只需 20 行代码，就能读懂复仇者联盟的人物关系！| 技术头条

作者 | beyondma，CSDN 博客专家

笔者虽不算是漫威迷，不过刚刚在看完了复仇者联盟4以后还是感觉非常非常震撼的，具体情节就不剧透了，可以负责的给出五星推荐指数。现在就让我怀着激动的心情，用R语言写观后感吧。

复联4中人物的基本关系

那么首先我们还是先来分析漫威宇宙中的人物关系，维基百科去下载相关人物关系，也可以用我直接整理好的文件：

• 地址：https://pan.baidu.com/s/1uEbGDKNxgLTdvQVVktEiFw

• 提取码：rqb3

将其中的net.1.csv和characters1.csv')读出来，就可以用visNetwork去建立人物关系图了，代码如下：

edges =read.csv('f:/avengers/net1.csv')
nodes=read.csv('f:/avengers/characters1.csv')
visNetwork(nodes, edges, width = "100%")

visNetwork是一款非常优秀的关系图渲染插件，在之前的博客中已经有所介绍了，详见https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/89431724，这里不加赘述了。我们可以看到，灭霸、钢铁侠、雷神均是各自阵营的核心节点，具体效果如下：读者大可以按照上面的代码自己试一下。

复联4中人物的深入分析

想要深入分析人物的性格与关系，还是需要有大量的影评及语料数据做为基础的，这里我们还是选取豆瓣上的影评数据，由于很多评论都涉及相关剧情了，为避免剧透，具体的爬虫过程就省略了，抓取到影评的文本数据后，我先做了个词云。具体过程详见博客文章：https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/85400923，可以看到“最后、最终、最好”成为了关键词，从这个角度也可以看出，这次的复联4的确是漫威的巅峰之作。

想了解一个人物，看他和身边的朋友就能了解个大概，而文本分析中的wordtovector就是这样一种算法，用一个长度固定window来用观察一个词经常和哪些其它词同时出现，来将词转为向量，详见博客文章https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/88074516的第四部分。那么这时候我们就可以将刚刚抓取到的影评文本，训练为词向量模型。

> model<-word2vec(layer1_size=200,train_file='f:/avengers/豆瓣1.txt',save_vocab_file='f:/avengers/beyondma.txt',binary=1,cbow=0,alpha=0,output_file='f:/avengers/beyondma.bin',window=5,sample=0.0001,min_count=6,num_threads=2)
Starting training using file f:/avengers/豆瓣1.txt
Vocab size: 512
Words in train file: 8417

当然读者也可以用我之前分享的beyondma.bin文件，就可以直接使用distance函数，那么就可以知道，比如“蜘蛛侠”这个词和哪些词的距离最近。其结果如下。

> dist<-distance(file_name='f:/avengers/beyondma.bin',search_word='蜘蛛侠',num=10)
Entered word or sentence: 蜘蛛侠

Word: 蜘蛛侠  Position in vocabulary: 45
> dist
     word              dist
1    奥创 0.194927796721458
2    霍华德 0.188055962324142
3    钢铁侠 0.169346332550049
4    英雄 0.160935759544373
5    他们 0.156465873122215

为避免剧透，本文其实删除了很多关键的数据展示，不过如果读者还没看过复联4，那么在观影前看看本文，就算补习一下相关背景吧。

本文已获CSDN 博客专家 beyondma 授权，如需转载，请联系作者。

原文：https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/89553279

【End】

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