利用QQ群进行数据挖掘案例，数据源来源于2016年12-2017年大致一个月的QQ群基本数据，通过对聊天内容的分析，了解QQ聊天群资料了解时间，人群以及关键词，并构建相应图表、云图等，下图为本人所在提取的QQ群：
以下是R代码部分：
file.data<-scan("C:/Users/admin/Desktop/数据挖掘机器学习R-hive.txt",what="",sep="\n",encoding="UTF-8")#数据清洗
clean<-function(file.data){
data<-data.frame(user.name=c(),time=c(),text=c())
user.name=c();time=c();text=c();
for(i in 6:length(file.data))
{
reg.time<-regexpr("[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}[0-9]+:[0-9]+:[0-9]+",file.data[i])
if(reg.time==1){#该行取到了时间信息
data<-rbind(data,data.frame(user.name=user.name,time=time,text=text))
text=c("1")
begin<-reg.time
end<-reg.time+attr(reg.time,"match.length")-1
time=substr(file.data[i],begin,end)
begin=reg.time+attr(reg.time,"match.length")+1
end<-nchar(file.data[i])
user.name<-substr(file.data[i],begin,end)#读取用户名信息
}
else{text=paste(text,file.data[i])}
}
return(data)}
data<-clean(file.data)#数据结构化#活跃度计算
d1=table(data[,1]) > d = data.frame(word = names(d1),freq = d1,stringsAsFactors = F) ; > d=d[order(d[,3],decreasing=T),]
#由于测试群记录数据量，后期效果不是很明显。这也是大数据火的原因吧？
> dim(d1) [1] 29 > length(data[,1]) [1] 164 #转换数据类型 data$name<-as.character(data$user.name) data$text<-as.character(data$text) data$datatime<-as.POSIXlt(data$time) #整理账期的年、月、日、时、分、秒部分 > data <- transform(data, + year = datatime$year+1900, + month = datatime$mon+1, + day = datatime$mday, + hour = datatime$hour, + min = datatime$min, + sec = datatime$sec) >
> d1=table(data[,1]) > d = data.frame(word = names(d1),freq =d1,stringsAsFactors = F) ; > d=d[order(d[,3],decreasing=T),] > head(d)
# 活跃度统计
#去掉停用词
mixseg = worker()
textt=paste(as.character(data[,3]),sep="",collapse ="")
textt<-mixseg<=textt
t=unlist(textt)
cnword<-read.csv("C:/Users/admin/Desktop/几个停用词.txt",header=F,stringsAsFactors=F)
cnword<-as.vector(cnword[1:dim(cnword)[1],])#需要为向量格式
t=t[!t%in%cnword]#去停用词
t1=table( t )
plot（t1） 初步查看分词不是很理想，继续调整> d =data.frame(word = names(d1),freq = d1,stringsAsFactors = F) ; >d=d[order(d[,3],decreasing=T),] >d=d[nchar(as.character(d$word))>1,] >write.table(d,"C:/Users/admin/Desktop/几个停用词.txt聊天内容词频排名.csv",sep=",",row.names = F)
>t1=t1[!names(t1)%in%c("男神","女神","你懂的")]#去没有意义的词
> library(Rwordseg)
t1=t1[nchar(as.character(names(t1)))==2]
plot(t1,xlab="词组",ylab="词频") #效果实例而已，好的数据会有好的效果。用wordcloud进行过程-------------------------------------
#分词后的词语频率汇总
> wdfreq <- as.data.frame(table(t1)) > head(wdfreq) t1Freq 1 1 14 2 2 1 3 7 2
#频数排序 **
wdfreq<-rev(sort(wdfreq$Freq))
------------------------------------------------------
#使用wordcloud2构造云图 wordcloud2(t1,size=2,fontFamily='SegoeUI')
---------用wordcloud进行过程-------------------------------------
#分词后的词语频率汇总 > wdfreq <- as.data.frame(table(t1)) > head(wdfreq) t1Freq 1 1 14 2 2 1 3 7 2 #频数排序 ** wdfreq<-rev(sort(wdfreq$Freq))
------------------------------------------------------
#使用wordcloud2构造云图
wordcloud2(t1,size=2,fontFamily='SegoeUI')
> datax=substr(data[,2],1,10)#得到日期，不要时分秒 > a=table(datax) > plot(a,xlab="日期",ylab="频数",main="参与聊天人数/日期")
data1=data.frame(user.name=data[,1],data=substr(data[,2],1,10),time=substr(data[,2],12,regexpr(":",data[,2])-1),text=data[,3])
#write.table(data1," C:/Users/admin/Desktop/.细分数据.csv",sep=",",row.names = F)
a=table(data1[,3])
plot(a,xlab="日期",ylab="频数",col=4,main="参与聊天人数/二十小时分布")WORDCLOUD2常用参数： （1）data：词云生成数据，包含具体词语以及频率； （2）size：字体大小，默认为1，一般来说该值越小，生成的形状轮廓越明显； （3）fontFamily：字体，如‘微软雅黑’； （4）fontWeight：字体粗细，包含‘normal’，‘bold’以及‘600’；； （5）color：字体颜色,可以选择‘random-dark’以及‘random-light’,其实就是颜色色系； （6）backgroundColor：背景颜色，支持R语言中的常用颜色，如‘gray’，‘blcak’，但是还支持不了更加具体的颜色选择，如‘gray20’； （7）minRontatin与maxRontatin：字体旋转角度范围的最小值以及最大值，选定后，字体会在该范围内随机旋转； （8）rotationRation：字体旋转比例，如设定为1，则全部词语都会发生旋转； （9）shape：词云形状选择，默认是‘circle’，即圆形。还可以选择‘cardioid’（苹果形或心形），‘star’（星形），‘diamond’（钻石），‘triangle-forward’（三角形），‘triangle’（三角形），‘pentagon’（五边形）；