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使用 R 语言挖掘 QQ 群聊天记录

发布时间:2020-12-30 19:22:05 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:副标题#e# 1、获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件。这里获取的是某群从 2016-04-18 到?2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示。 2、数据预处理 打开 R 软件,先通过 File—Change dir 切换到聊天文件所在目录。
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1、获取数据

从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件。这里获取的是某群从 2016-04-18 到?2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示。

使用 R 语言挖掘 QQ 群聊天记录


2、数据预处理

打开 R 软件,先通过 File—>Change dir 切换到聊天文件所在目录。

引入包:

library(stringr)
library(plyr)
library(lubridate)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(igraph)

没有的包要通过命令?install.packages(”扩展包名”) ?安装。

读取聊天记录文件到内存:

qqsrcdata<-readLines("QQGroup.txt",encoding="UTF-8")

这里我们不关心聊天内容,只看时间和发言人,所以,我们把类似 “2016-04-18 20:04:20 我来弄死谁(66554432)” 这样的内容提取出来。这里要用到正则表达式,对 R 语言的 grep、sub、gregexpr 等字符串处理函数不熟的,网上搜一下,资料多的是。

srcdata<-qqsrcdata[grep("^d{4}-d{2}-d{2} d+:d{2}:d{2} .+$",qqsrcdata)]

看看 srcdata 内容,就已经全是发言时间和发言人信息了,没有其它闲杂数据。

然后再从 srcdata 中提取发言时间和发言人信息,分别存到列表 data 的 time 和 id 中。对发言人信息的提取很简单:

data={} ?# 创建一个空的 listdata$id<-sub("d{4}-d{2}-d{2} d+:d{2}:d{2} ","",srcdata)

对发言时间的提取要稍麻烦些,因为时间字符串的长度不一样,有些是 18 位,如 “2016-04-18 7:36:32”,有些是 19 位,如 “2016-04-18 19:24:01”,所以,在提取时间时,需先用?gregexpr 确定时间字符串的起始和结束位置,然后再用 substring 提取出相应的时间,注意 substring 和 sub 是不同的函数。

getcontent <- function(s,g){
?substring(s,g,g+attr(g,'match.length')-1) ?# 读取 s 中的数据}

gg<-gregexpr("d{4}-d{2}-d{2} d+:d{2}:d{2}",srcdata,perl=TRUE)for(j in 1:length(gg))
{
data$time[j]<-getcontent(srcdata[j],gg[[j]])
}

现在时间和发言人信息都读到 data 的 time 和 id 中了,可以确认下提取内容:data、dataid、datatime。

还没完,时间还是字符串,还需要继续处理:

# 数据整理# 将字符串中的日期和时间划分为不同变量

temp1 <- str_split(data$time,' ')
result1 <- ldply(temp1,.fun=NULL)
names(result1) <- c('date','clock')#分离年月日

temp2 <- str_split(result1$date,'-')
result2 <- ldply(temp2,.fun=NULL)
names(result2) <- c('year','month','day')# 分离小时分钟temp3 <- str_split(result1$clock,':')
result3 <- ldply(temp3,.fun=NULL)
names(result3) <- c('hour','minutes','second')# 合并数据

newdata <- cbind(data,result1,result2,result3)
# 转换日期为时间格式

newdata$date <- ymd(newdata$date)
# 提取星期数据

newdata$wday <- wday(newdata$date)# 转换数据格式newdata$month <- ordered(as.numeric(newdata$month) )
newdata$year <- ordered(newdata$year)
newdata$day <- ordered(as.numeric(newdata$day))
newdata$hour <- ordered(as.numeric(newdata$hour))
newdata$wday <- ordered(newdata$wday)

至此,数据预处理完成,时间和发言人数据都已合适地存到 newdata 中,可以开始任性地分析了~


3、数据分析

  • (编辑:源码门户网)

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