新媒体数据挖掘——基于R语言08.社会网络分析

数据挖掘与R语言数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。

社交媒体数据分析方法研究及实践案例社交媒体已经成为人们获取信息、交流观点和分享生活的主要平台之一。

随着社交媒体的普及，大量的用户数据被生成和积累，这些数据蕴含着巨大的价值，对于企业、政府和学术界来说，探索和分析社交媒体数据已经成为一项重要的任务。

本文将介绍社交媒体数据分析的方法，并通过实践案例解释这些方法在不同场景下的应用。

一、社交媒体数据分析的方法1. 文本挖掘(Text Mining)文本挖掘是指从海量的文本中提取和发掘有用信息的技术。

在社交媒体数据分析中，文本挖掘可以用于分析用户的观点、情感倾向以及主题模型等。

常用的文本挖掘技术包括词频统计、情感分析和文本分类等。

2. 社交网络分析(Social Network Analysis)社交网络分析是研究人际关系和信息传播的技术。

在社交媒体数据分析中，社交网络分析可以帮助揭示用户之间的关系、社群结构以及信息传播的路径。

常用的社交网络分析指标包括度中心性、介数中心性和紧密度等。

3. 时间序列分析(Time Series Analysis)时间序列分析是研究数据随时间变化的规律的技术。

在社交媒体数据分析中，时间序列分析可以用于分析用户活动的趋势、话题的热度以及事件的演化。

常用的时间序列分析方法包括平滑法、趋势分析和周期分析等。

4. 基于位置的分析(Location-based Analysis)基于位置的分析是通过分析用户的位置信息来揭示空间分布和地理特征的技术。

在社交媒体数据分析中，基于位置的分析可以帮助了解用户的活动范围、地理偏好以及地理事件的影响。

常用的基于位置的分析方法包括地理标记、地理聚类和地理词云等。

二、实践案例1. 社交媒体舆情分析社交媒体舆情分析是通过对用户在社交媒体上的言论和情感进行分析，帮助企业和政府了解公众对于特定事件或产品的态度和看法。

例如，某公司推出了一款新产品，可以通过社交媒体数据分析了解用户对于该产品的评价和反馈，以便进行产品改进和市场营销策略的调整。

基于R语言主成分分析的社会网络分析及其应用探索社会网络分析是一种通过研究人际关系和组织结构来揭示社会系统中的模式和动态的方法。

主成分分析是一种常用的多变量分析方法，可以用于社会网络数据的降维和模式识别。

本文将探讨基于R语言的主成分分析在社会网络分析中的应用，包括数据准备、分析方法、实际案例和结果解释等方面。

首先，我们需要准备社会网络数据。

社会网络数据通常是一个二维矩阵，其中的行和列代表个体或节点，而矩阵中的值代表个体之间的连接或关系强度。

在R语言中，可以使用“igraph”或“network”等包来处理和分析社会网络数据。

接下来，我们可以使用主成分分析来对社会网络数据进行降维。

主成分分析是一种将多个相关变量转化为少数不相关线性组合的方法，可以帮助我们识别和理解社会网络中的模式和结构。

在R语言中，可以使用“psych”或“FactoMineR”等包来进行主成分分析。

主成分分析的结果通常包括特征值、特征向量和主成分得分等。

特征值代表主成分的解释方差，特征向量则代表主成分的线性组合权重。

通过解释特征向量，我们可以了解主成分对原始数据的贡献和意义。

主成分得分则代表了每个个体在主成分上的位置。

一旦我们完成了主成分分析，就可以进行社会网络分析的应用探索了。

例如，我们可以通过可视化主成分得分来揭示社会网络的子群体或群聚结构。

可以使用R 语言中的“ggplot2”或“networkD3”等包来可视化网络结构。

此外，我们还可以使用主成分得分来构建预测模型，帮助我们预测个体在社会网络中的位置或行为。

除了可视化和预测，主成分分析还可以帮助我们识别和理解社会网络中的重要节点或关键个体。

例如，我们可以通过解释主成分的特征向量，来了解哪些个体或节点对于整个网络的结构和稳定性起着重要作用。

这对于社会网络中的影响力分析和社会网络干预都具有重要意义。

在实际应用中，我们可以将主成分分析应用于各种社会网络场景中。

例如，我们可以使用主成分分析来研究在线社交网络中的用户行为和关系；我们可以使用主成分分析来分析组织内部的人际关系和信息传播；我们还可以使用主成分分析来研究政府间的网络合作和决策过程等。

新媒体营销教程6——新媒体营销数据分析在新媒体营销中，数据分析是非常重要的环节。

通过对数据进行深入分析和挖掘，可以帮助企业更好地了解用户需求，制定更精准的营销策略。

下面是一些常用的新媒体营销数据分析方法和工具。

1.用户画像分析用户画像是指对目标用户进行多维度的描述和刻画，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为等。

通过用户画像分析，可以帮助企业更好地了解用户的需求和喜好，从而制定更有针对性的营销策略。

常用的用户画像分析方法有问卷调查、数据挖掘、社交媒体分析等。

2.竞争对手分析竞争对手分析是指对竞争对手的营销策略、产品优势进行深入分析和研究。

通过竞争对手分析，可以帮助企业找到自身的优势和劣势，并制定更有效的竞争策略。

常用的竞争对手分析方法有SWOT分析、市场调研、网络监测等。

3.网络舆情分析网络舆情分析是指对网络上的用户意见、评论、评价等进行监测和分析，帮助企业了解用户对其品牌、产品等的评价和态度。

通过网络舆情分析，可以及时发现并解决潜在的舆情危机，增强品牌形象和口碑。

常用的网络舆情分析方法有社交媒体监测、关键词检索、情感分析等。

4.数据挖掘和统计分析数据挖掘和统计分析是指对大量的数据进行整理和分析，从中挖掘出有价值的信息和规律。

通过数据挖掘和统计分析，可以帮助企业发现用户的潜在需求和购买行为，进而制定更具效益的产品和营销策略。

常用的数据挖掘和统计分析方法有机器学习、关联规则挖掘、聚类分析等。

5.营销效果评估营销效果评估是指对营销活动的结果进行评估和分析，帮助企业了解自身的优势和不足，从而进一步优化营销策略。

常用的营销效果评估方法有销售额统计、访问量和转化率监测、用户满意度调查等。

在进行数据分析时，企业需要选择合适的工具和方法，同时关注数据的有效性和可靠性。

另外，数据分析不仅要关注数量上的分析，还要注重对数据背后的故事进行深入思考。

只有充分理解数据的含义和背后的原因，才能更好地指导企业的营销决策。

总结起来，新媒体营销数据分析是一项复杂而重要的工作，通过对数据的深入分析和挖掘，可以帮助企业更好地了解用户需求，制定更精准的营销策略。

典型的社会网络分析软件工具及分析方法社会网络分析是一种探究人际干系和信息传播的方法，已经成为社会科学和管理科学中重要的探究工具之一。

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们之间的社会网络变得越来越复杂。

为了更好地理解和分析社会网络，探究人员和分析师们开发了许多社会网络分析软件工具。

本文将介绍一些典型的社会网络分析软件工具，并谈论它们的分析方法。

二、典型的社会网络分析软件工具1. GephiGephi 是一个开源的网络分析和可视化软件工具，可以通过其图形用户界面（GUI）来分析和可视化社会网络数据。

它提供了丰富的网络分析算法和可视化选项，可以援助用户发现网络的核心成分、节点的度中心性、紧密中心性、介数中心性等重要的网络属性。

Gephi 还支持导入和导出多种常见的社会网络数据格式，如GraphML等，以便利用户使用。

2. UCINetUCINet 是一款经典的用于社会网络分析的软件工具，也是最早的商业软件之一。

UCINet 提供了一系列强大的网络分析功能，例如节点统计、集群分析、坐标估算等。

它还支持导入和导出多种不同格式的数据，并且可以通过命令行界面（CLI）进行批处理分析。

UCINet 还包含了一些可视化功能，可以援助用户更好地理解网络结构。

3. PajekPajek 是一个用于大规模网络分析和可视化的软件工具，尤其适用于处理包含成千上万个节点和边的复杂网络。

Pajek 支持多种网络数据格式，并且提供了丰富的网络分析算法，如社团发现、布局估算、节点属性分析等。

Pajek 的可视化功能分外强大，可以展示网络的节点、边以及它们之间的干系。

4. NodeXLNodeXL 是一个用于分析和可视化社交媒体网络的工具，特殊适用于分析 Twitter、Facebook 和 Flickr 等社交媒体平台上的数据。

NodeXL 支持导入和分析社交媒体的干系数据，如用户之间的关注干系、转发干系等。

除了常见的网络分析功能外，NodeXL 还提供了一些社交媒体特定的分析方法，如情绪分析、主题提取等。

基于机器学习的舆情分析与社交媒体数据挖掘随着互联网的发展和普及，社交媒体已成为人们获取信息、交流观点的主要平台之一。

大量的社交媒体数据涌入互联网，这为舆情分析和社会研究提供了一个新的角度和挑战。

在这个庞大的数据海洋中，利用机器学习的技术对社交媒体数据进行挖掘和分析变得越来越重要。

本文将介绍基于机器学习的舆情分析与社交媒体数据挖掘的应用与方法。

一、舆情分析的定义及意义舆情分析是对大众对某一事件、产品或服务的看法、态度和情绪进行分析的过程。

通过舆情分析，可以及时了解公众的态度和情绪，并根据这些信息作出相应的决策和调整。

舆情分析在政府、企业、媒体等领域有着广泛的应用，可以帮助决策者预测市场走向、了解公众需求和改善产品服务。

二、基于机器学习的舆情分析与社交媒体数据挖掘的方法1. 数据收集: 首先，需要收集社交媒体平台上的相关数据。

这些数据可以包括用户的发言、评论、转发等，通过API接口或者网络爬虫等技术可以获取到这些数据。

同时还可以考虑与事件相关的其他数据，如新闻报道等。

2. 数据预处理: 社交媒体数据通常具有高度的噪声和非结构性，需要进行数据清洗和预处理。

例如，去除重复数据、过滤无效数据和异常值等。

此外，还需要对文本数据进行分词、词性标注、去除停用词等处理，以便于后续的分析和建模。

3. 特征提取与选择: 特征是机器学习模型的基础，对社交媒体数据进行特征提取是舆情分析的关键步骤。

对于文本数据，可以选择TF-IDF、词袋模型等方法进行特征提取。

此外，还可以考虑提取与情感、主题相关的特征，如情感词频、主题词频等。

4. 模型建立: 在特征提取之后，需要选择合适的机器学习算法建立模型。

对于情感分析任务，可以选择支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、深度学习等算法。

对于主题分析任务，可以选择主题模型(LDA)、聚类算法等。

根据具体的任务需求和数据特点选择适合的模型。

5. 模型评估与优化: 完成模型的训练之后，需要对模型进行评估与优化。

《新媒体数据分析与应用》课程教学大纲一、课程信息英文名称：New Media Data Analysis and Application课程编码：KY1810C07授课语言：汉语授课方式：讲授课程类别：学科基础课程性质：专业必修课学分：2学分学时：32学时适用对象：网络与新媒体、新闻学、传播学、广告学全校公选、广告、传播、营销、新媒体、数字设计、互联网+先修课程：新闻学概论、新闻采访与写作、高级语言程序设计开课院系：文学院二、课程简介1.本课程的性质、培养目标性质：学科平台专业必修课培养目标：新媒体数据分析与应用是网络与新媒体、新闻学、传播学、广告学全校公选、广告、传播、营销、新媒体、数字设计、互联网+等专业开设的一门重要的专业核心课程。

本课程主要讲授新媒体数据分析的基本概念，原理、方法和技术，具体包括：数据的预处理、分类预测、关联挖掘、聚类分析等内容。

通过学习，使学生理解新媒体数据分析的基本流程，掌握新媒体数据分析的基本理论和技术，熟悉新媒体数据分析成果的表达；掌握新媒体数据分析的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析，能够结合SPSS Modeler软件从大量统计数据中获取有价值的信息。

2.主要内容、授课方式主要内容：本课程系统讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程，介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧，还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景的数据分析过程进行了讲解。

旨在培养应用实操型人才，在理论介绍的基础上更侧重实战训练，精心设计了大量的“课堂讨论”和“实战训练”环节，提高读者的数据分析和运用能力，有利于读者更好地在工作中学以致用。

授课方式：讲授法3.预期学习效果通过本课程学习，使学生了解现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据分析的基本理论，掌握重要的数据分析方法，掌握如何利用SPSS Modeler实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基础与能力。

新媒体事件网络舆情分析随着互联网的发展和普及，新媒体已经成为人们获取信息、交流思想、表达情感的重要平台。

新媒体事件的发生和传播往往会引起广泛的关注和讨论，同时也会在网络上引发不同声音和情绪。

对新媒体事件进行网络舆情分析，对于了解公众的态度和情绪，洞察社会热点，具有重要意义。

本文将以2000字的篇幅，就新媒体事件网络舆情分析展开讨论。

新媒体事件的定义应该是清晰的。

新媒体事件是指通过互联网媒体传播的、引起公众关注的事件。

这些事件通常可以在社交媒体平台、新闻网站、论坛和博客等网络空间中获取到相关信息。

新媒体事件可能是突发事件，也可能是长期发酵的社会事件，无论是哪种类型的事件，都会在网络上引发一系列关注和评论。

对新媒体事件进行网络舆情分析需要从多个角度进行考量。

首先是事件的传播路径和规模。

新媒体事件往往是从一个具体的信息源开始传播，然后通过用户的转发和评论在网络空间中快速扩散。

这种传播路径具有非常的去中心化特点，因此需要对信息的传播途径和规模进行认真的监测和统计。

其次是网络舆情的情感分析。

在新媒体事件的评论和转发中，往往蕴含着大量的情感因素，比如愤怒、同情、喜悦等。

通过情感分析技术，可以了解公众对于事件的情感色彩，帮助舆情分析更加深入。

最后还需要对网络舆情进行事件的话题挖掘和关键词分析，以便追踪舆情焦点和趋势，了解网络用户对事件的关注点和评论内容，从而可以更好地把握舆情的走向。

由于新媒体事件的发生和传播速度之快，现有的网络舆情分析工具必须具备实时性和灵活性。

一个好的网络舆情分析工具应该具备对多维度数据进行监测和分析的能力，可以对事件的传播路径、关键词、情感色彩等方面进行实时跟踪和分析，以便及时发现并应对突发情况。

网络舆情分析工具还应该具备用户画像和微博转发曲线的分析能力，以便深入了解网络用户的属性和行为特点，精准推断舆情的走向。

在此基础上，结合数据挖掘和机器学习技术，还能发挥网络舆情分析的预测能力，对未来舆情趋势进行预估，为相关部门提供决策支持。

使用R进行数据挖掘和机器学习实战案例引言在当今信息时代，大量的数据被生成和存储，这些数据蕴含了丰富的信息和价值。

然而，如何从这些海量数据中提取有用的信息仍然是一个具有挑战性的问题。

数据挖掘和机器学习技术的出现，为我们解决这个问题提供了一条可行的道路。

本文将使用R 语言为工具，介绍数据挖掘和机器学习的实战案例，并分为三个章节：数据预处理、数据挖掘和机器学习。

第一章：数据预处理在数据挖掘和机器学习之前，必须进行数据预处理，以清洗和准备数据，使其适合后续的分析和建模。

数据预处理步骤通常包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据转换等。

在R中，我们可以使用各种包和函数来处理数据。

例如，使用dplyr包可以对数据进行清洗和整理，使用tidyverse包可以进行特征选择，使用caret包可以进行特征缩放，使用reshape2包可以进行数据转换等。

通过这些功能强大的工具，我们可以在数据挖掘和机器学习之前对数据进行必要的预处理。

第二章：数据挖掘在数据预处理完成之后，接下来是数据挖掘的过程。

数据挖掘旨在发现数据背后的隐藏模式和关联规则，并提取有用的信息。

在R中，我们可以使用多种算法进行数据挖掘，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。

对于聚类分析，我们可以使用k-means算法、层次聚类算法等，在R中可以通过cluster包和stats包来实现。

关联规则挖掘可以使用Apriori算法和FP-Growth算法，在R中可以通过arules包和arulesSequences包来实现。

时间序列分析可以使用ARIMA模型和自回归平均滑动模型，在R中可以通过forecast包和stats包来实现。

通过这些算法和相应的R包，我们可以在数据中发现有用的模式和规律。

第三章：机器学习数据挖掘的结果往往是为了解决实际的问题或做出预测。

而机器学习就是通过利用数据的模式和规律来训练模型，并使用这些模型来做出预测或分类。

在R中，有许多机器学习算法和相应的包可以供我们选择。

一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。

缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。

我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。

面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。

特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。

开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2概述:什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。

每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。

最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。

Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。

” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。

3) 社会网络类型这里展示了常见和常用的网络类型名词。

社会网络分析中的数据挖掘综述张引∗(南京大学计算机科学与技术系, 南京 210093)Data Mining in Social Network Analysis: A SurveyZHANG Yin*(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)Abstract: The application of techniques from data mining into social network analysis provides a new direction for the research of data mining. Different from the traditional tasks of data mining, which assume the instances are independent, instances in social network are dependent. Such dependence can be described as links. Mining from links can provide us more accurate and richer information about the social network. This paper briefly introduces 7 common link mining tasks based on their types.Key words: social network analysis; data mining; link mining摘 要: 将数据挖掘的方法应用于社会网络分析是数据挖掘研究的一个新的方向。

与传统数据挖掘研究的对象不同，在社会网络分析中个体之间由于存在着相互的联系，故不满足独立的假设，个体之间这种相互的联系就是链接。

基于社会网络的大学生微博从众行为分析一、本文概述随着互联网技术的飞速发展和社会网络的广泛普及，微博作为一种新兴的社交媒体平台，已经成为大学生群体中极为流行的信息获取和交流方式。

本文旨在深入分析基于社会网络环境下，大学生微博从众行为的特点、成因及其影响。

本文将界定从众行为的概念，将其放置于社会网络分析的框架下，探讨大学生在微博平台上的互动模式及其对从众行为的影响。

通过实证研究，本文将收集并分析大量大学生微博用户的数据，运用统计学和数据挖掘技术，揭示从众行为在微博传播中的规律和趋势。

本文还将探讨社会网络中的意见领袖和群体动态如何塑造大学生的从众行为，以及个体心理因素和群体压力如何共同作用于微博从众现象。

本文将讨论从众行为对大学生个体发展、社会价值观以及公共舆论环境的潜在影响，并提出相应的引导和管理策略，以促进健康、积极的网络文化建设。

通过对大学生微博从众行为的全面分析，本文期望为理解和引导大学生的网络行为提供理论依据和实践指导，同时为社会网络分析和新媒体传播研究领域贡献新的视角和思考。

二、文献综述在探讨大学生微博从众行为的研究领域中，众多学者已经进行了广泛的理论和实证分析。

从社会心理学的角度来看，从众行为被认为是个体在群体压力下改变自己的观念和行为以适应群体的一种现象。

Asch的经典实验（Asch, 1951）揭示了从众现象的存在，并指出个体在面对明显错误的群体判断时，仍然可能会选择从众。

Festinger 的认知失调理论（Festinger, 1957）也为理解从众行为提供了重要视角，即个体倾向于减少自身认知与行为之间的不一致性，从而可能导致从众行为的发生。

在微博这一特定的社会网络平台上，信息传播速度快，影响力广泛，使得从众行为的研究更具时代意义和实践价值。

张和李（2018）的研究指出，微博平台上的信息传播机制和社交网络结构对大学生的从众行为有着显著影响。

他们发现，大学生在微博上的从众行为往往受到关注人数、互动频率和信息内容等因素的影响。