创建共发生网络

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此示例显示了如何使用单词范围的模型创建共同发生网络。

给定的文档语料库，共发生网络是一个无方向的图，节点对应于词汇中的唯一单词，边缘和边缘对应于文档中同时存在的单词频率。使用共发生网络可视化和提取文档语料库中单词之间关系的信息。例如，您可以使用共汇网络来发现通常以指定单词出现的单词。

提取文件中的文本数据周末updates.xlsx使用可读取。文件周末updates.xlsx包含包含主题标签的状态更新“＃周末”和“＃假期”。使用可读取功能和提取的文本数据textdata柱子。

文件名=“周末updates.xlsx”;tbl =可读取（文件名，'texttype'，，，，'细绳'）；textData = tbl.TextData;

查看前几个观察。

textdata（1：5）

ans =5x1字符串“周年快乐！❤下一站：巴黎！✈#vacation”“哈哈，海滩上的烧烤，参与自鸣得意的模式！＃#vacation”“为周六晚上做好准备#Vacation ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

引导文本，将其转换为小写，然后删除停止单词。

documents = tokenizedDocument（textData）;文档= lower（文档）;documents = removestopWords（文档）;

使用单词范围的型号创建一个单词计数矩阵。

bag = bagofwords（文档）;counts = bag.counts;

要计算单词共发生，请将单词计数矩阵乘以其转置。

cooccurrence = counts.'*counts;

使用该网络将共发生矩阵转换为网络图形功能。

g =图（cooccrence，bag.vocabulary，“省略自助”）；

使用阴谋功能。将线厚度设置为边缘重量的倍数。

lwidths = 5*g.Edges.peage/max（g.edges.peight）;情节（g，'行宽'，lwidths）标题（“同事网络”）

图包含一个轴对象。带有标题共存在网络的轴对象包含类型图形图的对象。

找到neighbors of the word "great" using the邻居功能。

word =“伟大的”

字=“伟大”

idx = find（bag.vocabulary == word）;nbrs =邻居（g，idx）;Bag.Vocabulary（NBRS）'

ans =18x1字符串“下一个”“ #vacation”“”“” #weekend“”“☹”“兴奋”“飞行”，“延迟”“卡住”，“机场”“”，“花”。”“每个人”

通过提取该单词及其邻居的子图，可视化“伟大”一词的共发生。

h =子图（g，[idx; nbrs]）;lwidths = 5*H.Edges.WAWER/MAX（H.EDGES.PEWERT）;情节（h，'行宽'，lwidths）标题（“共存在网络 - 字：”“”+ Word +“”“”）；

图包含一个轴对象。带有标题共存在网络的轴对象 - 字：“ Great”包含类型图形图的对象。

For more information about graphs and network analysis, see图和网络算法。

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