数据挖掘大作业实践，基于Python的社交网络分析，数据挖掘大作业 代码

本文目录导读：

1. 数据集介绍
2. 数据预处理
3. 社交网络分析

随着互联网的普及，社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，社交网络分析作为一种重要的数据分析方法，能够帮助我们了解社交网络的拓扑结构、节点属性、社区结构等信息，本文将介绍一个基于Python的数据挖掘大作业，通过实际操作，学习如何运用数据挖掘技术对社交网络进行分析。

数据集介绍

本次大作业所使用的数据集为Facebook的社交网络数据集，包含约10000个用户及其之间的好友关系，数据集包括以下字段：

1、id：用户ID

2、name：用户姓名

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3、age：用户年龄

4、gender：用户性别

5、friends：用户的好友列表

数据预处理

1、数据清洗：对数据集进行初步清洗，去除重复记录、缺失值等。

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2、数据转换：将年龄、性别等分类数据转换为数值型数据，便于后续分析。

import pandas as pd
加载数据集
data = pd.read_csv("facebook.csv")
数据清洗
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
数据转换
data["age"] = pd.to_numeric(data["age"], errors="coerce")
data["gender"] = pd.to_numeric(data["gender"], errors="coerce")
转换年龄和性别
data["age"] = data["age"].fillna(data["age"].mean())
data["gender"] = data["gender"].fillna(data["gender"].mode()[0])

社交网络分析

1、拓扑结构分析

import networkx as nx
创建社交网络图
G = nx.Graph()
for index, row in data.iterrows():
    G.add_node(row["id"], name=row["name"], age=row["age"], gender=row["gender"])
    for friend in row["friends"].split(","):
        G.add_edge(row["id"], friend)
绘制社交网络图
nx.draw(G, with_labels=True)

2、节点属性分析

获取度分布
degree_distribution = list(dict(G.degree()).values())
绘制度分布图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(degree_distribution, bins=20)
plt.title("Degree Distribution")
plt.xlabel("Degree")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

3、社区结构分析

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找到社交网络中的社区
communities = list(nx.connected_components(G))
统计社区规模
community_sizes = [len(com) for com in communities]
绘制社区规模分布图
plt.hist(community_sizes, bins=20)
plt.title("Community Sizes")
plt.xlabel("Community Size")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

本文通过Python实现了社交网络分析的数据挖掘大作业，通过对数据集进行预处理、拓扑结构分析、节点属性分析和社区结构分析，我们可以了解社交网络的拓扑特征、节点属性和社区结构，这对于社交网络推荐、广告投放等领域具有重要的参考价值。

在后续的研究中，我们可以尝试运用更高级的数据挖掘算法，如机器学习、深度学习等，进一步挖掘社交网络中的潜在规律，针对不同类型的社交网络，我们可以调整数据挖掘方法和参数，以适应不同的应用场景。

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