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复杂网络 | 社交媒体话题和人物共现

2025年01月10日 03:23:23
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无论是国内的微博,还是国外的推特,其帖子中不乏带有 #keyword# 这样的 hashtag @somebody 这样的 user 的格式内容,将每一条帖子中同时出现的 hashtag 或 user 视为一次链接,构建 hashtag 之间和 user 之间的关系矩阵,然后导入 Gephi 软件进行复杂网络分析,是非常普遍的研究手段,本文将介绍如何自动化这一过程,已部署至网页:

代码语言:javascript
复制
https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-topic-user-matrix-extractor

当人们在讨论 ChatGPT 时,都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例,只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件,就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵,结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv,以及网络可视化图 html 文件

nodes.csv、edges.csv 和 top_N_matrix.csv

echarts 实现的网络可视化

以及顺带的一些基本的复杂网络分析:度分布、度度相关性、核度分布和集聚系数等基本统计特征

类似地,同时生成的 user 人物共现可视化结果如下:

Top-N 矩阵可以自定义 N 的大小。

总的来说,上传一个包含 content 列的社交媒体帖子的 csv 文件,就能同时生成人物和话题共现网络,人物和话题各 3 个 csv 文件和 1 个 html 文件,共 8 个文件,构建结束即时下载压缩后的结果 zip 文件

地址:

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https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-topic-user-matrix-extractor

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