社交网络海量数据的分析与可视化，对于大数据的分析很有用

科技创新与生产力 2021年 9 月 总第 332 期 基于大数据的社交网络数据分析研究 1 系统需求分析 社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部 分袁 是人们传播信息尧 交流互动的重要途径遥 用户 在社交网络上活动时袁 会通过文本信息尧 转发信 息尧 评论等行为产生大量数据信息袁 分析尧 挖掘这 些 大数据 具有 重 要 意 义 遥 目 前 在 世 界 范 围 内 Twi t t er袁 Facebook 是用户最为活跃的社交网络平 台袁 因此本研究针对这两个平台提出一种分析 其数据信息的系统遥 本系统的主要需求包括以下 3 个方面遥 一是数据采集与融合遥 大数据分析必须以数据 采集与融合为前提袁 可以通过种子 U R L 实时采集 或通过设定关键词实时采集袁 利用网络爬虫从 Twi t t er袁 Facebook 中采集数据信息遥 虽然社交网络 平台的功能结构不同袁 界面样式也千差万别袁 但是 其都包含文本信息尧 评论信息尧 转发信息尧 互动关 系信息等袁 系统可以从中抽取存在共性的数据进行 分析尧 融合袁 再以结构化的方式存储于数据库[ 1] 遥 二是信息检索需求分析遥 信息检索方式主要有 两种院 一种是新任务检索袁 即不保留之前的检索数 据袁 开启一个新的检索任务曰 另外一种是当前任务 检索袁 在开启一个新任务检索时袁 上次任务检索的 数据也保留起来袁 两次检索得到的数据求交集或并 集袁 最终实现多任务数据融合遥 两种检索方式都可 以实现以下功能院 关键词检索袁 即输入关键词即可 获取用户信息尧 关系信息等相关结果曰 排除关键词 检索袁 即输入需要排除的关键词后搜索结果中不包 含关键词相关的信息曰 人物检索袁 即输入人物相关 的关键词即可检索到相关信息曰 时间检索袁 可以实 现在特定时间范围内的时间检索曰 来源检索袁 可以 检索到信息的来源数据等遥 三是数据分析与可视化需求遥 数据分析模块主 要对社交网络数据进行挖掘尧 分析袁 其也是整个系 统的核心部分袁 主要功能包括内容分析尧 行为分 析尧 用户画像尧 发现热点话题等遥 其中内容分析中 的内容包括用户发布尧 回复及转发的相关信息袁 除 了显性的信息数据外袁 系统还可以对信息中隐含的 内容做出情感分析袁 将用户感兴趣的信息标记出 来曰 行为分析是指分析用户在社交网络平台上的所 有操作行为袁 将用户的操作过程完整地记录下来袁 将用户的行为轨迹完整地构建尧 预测出来曰 用户画 像是将用户信息进行标签化处理袁 用标签将用户的 行为尧 观点尧 属性等个性化特征描述出来袁 并对用 户个性化的观点尧 关注的话题进行总结尧 分析曰 发 现热点话题主要是对用户的帖子数据进行聚类分 析袁 发现用户关注的热点话题[ 2] 遥 2 系统功能设计 根据上述需求可知袁 该系统需要实现数据采 集尧 数据预处理与融合尧 信息检索尧 数据分析与可 视化功能袁 其中核心功能为数据分析袁 下文详细介 绍系统各功能设计开发过程遥 2. 1 数据采集 数据采集是整个系统完成数据分析的基础模 块袁 传统数据分析过程中多采用社交网络开放的应 用程序接口渊A ppl i cat i on Program m i ng Int erf ace袁A PI冤 获取数据袁 但却易受到限制遥 利用网络爬虫技术采 集数据袁 可以不受数据限制遥 网络爬虫可以根据特 定的规则实现网页内容程序或脚本的自动采集袁 通 晁绪耀 1袁王颖颖 2 摘 要院本文提出一种基于大数据的社交网络数据分析系统袁 对社交网络用户的行为数据进行分析袁 能够更有针对性地 研究用户的圈子尧 影响力袁 分析尧 挖掘社交网络数据还能够做市场调研尧 事件预测尧 舆情监控及产品推荐袁 因此设计一 个能够对多源异构社交网络数据分析的系统具有重要意义遥 关键词院大数据曰社交网络曰数据分析曰系统设计 中图分类号院TP393. 09曰TP311. 13 文献标志码院A D O I 院10. 3969/ j . i ssn. 1674-9146. 2021. 09. 023 渊 1. 郑州职业技术学院袁 河南 郑州 450007曰 2. 郑州升达经贸管理学院袁 河南 新郑 450001冤 收稿日期院2021原01原04曰修回日期院2021原01原17 作者简介院晁绪耀 渊 1990要冤 袁女袁河南驻马店人袁硕士袁助教袁主要从事大数据研究袁E- m ai l 院zhengzhou_0122@ 163. com 遥 文章编号院1674-9146渊圆园21冤09原园23原园3 创 新 思 维 I nnovati ve Thi nki ng 023 .com.cn. All Rights Reserved. SC I -T E C H IN N O V A T IO N & P

主题识别+信息提取模型-基于python实现-LDA--LDA主题模型，可以用于社交网络数据分析研究、异常检测、事件检测与演化模型分析、情感分析、链接预测，信息传播等方面的研究

社交网络数据采集算法的设计(软件工程课程设计报告).doc

数据 来自史诗叙事的一些社交网络数据集。 数据位于带有以下标题的制表符分隔的文件中： 角色\ t友善的边缘\ t敌对的边缘 一些数据集分为几章，请查找以下列其中之一开头的行： ％Scene或％Chapter或％Book 其他一些带有一些随机信息的行也将以“％”开头，因此在创建网络时请忽略这些行。 节点可以基于不同场景/章节中的外观而具有多个边缘（不幸的是，没有冰岛人Sagas的权重数据）。 顶点也可以对同一顶点同时具有敌对边缘和友好边缘。 敌对链接通常被定义为当两个人物在叙述中战斗时。 我从“ TheTáin”开始，主角Cúchulainn杀死了许多角色，但与他们没有其他互动。 我想以某种方式表示这种情况，因为它是一种互动，但是与标准的社交互动有很大的不同。 因此，通常来说，如果两个角色彼此讨厌并一直争论，那么他们仍然会获得“友好的优势”，并且只有在他们进行身体搏斗或一个人杀死另一个

Flickr是用户分享图片和视屏的社交网络，在此数据集中，每一个节点都是Flickr中的用户，每一条边都是用户之间的好友关系。另外，每一个节点都有标签，用于标识用户的兴趣小组

Gowalla196,591个节点和950,327个边组成。在2009年2月至2010年10月期间，收集了这些用户的6,442,890个签到位置。Brightkite由58,228个节点和214,078个边组成，在2008年4月至2010年10月期间，共收集了这些用户的4,491,143个签到信息。

可以用于复杂网络学习，网络结构研究，如社团划分发现等

用于做位置预测和位置推荐的数据，不同地区的用户存在不同的签到时间偏好，且美国Ｗ外地区 Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ的用户较少，本文选取家在纽约的用户进行签到行为研巧。Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ签到 数据集用户个人信息中具有ｈｏｍｅｃｉｔｙ属性．表征用户的家所在位置。

使用Python分析社交网络数据，高清版，对初学者很有用。