写在前面

之前用过ROST CM6 来进行毕设中有关景区整体的感知，但是ROST CM6似乎已经是2010年的产品了，用在2022年毕设有点稍旧（当然Gephi似乎是2009年的产品）不管怎么说，Gephi不管是从名字上还是内容上似乎好像也许可能比 ROST CM6 高端辣么一点点，现在学习一下绘制过程和方法，将毕设部分进行调整和改进。

正餐开始

其实利用Gephi来进行相关分析和LDA差不多

LDA所做的内容主题是割裂的，无法得知各主题间的相关关系，丢失了词语和句子之间的联系，常常导致我们无法给主题进行准确的命名。

LDA还会遇到一个常见的问题是困惑度不减反增，出现这个问题的原因可能是：

由于短文本的特征稀疏性，传统的LDA获PLSA主题模型分析短文本的效果并不理想
[1] 蔡永明,长青.共词网络LDA模型的中文短文本主题分析[J].情报学报,2018,37(03):305-317

（毕设中用的都是长段的评论文本，所以没出现问题）

开始说一下语义网络分析

语义网络分析是指从文章中提取某些关键词，然后利用这些词语直接的相似度关系来构建词语的关系网。进而来探索文本想表达的意思，比方说我们可以用其来做主题聚类分析。

相较于割裂的 LDA 主题我们能通过关系图更清晰了解主题及内容之间的关系讯息。

动手实操

需要在 data 文件夹中放入相关数据

在进行完停用词去除、合并同义词、词语规定标准后（当然这需要先粗浅地RUN一次再来进行调整和修改），即可利用相关代码构建相关词语的共线矩阵，然后即可得到相关的文件，这时即可导入Gephi软件进行分析。

一点题外话+补充

定义自己的文件（CSV）

虽然这个可能不很常用（毕竟边的权重啥的很主观）但是还是提一下吧。

首先是导入边文件：

注意观察文字有无乱码，如果出现了乱码，记得用记事本打开另存为utf-8的形式

此时已完成边文件的导入，下一步要进行节点内容的导入（操作方法同上）

注意要把所有的图选项改为 无向图

在导入边的时候，由于我们是首创一个文件，所以选择的是 New Workspace 选项，现在我们导入节点是基于前一步导入的边，所以要选择 Append to existing workspace 选项

可以通过这个来设置节点的大小
（但是平常感觉用 Size 的机会很小，而且也不怎么好看）

备注：
继续深入了一下，发现这个其实还是很好用的

可以将重点部分进行突出，把 csv 数据导出后再进行 Size 列的调整修改，这样的话也还不错。再按照上述内容进行修改：

真正的正餐开始

现在是利用毕设中自己的数据集来做一遍，自己定义CSV并不常用，这才是比较常规的 Gephi 方法。

首先打开result文件夹下的网络图

由于内容是中文的，必须选用中文才能让其得以显现

如果遇到标签过于紧密，点选标签调整，标签即会自动移动
（下图非最终结果）

点选统计相关的按键（虽然不知道为啥要点）
最重要的感觉是模块化
模块化即是主题，然后点选颜色，不同的节点就被赋予不同的颜色

可以对线条和字体进行调整

保存图片记得调整像素，更高清

Gephi网络调整

——①过滤节点 ②调整重叠标签

总结

Gephi大概的内容操作就是这样了，接下来就是把图调整好看的过程了

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