python簡單實戰項目：《冰與火之歌1-5》角色關系圖譜構建

python簡單實戰項目：《冰與火之歌1-5》角色關系圖譜構建——數據庫設計

Scrapy+redis+mongodb分布式爬蟲抓取小說《冰與火之歌1-5》

先來張Gephi繪制酷炫的人物關系圖

圖中每個節點代表一個角色，節點與節點之間的連線代表共現，而連線的粗細表示共現的頻次多少。節點的大小以及顏色深淺表示度的大小，即一個角色參與共現的總頻次。

現在說說這張圖的實現步驟：
1.對挖掘獲取的語料進行角色抽取
2.對出現同一章節的角色進行合并
3.使用步驟2中的數據進行共現矩陣計算
4.利用UCINET、NETDRAW、Gephi對共現矩陣實現可視化。

1.對挖掘獲取的語料進行角色抽取

先前原本使用的是jieba和nlpir兩種自然語言處理包進行角色抽取的，但是后面發現效果特別差，所有后面則從百度百科上檔了一批角色列表下來，那這個與原文本進行比對，實現角色的抽取。

2.對出現同一章節的角色進行合并

寫爬蟲的時候就實現一邊爬一邊對角色進行抽取。

3.使用步驟2中的數據進行共現矩陣計算

讀取數據庫，使用關鍵詞共現矩陣算法構建矩陣。
算法請參考python構建關鍵詞共現矩陣
共現矩陣

4.利用UCINET、NETDRAW、Gephi對共現矩陣實現可視化

本博客的重點在這里~
點擊打開UCINET，

點擊file→Open→選擇csv格式的共現矩陣數據


成功導入數據后，然后點擊file→Save as，將數據保存為.##h后綴格式文件。

打開netdraw，依次如下圖點擊，打開剛剛保存的.##h文件



這個時候其實已經可以發現，netdraw已經把共現網絡繪制出來了，但是效果太low了，所以這里使用gephi繪制更好的效果。
使用gephi之前，需要將netdraw打開的文件另存為.net文件。

打開運行gephi，使用gephi直接打開剛剛保存的.net后綴文件。

由于是對角色進行簡單抽取，角色和角色之間不存在方向傳遞的性質，因此這里選擇無向的。

如果是中文文本的話，下方的字體也需要改成中文的字體。比如黑體、宋體等。

濾波的作用是對結果進行篩選，這里設置度來作為篩選條件。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python简单实战项目：《冰与火之歌1-5》角色关系图谱构建——人物关系可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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