标签：node 共现 csv Python edge dict str 文本
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一、共现分析概念
“共现”指文献的特征项描述的信息共同出现的现象，这里的特征项包括文献的外部和内部特征，如题名、作者、关键词、机构等。 而“共现分析”是对共现现象的定量研究， 以揭示信息的内容关联和特征项所隐含的知识。
二、共现类型
（一）传统环境下的共现分析类型
（二）网络环境下的共现分析类型
共词网络方法在知识网络研究中应用普遍，最为常见的就是利用论文关键词及其共现关系构建共词矩阵，进而映射为共词网络并可视化，从而来揭示某一学科某一领域某一主题的研究热点与趋势、知识结构与演化等。引自：共词网络的结构与演化-概念与理论进展。
其基本含义：在大规模语料中，若两个词经常共同出现（共现）在截取的同一单元（如一定词语间隔/一句话/一篇文档等）中，则认为这两个词在语义上是相互关联的，而且，共现的频率越高，其相互间的关联越紧密。
图片来自：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析
在文本挖掘中，有共现矩阵的概念，如下
·I like deep learning.
·I like NLP.
·I enjoy modeling.
三、代码实现
3.1 构造分词函数
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import jieba
def my_cut(text):
word_dict_file = './sport_word.dict'
# 加载自定义词典
jieba.load_userdict(word_dict_file)
# 加载停用词
stop_words = []
with open("./stopwords.txt", encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
stop_words.append(line.strip())
# stop_words[:10]
return [w for w in jieba.cut(text) if w not in stop_words and len(w)>1]3.2 字符串存储
def str2csv(filePath, s, x):
'''
将字符串写入到本地csv文件中
:param filePath: csv文件路径
:param s: 待写入字符串(逗号分隔格式)
'''
if x=='node':
with open(filePath, 'w', encoding='gbk') as f:
f.write("Label,Weight\r")
f.write(s)
print('写入文件成功,请在'+filePath+'中查看')
else:
with open(filePath, 'w', encoding='gbk') as f:
f.write("Source,Target,Weight\r")
f.write(s)
print('写入文件成功,请在'+filePath+'中查看')3.3 构建字典
def sortDictValue(dict, is_reverse):
'''
将字典按照value排序
:param dict: 待排序的字典
:param is_reverse: 是否按照倒序排序
:return s: 符合csv逗号分隔格式的字符串
'''
# 对字典的值进行倒序排序,items()将字典的每个键值对转化为一个元组,key输入的是函数,item[1]表示元组的第二个元素,reverse为真表示倒序
tups = sorted(dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=is_reverse)
s = ''
for tup in tups: # 合并成csv需要的逗号分隔格式
s = s + tup[0] + ',' + str(tup[1]) + '\n'
return s3.4 构建共现矩阵
def build_matrix(co_authors_list, is_reverse):
'''
根据共同列表,构建共现矩阵(存储到字典中),并将该字典按照权值排序
:param co_authors_list: 共同列表
:param is_reverse: 排序是否倒序
:return node_str: 三元组形式的节点字符串(且符合csv逗号分隔格式)
:return edge_str: 三元组形式的边字符串(且符合csv逗号分隔格式)
'''
node_dict = {} # 节点字典,包含节点名+节点权值(频数)
edge_dict = {} # 边字典,包含起点+目标点+边权值(频数)
# 第1层循环,遍历整表的每行信息
for row_authors in co_authors_list:
row_authors_list = row_authors.split(' ') # 依据','分割每行,存储到列表中
# 第2层循环
for index, pre_au in enumerate(row_authors_list): # 使用enumerate()以获取遍历次数index
# 统计单个词出现的频次
if pre_au not in node_dict:
node_dict[pre_au] = 1
else:
node_dict[pre_au] += 1
# 若遍历到倒数第一个元素,则无需记录关系,结束循环即可
if pre_au == row_authors_list[-1]:
break
connect_list = row_authors_list[index+1:]
# 第3层循环,遍历当前行词后面所有的词,以统计两两词出现的频次
for next_au in connect_list:
A, B = pre_au, next_au
# 固定两两词的顺序
# 仅计算上半个矩阵
if A==B:
continue
if A > B:
A, B = B, A
key = A+','+B # 格式化为逗号分隔A,B形式,作为字典的键
# 若该关系不在字典中,则初始化为1,表示词间的共同出现次数
if key not in edge_dict:
edge_dict[key] = 1
else:
edge_dict[key] += 1
# 对得到的字典按照value进行排序
node_str = sortDictValue(node_dict, is_reverse) # 节点
edge_str = sortDictValue(edge_dict, is_reverse) # 边
return node_str, edge_str3.5 主函数
if __name__ == '__main__':
os.chdir(r'.\')#os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径
filePath1 = r'.\node.csv'
filePath2 = r'.\edge.csv'
# 读取csv文件获取数据并存储到列表中
df = pd.read_csv('./人工智能11706.csv',encoding='utf-8')
df_ = [w for w in df['摘要'] if len(w)>20]
co_ist = [ " ".join(my_cut(w)) for w in df_]
# 根据共同词列表, 构建共现矩阵(存储到字典中), 并将该字典按照权值排序
node_str, edge_str = build_matrix(co_ist, is_reverse=True)
#print(edge_str)
# 将字符串写入到本地csv文件中
str2csv(filePath1,node_str,'node')
str2csv(filePath2,edge_str,'edge')生成的edge.csv文件预览 生成的node.csv文件预览
3.6 Weight 大于 300
由于对1000篇文献（数据集市1w多篇，但是训练了一天还没有出来结果，所以就用前1000篇来做测试，由于数据集较小，所以结果并不是非常精确，这里我们主要是讲一下方法）摘要训练结果，weight大于300的就非常多，为了保证可视化程度，我们截取weight大于300的词。
import pandas as pd
edge_str = pd.read_csv('./edge.csv',encoding='utf-8')
edge_str.shape
edge_str1 = edge_str[edge_str['Weight']>300]
edge_str1.shape
Source = edge_str1['Source'].tolist()
Target = edge_str1['Target'].tolist()
co = Source + Target
co =list(set(co))
node_str = pd.read_csv('./node.csv',encoding='utf-8')
#node_str
node_str=node_str[node_str['Label'].isin(co)]
node_str['id']=node_str['Label']
node_str = node_str[['id','Label','Weight']] # 调整列顺序
#node_str
node_str.to_csv(path_or_buf="node300.txt", index=False) # 写入csv文件
edge_str1.to_csv(path_or_buf="edge300.txt", index=False) # 写入csv文件
四、导入Gephi 制作网络图
4.1 下载安装Gephi
主要过程可参考【绘制关系网络图】Gephi 入门使用_积一时之步，臻千里之遥程-CSDN博客和
利用Gephi软件绘制网络图_刘永鑫的博客——宏基因组公众号-CSDN博客_gephi生成网络关系图
注意事项：由于我用的java的JDK安装的比较早，是老版本，与最新的Gephi-0.9.2不匹配，所以我下载了Gephi-0.9.1，可以正常使用。
4.2 绘制共现网络图
以下是我绘制的第一张图，然后稍微摸索了一会绘制了第二张图，可以发现效果有所提升，哈哈，由于我使用的语料比较小，所以下图展示结果仅供参考。
五、如何利用CNKI制作关键词共现网络图
进入知网，可以选择跳转至旧版界面，可以发现与搜索关键词相关的主题内容
选择一些内容，然后计量可视化分析
跳转至关键词共现分析可视化界面
标签：node,共现,csv,Python,edge,dict,str,文本 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43734080/article/details/121782267
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