"to")) 数据选取数据中包含非常多的用户，数据间相互影响，为了使结果更清晰，我们选定某一用户，分析其好友的分布特点 library(igraph)# 将所有用户按照好友数量倒序排序sort(table...5586 6062 共同好友数量 63 22 20 19 18 17 16 15 15 15 根据共同好友数量的推荐算法虽然较为简单，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系

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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。...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。...图数据库在社交网络分析中的优势在于能够灵活处理节点和边的属性，以及高效地进行复杂查询和图算法计算。通过图数据库，我们可以更深入地理解社交网络的结构和运行机制。

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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。...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的过程。...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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社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

今天的网络是我们日常生活的一部分。让我们学习如何使用网络在Python中可视化和理解社交网络网络无处不在，道路网络，社交媒体上的朋友和关注者网络以及办公室同事网络。...分析这些网络并根据这些网络做出明智决策的能力是一项对任何数据分析师都很重要的技能。介绍首先让我们从社交网络的含义开始。下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。...任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。...使用NetworkX创建网络有许多类型的网络。我们将使用NetworkX开发和分析这些不同的网络。...聚类系数据观察，在社交网络中共享联系的人倾向于形成关联。换句话说，社交网络中存在形成集群的趋势。

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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。...接下来利用之前获取的素材，生成数据包。.../ 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。

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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。...建立分析模型时的常见任务是首先了解数据。...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。...给定此数据集，我们可以执行基本统计信息，例如跨列的不同计数：结果表显示，确定了我们网络中的24个社区。 ? 让我们看一下最大的5个最大社区，并分析节点分布。...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。

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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。...接下来利用之前获取的素材，生成数据包。.../ 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。

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超级干货：一文读懂社交网络分析

随着社交网络的兴起与发展，情感分析逐渐涉及多个研究领域，如文本挖掘、Web 数据挖掘等，并延伸至管理学及社会科学等学科，并在产品评论、舆情监控、信息预测等多个领域发挥着重要的作用。...在在线社交网络分析中，人们通过建立分析模型和仿真来研究在线社交网络中的群体极化现象。...社交网络语料库中的数据和传统话题发现语料库的数据区别较大，所以我们必须使用新的方法或对传统方法进行改进来适应社交网络数据特点。...一些传统的舆情分析机构开始转型做“大数据”的舆情分析，也有近年来完全基于社交媒体的舆情平台，比如基于微信的新榜和基于微博的知微。...图书《社会计算》Lei Tang, Huan Liu 《社交网站的数据挖掘与分析》Matthew A.

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社交网络分析的 R 基础：（六）绘图操作

Plot Title", names.arg = xArgs, xlab = "X-axis Subtitle", ylab = "Y-axis Subtitle") 现在需要为现有的柱状图添加一组对比数据...还需要为柱状图添加一些鲜艳的颜色： > data2 <- c(0.7921935, 0.8775983, 0.8999872, 0.9109487, 0.9250147, 0.9274716) # 第二组数据...xlab = "X-axis Subtitle", ylab = "Y-axis Subtitle", beside = TRUE, col = colors) 现在的柱状图变得稍微美观了一些，但两组数据的对比似乎还缺少图例...0.969838, 0.9750423) > data2 <- c(0.7892351, 0.8938469, 0.9202865, 0.9603516, 0.9590848, 0.9745516) # 两组数据

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盘点国外社交网络：大数据意义究竟何在？

你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...小编今天为大家粗数一下，世界上最大的几个社交网络各握有哪些要命的用户数据？它们的意义何在？先说说‘图谱’是神马？字典里说，这俩字泛指按类编制的图集，其实英文就是Graph。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...以往，人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’，或者说一个关系管理体系。...LinkedIn是社交网络中为数不多的常青树和盈利明星；它针对的不是人们的‘一时兴起’，而是逃不掉的‘生计’问题（个人的求职、公司的招聘）。

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【应用】大连接－大数据下的社交网络

四、大社交链接随着物联网、云计算，大数据的蓬勃发展，互联性的无处不在真正开始体现。...当每一辆汽车、每一栋楼房都可以自动生成日志并以自身的名义发布数据到互联网上时，一个值得关注的动态是，它们也将加入到传统的社交网络中，与社交网络中的“人”进行交互。...当物联网与社交网络融合时，每一栋大楼，每一辆汽车，每一个景区，每一个商场，每一个电器都会在社交网站上开设账号（如微博，如facebook)，自动的发布自己实时的信息，并与其他“人”和“物”进行交互。...人类社交的定义将不再只是人与人，还包括人与物、物与物，这是范围更大的社交网络。如图： ?...从人类掌控技术工具开始，到人踏上互联网，逐渐形成浩瀚无际的社交网络，虚拟世界不再是“像”现实世界，它已开始成为现实世界，它是活生生的人类所汇聚而成的，它已经有了自主性。

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狂欢背后，集体孤独：2019社交网络大数据

与其保护隐私，不如展示自己：半数用户希望别人看到自己在内容社交上的“痕迹”，仅少数用户表示反对作者：极光大数据来源：极光JIGUANG（ID：lovejpush） 01 社交网络行业概况 1....02 各类社交app分析 0....报告说明： 1.数据来源极光大数据，源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测，并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析；极光调研数据，通过极光调研平台进行网络调研...，共回收社交网络用户的问卷840份 2.数据周期报告整体时间段：2018.02 - 2019.02 3.数据指标说明具体数据指标请参考各页标注 4.法律声明极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集...、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考，极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证

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python社交网络分析_python编程:从入门到实践

NLP之情感分析：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分) 目录输出结果设计思路相关资料 1、关于代码 2、关于数据集关于留言 1、留言内容的注意事项 2、如何留言...0.0, 3.2]] [[2, 66, 0.1, 3.3, 0.4, 1.7]] [[2, 2, 0.1, 0.1, 0.4, 0.4]] 设计思路后期更新…… 相关资料 1、关于代码 NLP之情感分析...：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)之全部代码 2、关于数据集如需数据集，请留言向博主索取。...poscount = 0 a = i + 1 # 情感词的位置变化 elif word in negdict: # 消极情感的分析

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社交网络分析的 R 基础：（五）图的导入与简单分析

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。...图的文件表示导入一个图生成人工网络图的基本分析图的文件表示在计算机中，最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表。...导入的网络可以保存为 R 文件，下次可以直接载入使用，使用同样的方法也可以持久化实验数据。...上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象，下面将使用 igraph 包中的函数对 Dolphins 网络进行简单的分析。...判断图的连通性计算图的度计算图的密度对图的路径分析计算图的聚类系数 ✏️ 练习 1. 试着在数据集网站中下载其他网络导入到 R 程序中； 2. 试着计算导入网络的平均度； 3.

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社交网络分析的 R 基础：（一）初探 R 语言

当时的学习苦于资料太少，唯一的参考只有那份 R 语言实验代码，因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。...---- 社交网络分析 R 简介 R 与 Python 安装 R CRAN Windows 设置环境变量在 Visual Studio Code 中进行 R 编程 R 的调试社交网络分析过去几十年信息技术的发展...这些不同领域的背后都涉及到一个复杂的网络，而这些都属于网络科学的范畴。而社交网络分析，只是其中的一个方向。...社交网络分析有很多应用场景：最常见的是购物软件或视频应用中的推荐，通过分析一类用户的行为去推测可能喜欢的商品或视频；其次是识别社交网络中不同的圈子，俗话说物以类聚，人以群分；在将网络划分为不同圈子后...但 R 语言起家于统计分析，因此关于数据科学的类库也更多，对于数据分析也更优秀些，同时还可以制作精美的图表。其次要考虑学习成本。

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社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。...循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...apply() 系列函数本身就是解决数据循环处理的问题，为了面向不同的数据类型，不同的返回值，apply() 函数组成了一个函数族。...其中 X 是要循环处理的数据，即矩阵；MARGIN 是数据处理的维度，1 是按行处理，2 是按列处理；FUN 是循环处理的函数。...参数上更加精简，处理完成的数据返回的结果集为向量，其定义如下： sapply(X, FUN) 其中 X 是要循环处理的数据，即向量；FUN 是循环处理的函数。

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