基于R語言利用QQ群進行數(shù)據(jù)挖掘案例整理

利用QQ群進行數(shù)據(jù)挖掘案例，數(shù)據(jù)源來源于2016年12-2017年大致一個月的QQ群基本數(shù)據(jù)，通過對聊天內容的分析，了解QQ聊天群資料了解時間，人群以及關鍵詞，并構建相應圖表、云圖等，下圖為本人所在提取的QQ群：

以下是R代碼部分：

file.data<-scan("C:/Users/admin/Desktop/數(shù)據(jù)挖掘機器學習R-Hive.txt",what="",sep="\n",encoding="UTF-8")

#數(shù)據(jù)清洗

clean<-function(file.data){

data<-data.frame(user.name=c(),time=c(),text=c())

user.name=c();time=c();text=c();

for(i in 6:length(file.data))

{

reg.time<-regexpr("[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}[0-9]+:[0-9]+:[0-9]+",file.data[i])

if(reg.time==1){#該行取到了時間信息

data<-rbind(data,data.frame(user.name=user.name,time=time,text=text))

text=c("1")

begin<-reg.time

end<-reg.time+attr(reg.time,"match.length")-1

time=substr(file.data[i],begin,end)

begin=reg.time+attr(reg.time,"match.length")+1

end<-nchar(file.data[i])

user.name<-substr(file.data[i],begin,end)#讀取用戶名信息

}

else{text=paste(text,file.data[i])}

}

return(data)}

data<-clean(file.data)#數(shù)據(jù)結構化

#活躍度計算

d1=table(data[,1])>d = data.frame(word = names(d1),freq = d1,stringsAsFactors = F)  ;>d=d[order(d[,3],decreasing=T),]

#由于測試群記錄數(shù)據(jù)量，后期效果不是很明顯。這也是大數(shù)據(jù)火的原因吧？

>dim(d1)[1] 29>length(data[,1])[1] 164#轉換數(shù)據(jù)類型data$name<-as.character(data$user.name)data$text<-as.character(data$text)data$datatime<-as.POSIXlt(data$time)#整理賬期的年、月、日、時、分、秒部分

> data <- transform(data,

+                  year = datatime$year+1900,

+                  month = datatime$mon+1,

+                  day = datatime$mday,

+                  hour = datatime$hour,

+                  min = datatime$min,

+                  sec = datatime$sec)

>

> d1=table(data[,1])

> d = data.frame(word = names(d1),freq =d1,stringsAsFactors = F)   ;

> d=d[order(d[,3],decreasing=T),]

> head(d)

# 活躍度統(tǒng)計

#去掉停用詞

mixseg = worker()

textt=paste(as.character(data[,3]),sep="",collapse ="")

textt<-mixseg<=textt

t=unlist(textt)

cnword<-read.csv("C:/Users/admin/Desktop/幾個停用詞.txt",header=F,stringsAsFactors=F)

cnword<-as.vector(cnword[1:dim(cnword)[1],])#需要為向量格式

t=t[!t%in%cnword]#去停用詞

t1=table( t )

plot（t1）  初步查看分詞不是很理想，繼續(xù)調整

> d1=t1

> d =data.frame(word = names(d1),freq = d1,stringsAsFactors = F)   ;

>d=d[order(d[,3],decreasing=T),]

>d=d[nchar(as.character(d$word))>1,]

>write.table(d,"C:/Users/admin/Desktop/幾個停用詞.txt聊天內容詞頻排名.csv",sep=",",row.names = F)

t1=table( t  )

>t1=t1[!names(t1)%in%c("男神","女神","你懂的")]#去沒有意義的詞

> library(Rwordseg)

t1=t1[nchar(as.character(names(t1)))==2]

plot(t1,xlab="詞組",ylab="詞頻")   #效果實例而已，好的數(shù)據(jù)會有好的效果。

---------用wordcloud進行過程-------------------------------------

#分詞后的詞語頻率匯總

> wdfreq <- as.data.frame(table(t1))    

> head(wdfreq)

t1Freq

1 1   14

2 2    1

3 7    2

#頻數(shù)排序 **

wdfreq<-rev(sort(wdfreq$Freq))

------------------------------------------------------

#使用wordcloud2構造云圖

wordcloud2(t1,size=2,fontFamily='SegoeUI')

---------用wordcloud進行過程-------------------------------------

#分詞后的詞語頻率匯總

> wdfreq <- as.data.frame(table(t1))    

> head(wdfreq)

t1Freq

1 1   14

2 2    1

3 7    2

#頻數(shù)排序 **

wdfreq<-rev(sort(wdfreq$Freq))

------------------------------------------------------

#使用wordcloud2構造云圖

wordcloud2(t1,size=2,fontFamily='SegoeUI')

> datax=substr(data[,2],1,10)#得到日期，不要時分秒

> a=table(datax)

> plot(a,xlab="日期",ylab="頻數(shù)",main="參與聊天人數(shù)/日期")

data1=data.frame(user.name=data[,1],data=substr(data[,2],1,10),time=substr(data[,2],12,regexpr(":",data[,2])-1),text=data[,3])

#write.table(data1," C:/Users/admin/Desktop/.細分數(shù)據(jù).csv",sep=",",row.names = F)

a=table(data1[,3])

plot(a,xlab="日期",ylab="頻數(shù)",col=4,main="參與聊天人數(shù)/二十小時分布")

WORDCLOUD2常用參數(shù)：

（1）data：詞云生成數(shù)據(jù)，包含具體詞語以及頻率；

（2）size：字體大小，默認為1，一般來說該值越小，生成的形狀輪廓越明顯；

（3）fontFamily：字體，如‘微軟雅黑’；

（4）fontWeight：字體粗細，包含‘normal’，‘bold’以及‘600’；；

（5）color：字體顏色,可以選擇‘random-dark’以及‘random-light’,其實就是顏色色系；

（6）backgroundColor：背景顏色，支持R語言中的常用顏色，如‘gray’，‘blcak’，但是還支持不了更加具體的顏色選擇，如‘gray20’；

（7）minRontatin與maxRontatin：字體旋轉角度范圍的最小值以及最大值，選定后，字體會在該范圍內隨機旋轉；

（8）rotationRation：字體旋轉比例，如設定為1，則全部詞語都會發(fā)生旋轉；

（9）shape：詞云形狀選擇，默認是‘circle’，即圓形。還可以選擇‘cardioid’（蘋果形或心形），‘star’（星形），‘diamond’（鉆石），‘triangle-forward’（三角形），‘triangle’（三角形），‘pentagon’（五邊形）；