什么是社交网络分析,社交媒体与社会网络分析

  什么是社交网络分析,社交媒体与社会网络分析

  社交网络算法可以识别强关系网络,若关系网络;基于好友关系为用户推荐商品或内容;社交网络中人物影响力的计算;金融行业中的反欺诈预测等等方面。

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  点安装车轮管安装python _ I graph-0。7 .1 .后6-cp36-cp36m-win _ amd64。万海社交网络算法-分析指标衡量指标:度(度)密度(密度)团(小团体)度中心性(程度中心性)紧密中心性(接近中心性)介数中心性(中间中心性)聚集系数(聚类系数)图里面包括的算法网页等级算法社区发现算法(基于图结构)GN算法社区评价指标模块度(模块化)阻断率(电导)案例权力的游戏里面的社交网络在csv.reader(f.read()中,将CSV edges=[]first line=true with open( stormofswords。CSV , r )作为外宾:对于第二排导入split lines()):if first line==True:first line=False continue u,v,weight=[I for I in row]edges。从igraph追加((u,v,int(weight)))将图形导入为IGraphg=IGraph .TupleList(edges,directed=True,vertex_name_attr=name ,edge_attrs=None,weights=True)print(g)names=g . vs[ name ]weights=g . es[ weight ]print(names)print(weights)#网络直径:一个网络的直径被定义为网络中最长最短路径print(g . diameter())names=g . vs[ name ]print(g . get _ diameter)[names[x]for x in g . get _ diameter()]#尝试下乔恩的到"玛格丽"之间的最短路径print(g.shortest_paths(Jon , marge ry ))print(-)print([names[x]for x in g . get _ shortest _ paths( Jon , marge ry )[0]])print(-)#看下" Jon " paths=g . get _ all _ shortest _ paths( Jon )for p in paths:print([names[x]for x in p])#度的中心性print(g . max degree())for p in g . vs:if p . degree()15:print(p[ name ],p.degree())#最大的度为36个,说明最大的节点联结了36个边#社区检测(社区检测)簇=I图。community _ walk陷阱(g,weights=weight ).as _ clustering()nodes=[{ name :node[ name ]} for node in g . vs]community={ } for nodes:idx=g . vs . find(name=node[ name ]).索引节点[社区]=集群。会员资格[idx]如果节点[社区]不在社区中:community[node[社区]]=[node[名称]]else:community[node[社区]].社区。items():print( community ,c,:,l)中c,l的追加(节点[名称])

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