包含关键词“生物信息学”的推文示例

第1步: 加载所需的软件包

# 加载所需的软件包


library(igraph)

 

第2步: 收集关于“生物信息学”的推文

# 包含“生物信息学”的英语推文
dm_tweets = searchTwitter("bioinformatics", n=500,)

# 得到文本

dm_txt = sapply(dm_tweets, function(x) x$getText())

第3步:识别转发

# 查找转发的正则表达式

grep("(RT|via)((?:\\b\\W*@\\w+)+)", dm_tweets,


# 哪些推文是转发推文

rt_patterns = grep("(RT|via)((?:\\b\\W*@\\w+)+)",

dm_txt, ignore.case=TRUE)

# 显示转发(这些是我们要关注的转发)

dm_txt[rt_patterns]

第4步:收集谁转发和谁发布

我们将使用这些结果来形成边列表以创建图形

# 创建列表以存储用户名

who_retweet = as.list(1:length(rt_patterns))


# for循环

for (i in 1:length(rt_patterns))

{

# 通过转发实体获取消息

twit = dm_tweets[[rt_patterns[i]]]

# 获取转推源

poster = str_extract_all(twit$getText(),

"(RT|via)((?:\\b\\W*@\\w+)+)")

#删除':'

poster = gsub(":", "", unlist(poster))

# 转推的用户名

who_post[[i]] = gsub("(RT @|via @)", "", poster, ignore.case=TRUE)

# 转推用户名

who_retweet[[i]] = rep(twit$getScreenName(), length(poster))



# 转换列表为向量格式

who_post = unlist(who_post)


第5步: 从编辑清单创建图形

# 两列边矩阵

retweeter_poster = cbind(who_retweet, who_post)

# 产生图

rt_graph = graph.edgelist(retweeter_poster)

# 获取点名称

ver_labs = get.vertex.attribute(rt_graph, "name", index=V(rt_graph))

第6步: 让我们绘制图

# 选择绘图布局

glay = layout.fruchterman.reingold(rt_graph)

# 绘图

par(bg="gray15", mar=c(1,1,1,1))

plot(rt_graph, layout=glay,


vertex.label.color=hsv(h=0, s=0, v=.95, alpha=0.5),


edge.width=3,

edge.color=hsv(h=.95, s=1, v=.7, alpha=0.5))

# 添加标题

title("\nTweets with 'bioinformatics': Who retweets whom",

cex.main=1, col.main="gray95")

R语言推特twitter网络转发可视化分析_编程开发

第7步:生物信息学表示

# 绘制另外一个图

par(bg="gray15", mar=c(1,1,1,1))

plot(rt_graph, layout=glay,


edge.color=hsv(h=.35, s=1, v=.7, alpha=0.4))

# 添加标题

title("Tweets with 'bioinformatics': Who retweets whom",

cex.main=1, col.main="gray95", family="mono")

R语言推特twitter网络转发可视化分析_R语言_02

 


R语言推特twitter网络转发可视化分析_编程开发_03


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

8.情感语义网络:游记数据感知旅游目的地形象

9.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律