网络科学理论简介



天涯论坛的回帖网络分析



王成军

[email protected]

计算传播网 http://computational-communication.com

In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
In [2]:
dtt = []
file_path = '../data/tianya_bbs_threads_network.txt'
with open(file_path, 'r') as f:
    for line in f:
        pnum, link, time, author_id, author,\
        content = line.replace('\n', '').split('\t')
        dtt.append([pnum, link, time, author_id, author, content])
len(dtt)
Out[2]:
8079
In [3]:
import pandas as pd
dt = pd.DataFrame(dtt)
dt=dt.rename(columns = {0:'page_num', 1:'link', 2:'time', 3:'author',4:'author_name', 5:'reply'})
dt[:5]
Out[3]:
page_num link time author author_name reply
0 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 07:59:00 50499450 贾也 先生是一位真爷们!第161期导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开!  宁波的事,怎谈?无从谈,...
1 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:13:54 22122799 三平67 我们中国人都在一条船,颠簸已久,我们都想做宁波人,希望有一个风平浪静的港湾,面朝大海,春暖花...
2 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:27:02 39027950 赶浪头 默默围观~
3 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:43:15 53986501 m408833176 不能收藏?
4 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:55:52 39073643 兰质薰心 楼主好文!  相信政府一定有能力解决好这些问题.
In [8]:
# extract date from datetime
date = [i[:10] for i in dt.time]
dt['date'] = pd.to_datetime(date)
In [9]:
dt[:5]
Out[9]:
page_num link time author author_name reply date
0 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 07:59:00 50499450 贾也 先生是一位真爷们!第161期导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开!  宁波的事,怎谈?无从谈,... 2012-10-29
1 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:13:54 22122799 三平67 我们中国人都在一条船,颠簸已久,我们都想做宁波人,希望有一个风平浪静的港湾,面朝大海,春暖花... 2012-10-29
2 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:27:02 39027950 赶浪头 默默围观~ 2012-10-29
3 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:43:15 53986501 m408833176 不能收藏? 2012-10-29
4 1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 08:55:52 39073643 兰质薰心 楼主好文!  相信政府一定有能力解决好这些问题. 2012-10-29
In [10]:
import pandas as pd

df = pd.read_csv('../data/tianya_bbs_threads_list.txt', sep = "\t", header=None)
df=df.rename(columns = {0:'title', 1:'link', 2:'author',3:'author_page', 4:'click', 5:'reply', 6:'time'})
df[:2]
Out[10]:
title link author author_page click reply time
0 【民间语文第161期】宁波px启示:船进港湾人应上岸 /post-free-2849477-1.shtml 贾也 http://www.tianya.cn/50499450 194675 2703 2012-10-29 07:59
1 宁波镇海PX项目引发群体上访 当地政府发布说明(转载) /post-free-2839539-1.shtml 无上卫士ABC http://www.tianya.cn/74341835 88244 1041 2012-10-24 12:41
In [11]:
from collections import defaultdict

link_user_dict = defaultdict(list)
for i in range(len(dt)):
    link_user_dict[dt.link[i]].append(dt.author[i])
In [12]:
df['user'] = [len(link_user_dict[l]) for l in df.link]
df[:2] 
Out[12]:
title link author author_page click reply time user
0 【民间语文第161期】宁波px启示:船进港湾人应上岸 /post-free-2849477-1.shtml 贾也 http://www.tianya.cn/50499450 194675 2703 2012-10-29 07:59 2478
1 宁波镇海PX项目引发群体上访 当地政府发布说明(转载) /post-free-2839539-1.shtml 无上卫士ABC http://www.tianya.cn/74341835 88244 1041 2012-10-24 12:41 830
In [13]:
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

x = np.log(df.user+1)
y = np.log(df.reply+1)
xx = sm.add_constant(x, prepend=True)
res = sm.OLS(y,xx).fit()
constant,beta = res.params
r2 = res.rsquared
fig = plt.figure(figsize=(8, 4),facecolor='white')
plt.plot(df.user, df.reply, 'rs', label= 'Data')
plt.plot(np.exp(x), np.exp(constant + x*beta),"-", label = 'Fit')
plt.yscale('log');plt.xscale('log')
plt.xlabel(r'$Users$', fontsize = 20)
plt.ylabel(r'$Replies$', fontsize = 20)
plt.text(max(df.user)/300,max(df.reply)/20,
         r'$\beta$ = ' + str(round(beta,2)) +'\n' + r'$R^2$ = ' + str(round(r2, 2)))
plt.legend(loc=2,fontsize=10, numpoints=1)
plt.axis('tight')
plt.show()
In [14]:
x = np.log(df.user+1)
y = np.log(df.click+1)
xx = sm.add_constant(x, prepend=True)
res = sm.OLS(y,xx).fit()
constant,beta = res.params
r2 = res.rsquared
fig = plt.figure(figsize=(8, 4),facecolor='white')
plt.plot(df.user, df.click, 'rs', label= 'Data')
plt.plot(np.exp(x), np.exp(constant + x*beta),"-", label = 'Fit')
plt.yscale('log');plt.xscale('log')
plt.xlabel(r'$Users$', fontsize = 20)
plt.ylabel(r'$Clicks$', fontsize = 20)
plt.text(max(df.user)/300,max(df.click)/20,
         r'$\beta$ = ' + str(round(beta,2)) +'\n' + r'$R^2$ = ' + str(round(r2, 2)))
plt.legend(loc=2,fontsize=10, numpoints=1)
plt.axis('tight')
plt.show()
In [15]:
# convert str to datetime format
dt.time = pd.to_datetime(dt.time)
dt['month'] = dt.time.dt.month
dt['year'] = dt.time.dt.year
dt['day'] = dt.time.dt.day
type(dt.time[0])
Out[15]:
pandas.tslib.Timestamp
In [16]:
d = dt.year.value_counts()
dd = pd.DataFrame(d)
dd = dd.sort_index(axis=0, ascending=True)
ds = dd.cumsum()
In [18]:
def getDate(dat):
    dat_date_str = map(lambda x: str(x) +'-01-01', dat.index)
    dat_date = pd.to_datetime(list(dat_date_str))
    return dat_date

ds.date = getDate(ds)
dd.date = getDate(dd)
In [19]:
fig = plt.figure(figsize=(12,5))
plt.plot(ds.date, ds.year, 'g-s', label = '$Cumulative\: Number\:of\: Threads$')
plt.plot(dd.date, dd.year, 'r-o', label = '$Yearly\:Number\:of\:Threads$')
#plt.yscale('log')
plt.legend(loc=2,numpoints=1,fontsize=13)
plt.show()

Extract @

In [20]:
dt.reply[:55]
Out[20]:
0     先生是一位真爷们!第161期导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开!  宁波的事,怎谈?无从谈,...
1     我们中国人都在一条船,颠簸已久,我们都想做宁波人,希望有一个风平浪静的港湾,面朝大海,春暖花...
2                                                 默默围观~
3                                                 不能收藏?
4                              楼主好文!  相信政府一定有能力解决好这些问题.
5                                                人民在觉醒。
6                                          理性的文字,向楼主致敬!
7                                     呼唤变革,人民需要的是服务型政府!
8                                      顶贾兄!让我们携手努力保卫家园!
9                                        围观就是力量,顶起就有希望.
10                                       文章写得太有力量了,支持你!
11    @贾也 2012-10-29 7:59:00  导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开  ......
12                                   中国人从文盲走向民粹,实在是太快了。
13                               杀死娘胎里的,毒死已出生的,这个社会怎么了?
14                                                    3
15    环境比什么都可贵,每一次呼吸,每一顿粮食,都息息相关,若任其恶化,而无从改观,那遑谈国家之未...
16                                                 写的很好
17    未来这里将是全球最大的垃圾场,而他们早已放浪西方。苟活的将面临数不清的癌症,无助的死亡。悲哀...
18    媒体失声,高压维稳,只保留微博和论坛可以说这件事!因为那些人知道,网上的人和事就只能热几天,...
19                                       说的太好了,看的我泪流满面!
20          “我相信官场中,许多官员应该葆有社会正能量”  通篇好文,顶!唯这句,不说也罢....
21                                            先占一环,然后看帖
22                                                说的太好了
23    我上的小学,隔壁就是一家水泥厂,到处飞扬的水泥灰是我最熟悉的颜色;坐一站地车,就是一家造纸厂...
24     我们中国人都在一条船,颠簸已久,我们都想做宁波人,希望有一个风平浪静的港湾,面朝大海,春暖花开!
25                                               前排占座~~
26                                          贾也先生是一位真爷们!
27                                                     
28                           为什么我的眼里常含着泪水?因为我对这片土地爱得深沉!
29    又是因为环保的群体事件,影响面大,危害严重,理由叫的响,取得阶段性胜利。  那些拆迁的、城管...
30    回复第20楼,@rual_f  “我相信官场中,许多官员应该葆有社会正能量”   通篇好文,...
31                                                  好文.
32                         一环  天涯现在太滞后了,看消息还是得靠微博。太失望了。
33                                                 刘明……
34                                杂谈的低智商屌丝男们确定自己懂什么是px?
35                                                屁民的胜利
36                                                说的太好了
37                                          .....  。。。。
38                                               。。。。。。
39                                             宁波人民胜利了!
40                                                   好文
41                                                  不显示
42                                         含泪顶起~~~~~~~~
43     盲目决策,  然后群众反对,  再抓人,  政府出面承诺项目搁置,  再偷偷上马,  在各地轮回
44    好文頂一個先!希望我們的政府不要再置人民的利益于不顧!不要再行滅絕漢族子孫的政策!不要逼民眾...
45    每次看到这样的消息,都很痛心,很堵很堵。为什么在经济发展的同时,我的祖国却越来越残忍,越来越...
46    @兰质薰心 2012-10-29 08:55:52  楼主好文!  相信政府一定有能力解决好...
47                   记得以前有人说过 厦门 必将会成为一座里程碑 烛照万里 看来真的成了
48                       贾也,真爷们,  一直爱在天涯逛逛,是因为这还多少能让人说话
49                                          帖子咋了,啥都看不到。
50                                                    顶
51                                                顶,好文章
52                                        在宁波呆过几年,感觉还不错
53    @昊爷7 2012-10-29 11:19:29  杂谈的低智商屌丝男们确定自己懂什么是px...
54                                            什么时候变成了奴隶
Name: reply, dtype: object

@贾也2012-10-297:59:00  导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开  ........

    @兰质薰心2012-10-2908:55:52  楼主好文!  相信政府一定有能力解决好这些...

            回复第20楼,@rual_f  “我相信官场中,许多官员应该葆有社会正能量”  通篇好文,顶...
In [21]:
import re
tweet = u"//@lilei: dd //@Bob: cc//@Girl: dd//@魏武: \
    利益所致 自然念念不忘// @诺什: 吸引优质  客户,摆脱屌丝男!!!//@MarkGreene: 转发微博"
RTpattern = r'''//[email protected](\w+)'''
for word in re.findall(RTpattern, tweet, re.UNICODE):
    print(word)
lilei
Bob
Girl
魏武
MarkGreene
In [25]:
print(dt.reply[11])
@贾也 2012-10-29 7:59:00  导语:人人宁波,面朝大海,春暖花开  ...........  -----------------------------  顶贾兄!  充分说明:莫言或诺贝尔,名至实归!
In [26]:
RTpattern = r'''@(\w+)\s'''
re.findall(RTpattern, dt.reply[11], re.UNICODE)
Out[26]:
['贾也']
In [27]:
if re.findall(RTpattern, dt.reply[0], re.UNICODE):
    print(True)
else:
    print(False)
False
In [28]:
for k, tweet in enumerate(dt.reply[:100]):
#     tweet = tweet.decode('utf8')
    RTpattern = r'''@(\w+)\s'''
    for person in re.findall(RTpattern, tweet, re.UNICODE):
        print(k,'\t',dt.author_name[k],'\t', person,'\t\t', tweet[:30])
11 	 木兰清风_ 	 贾也 		 @贾也 2012-10-29 7:59:00  导语:人人宁
30 	 此东西非南北 	 rual_f 		 回复第20楼,@rual_f  “我相信官场中,许多官员应该
46 	 弱水三千chen 	 兰质薰心 		 @兰质薰心 2012-10-29 08:55:52  楼主好
53 	 彼得与梦想 	 昊爷7 		 @昊爷7 2012-10-29 11:19:29  杂谈的低
66 	 lenglengjing 	 蒙上眼睛的牛 		 @蒙上眼睛的牛 2012-10-29 10:15:56  未
67 	 AGy戰女 	 天时怼兮威灵怒 		 @天时怼兮威灵怒 66楼   http://baike.ba
69 	 我真的要说吗 	 香湖人 		 @香湖人 27楼     -----------------
71 	 2011我为卿狂 	 shdsb 		 @shdsb 2012-10-29 10:17:43  媒体
72 	 无色天空FRANK 	 pals2009 		 @pals2009 48楼   每次看到这样的消息,都很痛心
76 	 gaolihshq 	 兰质薰心 		 作者:弱水三千chen 回复日期:2012-10-29 11
80 	 LBJStream 	 曾开贵 		 @曾开贵 2012-10-29 11:40:09  没有ZF
93 	 大头菜烤年糕 	 横冲节度使 		 @横冲节度使 2012-10-29 12:11:50  楼主
94 	 xinggzyyc 	 赶浪头 		 @赶浪头 2楼   默默围观~    -----------
In [29]:
print(dt.reply[80])
@曾开贵 2012-10-29 11:40:09  没有ZF,哪来新ZG,没有新ZG,你们吃什么?为什么你们总是要攻击ZF呢,就像之前那样骂骂小日本多好啊……看看台湾,一碗牛肉面竟然卖到100台币一碗,大L都才卖10元一碗,你还不知足!啥,工资不一样?没错,台湾平均工资5万台币能买500碗牛肉面,大L平均工资2000能买200碗牛肉面。但是,小同志,事情没这么简单啊,你能一下吃完500碗面吗?在倡导节约、环保低碳的今天,你不觉得铺张浪费是件可耻...........  -----------------------------  叼
In [30]:
link_author_dict = {}
for i in range(len(df)):
    link_author_dict[df.link[i]] =df.author[i] 
    
In [31]:
graph = []
for k, tweet in enumerate(dt.reply):
    url = dt.link[k]
    RTpattern = r'''@(\w+)\s'''
    persons = re.findall(RTpattern, tweet, re.UNICODE)
    if persons:
        for person in persons:
            graph.append([dt.author_name[k], person])
    else:
        graph.append( [dt.author_name[k], link_author_dict[url]]  )
        
In [32]:
len(graph)
Out[32]:
8769
In [33]:
for x, y in graph[:3]:
    print(x, y)
贾也 贾也
三平67 贾也
赶浪头 贾也
In [34]:
import networkx as nx
In [35]:
G = nx.DiGraph()
for x,y in graph:
    if x != y:
        G.add_edge(x,y)
In [36]:
nx.info(G)
Out[36]:
'Name: \nType: DiGraph\nNumber of nodes: 4289\nNumber of edges: 5995\nAverage in degree:   1.3978\nAverage out degree:   1.3978'
In [37]:
GU=G.to_undirected(reciprocal=True)
graphs = list(nx.connected_component_subgraphs(GU))
In [38]:
import numpy as np
size = []
for i in graphs:
    size.append(len(i.nodes()))
len(size), np.max(size)
Out[38]:
(4067, 120)
In [39]:
gs = []
for i in graphs:
    if len(i.nodes()) >5:
        gs.append(i)
len(gs)
Out[39]:
4
In [40]:
for g in gs:
    print(len(g.nodes()))
6
120
44
9
In [42]:
g_max = gs[1]
len(g_max.nodes())
Out[42]:
120
In [43]:
pos = nx.spring_layout(g_max)          
#定义一个布局,此处采用了spectral布局方式,后变还会介绍其它布局方式,注意图形上的区别
nx.draw(g_max,pos,with_labels=False,node_size = 30)  
#绘制规则图的图形,with_labels决定节点是非带标签(编号),node_size是节点的直径
plt.show()  #显示图形
In [46]:
# with open('../data/tianya_network_120.csv', 'a') as f:
#     for x, y in g_max.edges():
#         f.write(x + ',' + y + '\n')

使用 Gephi进行网络可视化

1 /post-free-2849477-1.shtml 2012-10-29 11:11:32 51150428 生生0326 一环  天涯现在太滞后了,看消息还是得靠微博。太失望了。

作业:

    1. 计算节点的度,并绘制其散点图。
    1. 计算节点的聚类系数
    1. 计算节点的pagerank