目录

一、共现分析概念

二、共现类型

三、代码实现

3.1 构造分词函数 

3.2 字符串存储

3.3 构建字典

3.4 构建共现矩阵

3.5 主函数

3.6 Weight 大于 300

四、导入Gephi 制作网络图

4.1 下载安装Gephi

4.2 绘制共现网络图

五、如何利用CNKI制作关键词共现网络图

一、共现分析概念

“共现”指文献的特征项描述的信息共同出现的现象，这里的特征项包括文献的外部和内部特征，如题名、作者、关键词、机构等。 而“共现分析”是对共现现象的定量研究， 以揭示信息的内容关联和特征项所隐含的知识。

二、共现类型

（一）传统环境下的共现分析类型

（二）网络环境下的共现分析类型 

共词网络方法在知识网络研究中应用普遍，最为常见的就是利用论文关键词及其共现关系构建共词矩阵，进而映射为共词网络并可视化，从而来揭示某一学科某一领域某一主题的研究热点与趋势、知识结构与演化等。引自：共词网络的结构与演化-概念与理论进展。 

其基本含义：在大规模语料中，若两个词经常共同出现（共现）在截取的同一单元（如一定词语间隔/一句话/一篇文档等）中，则认为这两个词在语义上是相互关联的，而且，共现的频率越高，其相互间的关联越紧密。

 图片来自：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 

在文本挖掘中，有共现矩阵的概念，如下

·I like deep learning.
·I like NLP.
·I enjoy modeling.

三、代码实现

3.1 构造分词函数 

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import jieba 

def my_cut(text): 
    
    word_dict_file = './sport_word.dict'
    # 加载自定义词典
    jieba.load_userdict(word_dict_file)

        
    # 加载停用词
    stop_words = [] 
    with open("./stopwords.txt", encoding='utf-8') as f:
       lines = f.readlines()
       for line in lines:
           stop_words.append(line.strip())
    # stop_words[:10]
           
    return [w for w in jieba.cut(text) if w not in stop_words and len(w)>1]

3.2 字符串存储

def str2csv(filePath, s, x):
    '''
    将字符串写入到本地csv文件中
    :param filePath: csv文件路径
    :param s: 待写入字符串(逗号分隔格式)
    '''
    if x=='node':
        with open(filePath, 'w', encoding='gbk') as f:
            f.write("Label,Weight\r")
            f.write(s)
        print('写入文件成功,请在'+filePath+'中查看')
    else:
        with open(filePath, 'w', encoding='gbk') as f:
            f.write("Source,Target,Weight\r")
            f.write(s)
        print('写入文件成功,请在'+filePath+'中查看')

3.3 构建字典

def sortDictValue(dict, is_reverse):
    '''
    将字典按照value排序
    :param dict: 待排序的字典
    :param is_reverse: 是否按照倒序排序
    :return s: 符合csv逗号分隔格式的字符串
    '''
    # 对字典的值进行倒序排序,items()将字典的每个键值对转化为一个元组,key输入的是函数,item[1]表示元组的第二个元素,reverse为真表示倒序
    tups = sorted(dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=is_reverse)
    s = ''
    for tup in tups:  # 合并成csv需要的逗号分隔格式
        s = s + tup[0] + ',' + str(tup[1]) + '\n'
    return s

3.4 构建共现矩阵

def build_matrix(co_authors_list, is_reverse):
    '''
    根据共同列表,构建共现矩阵(存储到字典中),并将该字典按照权值排序
    :param co_authors_list: 共同列表
    :param is_reverse: 排序是否倒序
    :return node_str: 三元组形式的节点字符串(且符合csv逗号分隔格式)
    :return edge_str: 三元组形式的边字符串(且符合csv逗号分隔格式)
    '''
    node_dict = {}  # 节点字典,包含节点名+节点权值(频数)
    edge_dict = {}  # 边字典,包含起点+目标点+边权值(频数)
    # 第1层循环,遍历整表的每行信息
    for row_authors in co_authors_list:
        row_authors_list = row_authors.split(' ') # 依据','分割每行,存储到列表中
        # 第2层循环
        for index, pre_au in enumerate(row_authors_list): # 使用enumerate()以获取遍历次数index
            # 统计单个词出现的频次
            if pre_au not in node_dict:
                node_dict[pre_au] = 1
            else:
                node_dict[pre_au] += 1
            # 若遍历到倒数第一个元素,则无需记录关系,结束循环即可
            if pre_au == row_authors_list[-1]:
                break
            connect_list = row_authors_list[index+1:]
            # 第3层循环,遍历当前行词后面所有的词,以统计两两词出现的频次
            for next_au in connect_list:
                A, B = pre_au, next_au
                # 固定两两词的顺序
                # 仅计算上半个矩阵
                if A==B:
                    continue
                if A > B:
                    A, B = B, A
                key = A+','+B  # 格式化为逗号分隔A,B形式,作为字典的键
                # 若该关系不在字典中,则初始化为1,表示词间的共同出现次数
                if key not in edge_dict:
                    edge_dict[key] = 1
                else:
                    edge_dict[key] += 1
    # 对得到的字典按照value进行排序
    node_str = sortDictValue(node_dict, is_reverse)  # 节点
    edge_str = sortDictValue(edge_dict, is_reverse)   # 边
    return node_str, edge_str

3.5 主函数

if __name__ == '__main__':
    os.chdir(r'.\')#os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径
    filePath1 = r'.\node.csv'
    filePath2 = r'.\edge.csv'
    # 读取csv文件获取数据并存储到列表中
    df = pd.read_csv('./人工智能11706.csv',encoding='utf-8')
    df_ = [w for w in df['摘要'] if len(w)>20]
    co_ist = [ " ".join(my_cut(w)) for w in df_] 
    # 根据共同词列表, 构建共现矩阵(存储到字典中), 并将该字典按照权值排序
    node_str, edge_str = build_matrix(co_ist, is_reverse=True)
    #print(edge_str)
    # 将字符串写入到本地csv文件中
    str2csv(filePath1,node_str,'node')
    str2csv(filePath2,edge_str,'edge')

生成的edge.csv文件预览                                                         生成的node.csv文件预览 

3.6 Weight 大于 300

由于对1000篇文献（数据集市1w多篇，但是训练了一天还没有出来结果，所以就用前1000篇来做测试，由于数据集较小，所以结果并不是非常精确，这里我们主要是讲一下方法）摘要训练结果，weight大于300的就非常多，为了保证可视化程度，我们截取weight大于300的词。 

import pandas as pd
edge_str = pd.read_csv('./edge.csv',encoding='utf-8')
edge_str.shape

edge_str1 = edge_str[edge_str['Weight']>300]
edge_str1.shape

Source = edge_str1['Source'].tolist()
Target = edge_str1['Target'].tolist()
co = Source + Target
co =list(set(co))

node_str = pd.read_csv('./node.csv',encoding='utf-8')
#node_str

node_str=node_str[node_str['Label'].isin(co)]
node_str['id']=node_str['Label']
node_str = node_str[['id','Label','Weight']] # 调整列顺序
#node_str

node_str.to_csv(path_or_buf="node300.txt", index=False) # 写入csv文件
edge_str1.to_csv(path_or_buf="edge300.txt", index=False) # 写入csv文件

四、导入Gephi 制作网络图

4.1 下载安装Gephi

主要过程可参考【绘制关系网络图】Gephi 入门使用_积一时之步，臻千里之遥程-CSDN博客和

利用Gephi软件绘制网络图_刘永鑫的博客——宏基因组公众号-CSDN博客_gephi生成网络关系图

注意事项：由于我用的java的JDK安装的比较早，是老版本，与最新的Gephi-0.9.2不匹配，所以我下载了Gephi-0.9.1，可以正常使用。

4.2 绘制共现网络图

以下是我绘制的第一张图，然后稍微摸索了一会绘制了第二张图，可以发现效果有所提升，哈哈，由于我使用的语料比较小，所以下图展示结果仅供参考。

五、如何利用CNKI制作关键词共现网络图

进入知网，可以选择跳转至旧版界面，可以发现与搜索关键词相关的主题内容

选择一些内容，然后计量可视化分析 

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