如何在R中使用igraph绘制Twitter文本数据图

Question

在使用R中的igraph程序包创建5个Twitter帐户使用的常用单词的图表时，我正在寻找一些帮助填补我的经验中的空白的帮助。 我的目的是查看帐户共享哪些关键字，并识别1个帐户共有的其他关键字，而不是其他帐户。

我已经从推文中创建了一个wordcloud，但是我很感谢社区在将其转换为图形时的任何帮助。 到目前为止，我有一个TermDocumentMatrix使用tm封装表示从频率wordcloud ，我想这个频率数据纳入最后的情节也是如此。

我不确定我的数据需要是什么格式或应该从哪里开始（数据帧，语料库，矩阵）任何指针？

这是我为清理和处理数据所做的操作

清理存储在称为tweetsDF的数据框中的“ tweet”文本和“文本”列，以查找所使用的常用单词。 首先使用qdapRegex软件包从文本中删除主题标签：

Text <- rm_hash(tweetsDF$text, clean=TRUE, trim=TRUE)
# Remove the twitter shortened urls using the qdapRegex package

TextNoShortURL <-rm_twitter_url(Text, trim = TRUE, clean = TRUE,extract = FALSE)

# Create a Term Document Matrix but remove the Punctuation, common english words and exclude "and" "the" "for" using the tm package

TextTDM = TermDocumentMatrix(TextCorpus,control = list(removePunctuation =TRUE,stopwords("english"),stopwords =c("the","for","and"),removeNumbers = FALSE))

# Convert it to a Matrix

TextMatrix <- as.matrix(TextTDM)

# Get the frequency of the words found in the text

MainWord_freqs = sort(rowSums(TextMatrix), decreasing=TRUE) 

# Convert it to a dataframe

TextDF <- data.frame(word=names(MainWord_freqs), freq=MainWord_freqs)

# And you end up with a dataframe contains each word and how often it was included in text, the  twitter handle isn't included here but I assume I can mutate the dataframe to include it  

<PRE>
             row.names        word        freq
1            shop             shop        8765
2            food             food        924
3            drink            drink        8273
..
</PRE>

我不确定从这里要去哪里，所以我有一个适合igraph的数据源，它将允许我将Twitter句柄XYZ与所使用的主要单词相关联

Answer 1

也许尝试这样的二分图：

library(igraph)
library(tm)
library(reshape2)
tweets <- c("This is a test", "This is another test", "blah")
mat <- as.matrix(TermDocumentMatrix(Corpus(VectorSource(tweets))))
g <- graph.data.frame(subset(melt(mat), !!value, -value), directed = FALSE)
V(g)$color <- rep(2:3, dim(mat))
plot(g)

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加：

library(igraph)
library(tm)
library(reshape2)
tweets <- c("This is a test test test test test", "This This is another test", "blah")
mat <- as.matrix(TermDocumentMatrix(Corpus(VectorSource(tweets))))
g <- graph.data.frame(subset(melt(mat, value.name = "width"), !!width), directed = FALSE)
V(g)$color <- rep(2:3, dim(mat))
plot(g)