挖掘微信聊天记录，解密人际关系网络

2023-10-17 11:16:11

深入剖析微信聊天记录：与特定好友的人际关系分析

在数字化的时代，即时通讯工具已成为我们与他人联系的重要方式。微信作为其中之一，承载着我们大量的社交互动信息。通过分析微信聊天记录，我们可以深入了解人际关系的方方面面，并从中获取宝贵的见解。

一、导入必要模块

首先，让我们导入必要的Python库来进行分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
from textblob import TextBlob

二、加载微信聊天记录

将微信聊天记录导出为CSV文件，然后使用Pandas库加载到数据框中：

chat = pd.read_csv('../message.csv')

三、筛选特定人的聊天记录

要分析与特定好友的聊天记录，请使用条件过滤：

# 假设要筛选出与好友“张三”的聊天记录
sender_name = '张三'
chat_with_sender = chat[chat['sender_name'] == sender_name]

四、分析聊天记录

1. 聊天频率分析

通过计算每天的聊天数量来分析聊天频率：

chat_with_sender['date'] = pd.to_datetime(chat_with_sender['timestamp']).dt.date
chat_with_sender_daily = chat_with_sender.groupby('date').count()

# 绘制聊天频率折线图
plt.plot(chat_with_sender_daily['message'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('聊天数量')
plt.title('与好友{}的聊天频率'.format(sender_name))
plt.show()

2. 聊天内容分析

将聊天内容转换为词频统计结果，然后绘制词云图：

chat_with_sender['message'] = chat_with_sender['message'].str.lower()
chat_with_sender['message'] = chat_with_sender['message'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]', ' ')
chat_with_sender['message'] = chat_with_sender['message'].str.split()
chat_with_sender = chat_with_sender.explode('message')
chat_with_sender['message'] = chat_with_sender['message'].str.lower()

wordcloud = WordCloud().generate(' '.join(chat_with_sender['message']))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('与好友{}的聊天内容词云'.format(sender_name))
plt.show()

3. 聊天情绪分析

使用情感分析模型TextBlob对每条聊天记录进行情感分析：

chat_with_sender['sentiment'] = chat_with_sender['message'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)

# 绘制情感分析直方图
sns.distplot(chat_with_sender['sentiment'], kde=False)
plt.xlabel('情感极性')
plt.ylabel('频率')
plt.title('与好友{}的聊天情绪分布'.format(sender_name))
plt.show()

五、总结

通过对微信聊天记录的深入分析，我们可以获得以下方面的见解：