【源码】基于Python语言的Java编程社区用户交互关系分析系统

项目简介

本项目专注于分析Java编程社区中用户之间的交互关系，整合问题、答案、评论和投票等多方面信息。通过构建网络图模型并运用社区检测算法，识别用户交互的群组模式，从而深入洞察用户行为模式和社区结构。项目包含数据获取、处理、分析和可视化等关键步骤，为深入剖析Java编程社区用户交互关系提供有力支持。

项目的主要特性和功能

1. 数据获取：从多个CSV文件读取问题、答案、评论和投票数据。
2. 数据预处理和合并：对数据进行预处理与合并，为后续分析做准备。
3. 构建网络图模型：利用networkx库构建网络图，节点代表用户，边表示用户间交互关系。
4. 社区检测：采用Louvain等社区检测算法，识别用户交互的群组模式。
5. 主题分析：使用LDA模型分析社区主题，了解用户关注话题和兴趣。
6. 数据可视化：借助matplotlib库将网络图可视化，用不同颜色区分社区，直观呈现用户聚集情况。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python及pandas、numpy、networkx、matplotlib、pymysql和gensim等相关库。
2. 数据准备：准备包含问题和答案的CSV文件，以及相关评论和投票数据。
3. 运行脚本：依据代码文件功能描述，依次运行脚本，完成数据获取、处理、分析和可视化。

注意：本项目代码假设用户具备Python编程和数据处理基础知识，且已安装所需库和工具。代码中的文件路径和数据库连接信息需根据实际情况调整。

下载地址

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