Task 作者資訊關聯

任務說明

學習主題：作者關聯（資料建模任務），對**作者關係進行建模，統計最常出現的作者關係；

學習內容：構建作者關係圖，挖掘作者關係

學習成果：**作者知識圖譜、圖關係挖掘

資料處理步驟

圖型別圖統計指標

迪傑斯特拉路徑：.從乙個源點到其它各點的最短路徑，可使用迪傑斯特拉演算法來求最短路徑；

連通圖：在乙個無向圖 g 中，若從頂點i到頂點j有路徑相連，則稱i和j是連通的。如果 g 是有向圖，那麼連線i和j的路徑中所有的邊都必須同向。如果圖中任意兩點都是連通的，那麼圖被稱作連通圖。如果此圖是有向圖，則稱為強連通圖。

對於其他圖演算法，可以在networkx和igraph兩個庫中找到。

具體**以及講解

首先讀取我們想要的資料：

# 匯入所需的package

import seaborn as sns #用於畫圖
from bs4 import beautifulsoup #用於爬取arxiv的資料
import re #用於正規表示式，匹配字串的模式
import requests #用於網路連線，傳送網路請求，使用網域名稱獲取對應資訊
import json #讀取資料，我們的資料為json格式的
import pandas as pd #資料處理，資料分析
import matplotlib.pyplot as plt #畫圖工具

def

readarxivfile
(path, columns=
['id'
,'submitter'
,'authors'
,'title'
,'comments'
,'journal-ref'
,'doi'
,'report-no'
,'categories'
,'license'
,'abstract'
,'versions'
,'update_date'
,'authors_parsed'
], count=
none):
''' 定義讀取檔案的函式
path: 檔案路徑
columns: 需要選擇的列
count: 讀取行數
'''data =
with
open
(path,
'r')
as f:
for idx, line in
enumerate
(f):
if idx == count:
break
d = json.loads(line)
d =data = pd.dataframe(data)
return data
data = readarxivfile(
'arxiv-metadata-oai-snapshot.json',[
'id'
,'authors_parsed'],
200000
)

import networkx as nx 

# 建立無向圖
g = nx.graph(
)# 只用五篇**進行構建
for row in data.iloc[
:500
].itertuples():
authors = row[2]
authors =
[' '
.join(x[:-
1])for x in authors]
# 第乙個作者 與 其他作者鏈結
for author in authors[1:
]:g.add_edge(authors[0]
,author)
#　新增節點２，３並鏈結２３節點

# 將作者關係圖進行繪製：

如果我們500片**構建圖，則可以得到更加完整作者關係，並選擇最大聯通子圖進行繪製，折線圖為子圖節點度值。
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