Twitterネットワークの可視化 - よしなしごと
入門 機械学習の11章でTwitterのネットワーク可視化がトピックになっていて面白そうだったので、Pythonで作成してみました。*1 某Q大の図書館のアカウントを分析してみました。*2大きく2つに分かれていて、左側が図書館関係のアカウント、右側が大学関係のアカウントになっています。図書館関係のアカウントもそのなかで、LSS関係、大学図書館公式、あたりはクラスタになっていそうな感じです。大学関係のアカウントで多くフォローを集めているのは、個人よりも大学関連の情報発信系のアカウントのようです。個人ユーザーとおぼしきアカウントは、図書館系のクラスタよりも密度が低くなっていますね。このあたりに学部ごとのクラスタが出来てないかなぁと期待しているのですが、実際はどうなんでしょうね。 以下にデータとで作成したグラフをいくつか置いておくのでよかったらご覧ください。 https://dl.dropbox
MongoDBで位置情報お手軽検索。あとついでにPython
MongoDB使ってますかー？便利ですよー？ 最近、位置情報を処理するのにこのMongoDBを使っています。何故Mongoかと言うと 「この位置から500m以内の施設情報をヨコセ」 といった検索が超簡単にできるから。 論より証拠。 MongoDBには[緯度、経度]といった配列を含むデータをつっこんでおきます。こんな感じ。 [js] db.test.save({‘id’:’hoge’, ‘place’:’新宿駅’, ‘loc’:[35.690921, 139.700258]}); db.test.save({‘id’:’hoge’, ‘place’:’スタジオアルタ’, ‘loc’:[35.69271580036533, 139.70121502876282]}); db.test.save({‘id’:’test’, ‘place’:’東京都庁’, ‘loc’:[35.6894743099
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