关于Jeremy Lin的twitter词云

标签云或词云(word cloud)是关键词的视觉化描述，用于汇总用户生成的标签或一个网站的文字内容。word cloud实际上是将文档包含的词汇频率表进行了可视化。这些词汇的重要程度主要通过改变字体大小或颜色来表现。这项技术常用于具体化、形象化一些热门话题或文本内容。好吧，闲话少说，趁着Jeremy Lin的热度尚在，我们来看看在推特上人们谈到他的时候会提到哪些关键的词汇。

看看上面的词云图吧。恩...所属的knicks队名出现频率高是应该的，网络上流传的外号linsanity真得是很热啊，还有不少将他和kobe bryant相比较。剩下的各位慢慢研究吧。

R代码：

#载入用到的包
library(twitteR)
library(tm)
library(wordcloud)
 
#设定搜索标签，提取1000个推文并转化为数据框
searchTerm = '#Jeremy Lin'
raw.data <- searchTwitter(searchTerm,n=1000)
tw.df <- twListToDF(raw.data)
 
#为了回避一些推文中的网址，用文本函数gsub加以去除
Remove <- function(tweet) {
  gsub("http+", "", tweet)
}
tweets <- as.vector(sapply(tw.df$text, Remove))
 
#用tm包中的Corpus读取文本并生成语料库对象，再对其进行预处理
tw.corpus <- Corpus(VectorSource(tweets))
tw.corpus <- tm_map(tw.corpus, stripWhitespace)
tw.corpus <- tm_map(tw.corpus, removePunctuation)
tw.corpus <- tm_map(tw.corpus,tolower)
tw.corpus <- tm_map(tw.corpus,removeWords,stopwords('english'))
 
#生成词频矩阵
doc.matrix <- TermDocumentMatrix(tw.corpus,control = list(minWordLength = 1))
dm <- as.matrix(doc.matrix)
v <- sort(rowSums(dm),decreasing=T)
d <- data.frame(word=names(v),freq=v)
 
#去除Jeremy和Lin这两个词后，生成最后的词云
data <- d[c(-1,-2),]
mycolors <- colorRampPalette(c("white","red"))(200)
wc <-wordcloud(data$word,data$freq,min.freq=15,colors=mycolors[100:200])