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好，既然是评论，我们首先当然要来一发词云分析先。 library(tm) library(Rwordseg) installDict('明星【官方推荐】.scel','明星') contentCorpus<- Corpus(VectorSource(na.omit(d$text))) contentCorpus<- tm_map(contentCorpus, stripWhitespace) contentCorpus=tm_map(contentCorpus, content_transformer(segmentCN), returnType='tm') #tm分词对中文分词Bug解决方案 tokenizer <-function(x){ unlist( strsplit( x$content, '[[:space:]]+' ) ) } tdm <-TermDocumentMatrix( contentCorpus, control=list( wordLengths=c(1,Inf), tokenize=tokenizer ) ) #转成向量矩阵 tdm <-as.matrix(tdm) library(wordcloud) v <-sort(rowSums(tdm), decreasing = TRUE) d <-data.frame(word = names(v), freq = v) d <- d[1:300,] wordcloud( d$word, d$freq, min.freq=2, random.order=F, colors=rainbow(length(row.names(d))) )
执行这段代码，我们可以得到以下的词云： 
可以看到，网友们对于陈老师的这种无端端撕B的行为，一致认为是“你，的，不，是”。（DT君吐槽：这图真心有点吃藕！） 港东银最关心陈老湿 陈老师，看到后，也回复了网友的关心： 
好了，大家的态度，陈老师收到了，你们喜欢或者是不喜欢，陈老师还是当年的陈老师，粉丝量还是上两千万的陈老师。 好，接着我们来分析一下网友们的特征。 genderTable<- prop.table(table(d$gender))
女网友竟然占比达到65%，好惊讶，是因为志玲姐姐男女通吃，还是陈老师魅力不减当年，还有一堆的女性摄影爱好者粉丝呢…… 
接着我们来看看网友们的地区分布： locationTable<- prop.table(table(d[, "1"][d[, "1"]!="其他"]))
这个就不出所料了，港东银占据了榜首，不愧是和陈老师发源地比较近。 接着，我们看看用户是否都是加V的。 verifiedTable<- prop.table(table(d$verified))
看来陈老师号召力很强，竟然有1.5%的加V用户转发它了。 最后，我们来看看用户的微博等级： hist(d$urank, main = "用户等级",xlab = "用户等级", freq = FALSE, ylab = "占比")
我们可以看到，用户的等级竟然也是就接近正态分布，证明这个话题的水军比较少呢，陈老师果然是实力派，出来混，是不需要带是水军的。 PS：笔者微博等级才14级，因为懒得关注太多的人，所以卡在了14级，所以12到14级人多是很正常的。 数据侠门派： 本文数据侠 KEN “小蚊子数据分析”团队成员 （编辑：源码网）
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