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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,在对发送邮件数取对数以后,所得到的结果仍旧一条指数曲线。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 ? 排第二的postmaster@finance.democrats.org, 似乎与民主党的经济事务有关。 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 ? 下方红线部分的邮箱大部分媒体,包括网络媒体和传统媒体,以及一些LGBT网站,教师工会等等,主要由MirandaL联系。 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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社交网络之图论实战

社交网络之图论实战 0.前言1.准备工作2.学习方法3.社交网络实战4.问题处理5.作者的话 0.前言 又到了新的一周,今天来学点新的知识,这节学的知识还是非常重要,那就是属于社交网络方向以及知识图谱方向以及我们研究生的一门课 本节将从我的学习方式到英文文档如何学习以及如何处理问题,以及如何去研究社交网络及图论等角度来分析! ? 下面一起来学习新知识吧,记得打开你的python哦,哈哈,就是一篇python实战篇! 1.准备工作 本节以python-igraph来学习社交网络与图论相关知识! 【两个网站】 那么我们一起来安装一下,这里引入两个网站。 【正确阅读】 这里贴出一张图,我们看到这个API,会发现上面描述,下面代码。 ? 我的学习方式对比法,就是将上述英文与代码对比来实战!先看一下代码如果能看懂,则直接简化上述的文字,略读即可! 3.社交网络实战 导包 from igraph import * 版本 igraph.

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

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    Python社交网络——NetworkX入门

    特性 NetworkX一个Python包,用于创建、操作和研究复杂网络的结构和功能。 用于图、有向图和多重图的数据结构 许多标准图数据算法 网络结构和分析措施 用于生成经典图、随机图和合成网络的生成器 节点可以是“任何东西”(例如,文本、图像、XML记录) 边可以容纳任意数据(例如,权重 u, v, d) in G.edges(data=True) if d['weight'] > 0.5} # 加权处理 # 必须设定一个统一的布局,保证下面分步绘制的图的统一性,而且分步绘制时pos一个必须参数 : 'e'}, font_size=18, font_color='b', font_family='sans-serif') # (4)绘制边的标签,必须参数(G,pos),还可以指定边集(字典:键边的元组 : 'e'}, font_size=18, font_color='b', font_family='sans-serif') # (4)绘制边的标签,必须参数(G,pos),还可以指定边集(字典:键边的元组

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    【业界】Facebook的基础AI算法如何驱动社交网络的发展?

    【导读】Facebook的基础AI算法如何驱动社交网络的发展。我们来一览这篇文章。 Instagram工程师曾在2016年接到一个艰巨的任务。 (译者注:Instagram为Facebook子公司) 尽管Instagram的工程师对算做了很多调整,事实上这些调整的大部分功能都来自Facebook的新闻推送算法,这显示了社交媒体基础引擎的主导地位和成功 如果告诉我们接下来要看的Facebook的存在理由,那么完成傻瓜式推送的的AI就是对公司而言最重要的,有时最有争议的知识产权。 没有AI,很多这样的信号不可能分析的。 ? 更新信号的一个例子Facebook最近的”与Clickbait的战斗” - “误导性,耸人听闻”或“垃圾邮件”的故事的联系。 然而,它的措辞衡量人们与Facebook的应用和网络互动的方式,不管增加他们喜欢或评论的帖子的数量,或者他们找到机器翻译的帖子有多有用,或者他们多久使用M,坎德拉先生说,Facebook的基于Messenger

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    社交的进化(上)|需求演变与社交网络发展

    而在这个过程中,合作与协调最简单且有效的行为方式。这其实就是社交的起源。在当时没有语言体系的互动与交互下,人类通过社交帮助自己更好的生存,此时人类对社交的需求也仅仅是满足最基本的物质和生存需求。 所以我们可以知道,社交的演变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。 第二去一线,无论To B还是To C,每个人都要打破传统界限,尽可能去一线寻找解决问题的方法和思路。 第三往前看,抓住关键机会。 对“全真”还有一个更为全面的理解“虚实结合”。我的理解,这正呼应张正友博士提出的“虚实集成世界”。那什么虚实集成世界?本文下篇会进行详细的介绍。 小结 随着社会演变和网络发展。

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    社交网络斋戒实验报告

    可以说这不止对传统社交的改变,亦是对人类在这个时代生存状态的改造。 我们目睹社交网络走进更多个体,参与到个体生活的方方面面。微信作为国内社交网络的典范。 研究影响,以期更好地理解社交网络,追溯当下问题的根源,为后续行动提供启示。 1.2研究问题 “社交网络对人的影响”尚一个过于宏大的领域。 ,人们又不得不回到社交网络中,这种不能随时离开的“不自由”负面情绪的另一来源。 本研究进一步对社交网络斋戒对社会关系的影响,如下: ? 本章的量化结论斋戒未使疏离感发生变化。 9.3 斋戒的影响与社交网络的影响 本实验出发点探讨社交网络使用的影响,由于社交网络早已“干预”了我们的生活,实验采取了反向干预(不使用)操作。

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    SNA社交网络R语言分析

    Note:好友信息以无向图的形式存储,不存在重复链接,保证第一字段用户ID始终小于第二字段用户ID;从实例数据中我们可以看到用户1和用户2好友,但只存在于用户1的好友记录里,而不会在用户2的好友记录里重复出现 在图中,有些用户中间人的角色,连接了两个聚集,我们可以利用igraph包提供的betweenness函数找出他们 V(friends.graph)$btn = betweenness(friends.graph 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 参考资料:http://cos.name/2011/04/exploring-renren-social-network/ 注释: 【1】KONECT由德国Koblenz-Landau大学提供的开放图谱数据集 【2】算法原理随机的短距离跳转有较大概率停留在相同聚集内 【3】二级好友指的是好友的好友

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    系统设计:社交网络服务

    需求 让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。 难度:中等 1.什么Twitter? Twitter一种在线社交网络服务,用户可以发布和阅读140个字符的短消息,称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文,但未注册的用户只能阅读推文。 我们还假设平均一张照片200KB,一段视频2MB。这将使我们每天拥有24TB的新媒体。 我们的缓存就像一个哈希表,其中“key”“OwnerID”,而“value”一个双链接列表,其中包含该用户在过去三天内发出的所有推文。 这种方法的另一个好处,如果服务器死机,LB将使其退出循环,并停止向其发送任何流量。循环LB的一个问题它不会占用服务器,考虑到。如果服务器过载或速度较慢,LB不会停止向该服务器发送新请求。

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    文本挖掘:社交网络、社群划分

    直接上例子比较直观,社交网络中的好友关系,你-我,我-他。 可以生成一个空的关系网络。 并且关系网络生成之后,R里面就不是用真实的名字来做连接,采用编号的。例如(小明-小红)好朋友,在R里面就显示为(1-2),所以需要单独把名字属性加到序号上。 4、关系网络的重复性问题 在关系网络中,重复常见的,而且无向线中1-2与2-1重复的,重复线的数量也可以作为线的权重。也就是E(g)$weight。 与点度中心度不同的,点度更强调某点的相对价值;而接近中心度某点在网络的价值。 1、网络聚类系数——transitivity 按照图形理论,聚集系数表示一个图形中节点聚集程度的系数,一个网络一个值。

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    Facebook社交网络R语言分析

    Note:好友信息以无向图的形式存储,不存在重复链接,保证第一字段用户ID始终小于第二字段用户ID;从实例数据中我们可以看到用户1和用户2好友,但只存在于用户1的好友记录里,而不会在用户2的好友记录里重复出现 接下来,我们希望将不同群体的好友用不同的颜色标明出来,提供类似于好友自动分组的功能;使用的igraph包提供的walktrap.community函数2 friends.com = walktrap.community 在图中,有些用户中间人的角色,连接了两个聚集,我们可以利用igraph包提供的betweenness函数找出他们 V(friends.graph)$btn = betweenness(friends.graph , directed = F) plot(V(friends.graph)$btn, xlab="Vertex", ylab="Betweenness") betweenness函数统计的通过每个节点的最短路径的数量 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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    早期了解Parler在线社交网络

    Parler一种将其自身推广作为一项服务的替代性社交网络,它允许其用户“自由发言并公开表达自己的意见,而不必担心自己的观点被平台化”。 由于这一承诺,该平台在因违反服务条款而被主流社交网络停用的用户以及担心审查的用户中很受欢迎。特别是,这项服务得到了一些保守的公众人物的认可,鼓励人们从传统的社交网络迁移到那里。 早期了解Parler在线社交网络 (CS).pdf 译者:孙粼蔚

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    社交网络越来越极端?可能你越来越沉默了……

    导读:根据2月28日CNNIC发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》,81.4%的中国网民为高中及以下学历,其中18.2%为小学及以下学历。 另一方面,根据CNNIC的报告,社交类应用朋友圈、QQ 空间和微博的用户使用率分别为 83.4%、58.8%和42.3%,高使用率说明社交网络并非高学历人士的专属领地。 但是,你是否有一种感觉,社交网络上满各种大V、专家,比如高端如某乎,一眼望去,个个清北复交,最差也是个985、211。 客观数据和主观感觉的巨大误差,从哪来的? 该理论说的: 如果人们觉得自己的观点少数派,就不愿意发言,如果觉得自己和多数人看法一致,就敢于发言。这样一来,多数意见的声音会越来越大,少数声音会越来越沉默,成为一个螺旋式过程,最终变成一言堂。 沉默的螺旋无处不在,在社交媒体盛行的今天尤盛。 比如一个学历一般的用户,他可能不太敢在学术崇拜的知乎发言: ?

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    图解社交网络构建、信息扩散路径

    作者:Yannick Feder,Hyva集团采购总监 我发现似乎没什么人真正了解社交网络如何运作的,于是我决定写下这篇文章,以简明、不做作的方式阐明社交网络的内部运作原理(主要以LinkedIn领英为例 我想通过这篇文章为你提供一个理解社交网络的基本框架,并且你能据此向其他人讲解:社交网络如何构建的?Influencer是什么?Lions是什么?信息如何扩散的? 我的InMap社交网络这样的: ? 不得不说,第一眼看到这张图的时候,我就像首次踏上月球的宇航员一样新奇。看着这个陌生的新世界真是百感交集,既震惊又敬畏。 你在谈论社交网络的时候就可以用上这个简易的模型。不过,要注意一个城市中心有所处地理位置清楚的定位,但是社交网络的中心一个抽象的位置,一般连接他人最密集的地方。 在前面我已经提到信息如何在社交网络中推广传播的,但是你肯定还无法回答这些问题:信息如何扩散的?为什么有的文章很热门,而有的文章则不? 我会同时解决这两个问题。

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    扒完社交网络关系才明白,《权力的游戏》凭什么神作

    (图片说明:把已知死亡角色删去后的社交网络图。点击看清晰大图!) 答案变化不大,即使去掉了这些最主要的连线,整个社交网络仍然一个整体,整个冰火的人物关系网络还是清晰、密集、复杂的。 来看看冰火怎么做的。 在我们最开始的全角色社交关系网络里,共有106个角色节点,1254条人物联系,65024层关系链条。网络直径Diameter为4,密度Density为0.225(附录5)。 ▍附录 社交网络分析(Social Network Analysis)指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法,为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法 社交网络(或社会网络)的概念在1954年由J. A. Barnes最先提出。 为了避免重叠效果,最后社交网络制图用gephi呈现。

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    社交网络SNS的好友推荐算法

    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)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 综合社交和兴趣的好友推荐 不同的社交网络中人们的目的和侧重点往往存在差异的, 因此, 人们通常在不同的社交网站建立不同的关系网络。 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。 平均每个用户关注13.4个人, 为非常稀疏的好友网络, 网络稀疏度99.6%, 表现出明显的数据长尾性。根据以上获得用户列表, 分别从用户社交行为和用户关键词中提取出相关用户的社交行为和关键词。

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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。 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。 下一步通过查阅社交网站的API文档,选取适当的API接口,就可以很方便地从社交网站抓取数据了。因为直接从网站数据库获取数据,因而数据结构化较好。获取数据使用许可之后,其使用就非常方便灵活了。 图2:人民日报所发的#云南鲁甸县地震#微博的转发网络 很显然人民日报的这条微博的转发具有明显的星形扩散的特征:与通过社交网络的传播相比,这条微博具有明显的媒体传播特性,即以人民日报作为核心,信息多数由人民日报直接到达用户 不可否认的,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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    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 人物社交网络分析用来查看节点、连接边之间社会关系的一种分析方法。 节点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。 / 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。 可以看出网络图中重要程度高的曹书记、孙少安、孙少平等人。 当然上面这些都是以章节为联系的。 换成段落联系应该也会有所改变。 ? ?

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    社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

    今天的网络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。 本教程中的代码在Python = 3.5,NetworkX = 2.0版本上完成的。 对称网络 我们在上面创建的第一个演员网络对称网络,因为“在电影中一起工作”的关系对称关系。 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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