行動支付關係
第六組
2020/06/15
動機與目的
行動支付是近幾年政府力推、業者力捧的金融消費支付方式，各家金融業者、公司無不卯盡全力發展相關服務，經過近幾年各家的肉搏廝殺，目前媒體報導前幾大的行動支付方式為：街口支付、LINE PAY、台灣支付、Pi拍錢包。我們使用ptt行動支付版資料，來觀察在鄉民的眼中，行動支付版與媒體報導的狀況是否一致？另外，用大數據分析完後，我們發現街口支付的討論度最高，所以，我們再針對街口支付的部分做進一步的分析，看看這個行動支付之王，是如何吸引鄉民討論與關注的。 # 系統設置 ### 安裝需要的packages
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_TW.UTF-8") # 避免中文亂碼## [1] ""packages = c("readr", "dplyr", "jiebaR", "tidyr", "tidytext", "igraph", "topicmodels", "ggplot2", "stringr","knitr")
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)載入packages
library(readr)
library(dplyr)
library(jiebaR)
library(tidyr)
library(tidytext)
library(igraph)
library(topicmodels)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(knitr)讀取資料
資料描述
- 透過中山管院文字分析平台
A caption
載入PTT資料
# 文章資料
posts <- read_csv("./Project6_articleMetaData.csv")
posts## # A tibble: 4,047 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat commentNum push boo
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Fw:[新板成~ 2017-04-29 02:14:13 https~ tmlc Mobil~ 3 2 0
## 2 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ 12 11 0
## 3 [閒聊]主力的~ 2017-04-29 15:00:27 https~ andychen~ Mobil~ 50 28 0
## 4 [新聞]三大行~ 2017-04-29 16:03:20 https~ Masini14~ Mobil~ 7 1 0
## 5 [討論]建議行~ 2017-04-29 23:03:28 https~ lance7462 Mobil~ 11 7 0
## 6 [閒聊]現在最~ 2017-04-29 23:50:43 https~ z5419 Mobil~ 30 26 0
## 7 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ 7 3 0
## 8 Re:[街口]~ 2017-04-30 03:41:48 https~ isaacc Mobil~ 19 12 0
## 9 [討論]行動支~ 2017-04-30 06:42:39 https~ iamhemry Mobil~ 12 6 0
## 10 [整理]停車優~ 2017-04-30 07:58:23 https~ Roderick Mobil~ 10 8 0
## # ... with 4,037 more rows, and 1 more variable: sentence <chr># 回覆資料
reviews <- read_csv("./Project6_articleReviews.csv")
reviews## # A tibble: 164,346 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat cmtPoster cmtStatus
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 Fw:[新板成~ 2017-04-29 02:14:13 https~ tmlc Mobil~ tafafa 推
## 2 Fw:[新板成~ 2017-04-29 02:14:13 https~ tmlc Mobil~ sam31376 推
## 3 Fw:[新板成~ 2017-04-29 02:14:13 https~ tmlc Mobil~ sam31376 →
## 4 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ Go2 推
## 5 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ jefflin5~ 推
## 6 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ ThisIsNo~ 推
## 7 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ csjan 推
## 8 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ jin062900 推
## 9 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ now99 推
## 10 [情報]三大行~ 2017-04-29 06:17:24 https~ snowwolf~ Mobil~ tmlc 推
## # ... with 164,336 more rows, and 2 more variables: cmtDate <dttm>,
## # cmtContent <chr># 選取需要的欄位
reviews <- reviews %>%
select(artUrl, cmtPoster, cmtStatus, cmtContent)
reviews## # A tibble: 164,346 x 4
## artUrl cmtPoster cmtStatus cmtContent
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ tafafa 推 :ZGZa
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ sam31376 推 :看看有沒有更新到最新版本我昨天也是一直失敗更新後就~
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ sam31376 → :好了
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ Go2 推 :PUSH
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ jefflin555 推 :期待MST
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ ThisIsNot~ 推 :沒有三星，只能期待安卓佩惹
## 7 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ csjan 推 :三星pay應該不會只限制三星手機吧？~
## 8 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ jin062900 推 :樓上限定三星手機喔而且不是每一台都可以用~
## 9 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ now99 推 :SamsungPay關網路因該也可以交易~
## 10 https://www.ptt.cc/bbs/Mobi~ tmlc 推 :新聞可以繼續使用情報分類
## # ... with 164,336 more rows資料預覽
posts %>%
group_by(artDate) %>%
summarise(count = n())%>%
ggplot(aes(artDate,count))+
geom_line(color="blue", size=1)+
theme_classic()## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
發文者數量
length(unique(posts$artPoster))## [1] 2001回覆者數量
length(unique(reviews$cmtPoster))## [1] 12752總共有參與的人數
allPoster <- c(posts$artPoster, reviews$cmtPoster)
length(unique(allPoster))## [1] 13221整理所有參與人
# 整理所有出現過得使用者
# 如果它曾發過文的話就標註他爲poster
# 如果沒有發過文的話則標註他爲replyer
userList <- data.frame(user=unique(allPoster)) %>%
mutate(type=ifelse(user%in%posts$artPoster, "poster", "replyer"))
head(userList)## user type
## 1 tmlc poster
## 2 snowwolf725 poster
## 3 andychen0603 poster
## 4 Masini1491 poster
## 5 lance7462 poster
## 6 z5419 poster建立社群網路圖
將原文與回覆Join起來
# 把原文與回覆依據artUrl innerJoin起來
posts_Reviews <- merge(x = posts, y = reviews, by = "artUrl")
head(posts_Reviews)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## artTitle artDate artTime artPoster artCat
## 1 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 2 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 3 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 4 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## 5 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## 6 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## commentNum push boo
## 1 3 2 0
## 2 3 2 0
## 3 3 2 0
## 4 12 11 0
## 5 12 11 0
## 6 12 11 0
## sentence
## 1 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 2 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 3 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 4 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## 5 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## 6 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## cmtPoster cmtStatus cmtContent
## 1 tafafa 推 :ZGZa
## 2 sam31376 推 :看看有沒有更新到最新版本我昨天也是一直失敗更新後就
## 3 sam31376 → :好了
## 4 Go2 推 :PUSH
## 5 jefflin555 推 :期待MST
## 6 ThisIsNotKFC 推 :沒有三星，只能期待安卓佩惹篩選欄位
# 取出 cmtPoster(回覆者)、artPoster(發文者)、artUrl(文章連結) 三個欄位
link <- posts_Reviews %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl)
head(link)## cmtPoster artPoster
## 1 tafafa tmlc
## 2 sam31376 tmlc
## 3 sam31376 tmlc
## 4 Go2 snowwolf725
## 5 jefflin555 snowwolf725
## 6 ThisIsNotKFC snowwolf725
## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, directed=T)
reviewNetwork## IGRAPH 59a9029 DN-- 13218 164346 --
## + attr: name (v/c), artUrl (e/c)
## + edges from 59a9029 (vertex names):
## [1] tafafa ->tmlc sam31376 ->tmlc
## [3] sam31376 ->tmlc Go2 ->snowwolf725
## [5] jefflin555 ->snowwolf725 ThisIsNotKFC->snowwolf725
## [7] csjan ->snowwolf725 jin062900 ->snowwolf725
## [9] now99 ->snowwolf725 tmlc ->snowwolf725
## [11] jefflin555 ->snowwolf725 jefflin555 ->snowwolf725
## [13] C13H16ClNO ->snowwolf725 tmlc ->snowwolf725
## [15] lar01 ->snowwolf725 iceagesid ->andychen0603
## + ... omitted several edges網路圖
# 畫出網路圖
plot(reviewNetwork)
> 可以發現密密麻麻的東西，完全看不出個所以然。我們試着放少一點的東西來試試。
調整參數
# 把點點的大小和線的粗細調小，並不顯示使用者賬號。
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.arrow.size=.2,vertex.label=NA)
> 還是沒什麼好解釋的，我們試着縮小文章的數量看看。
資料篩選
挑出2020-03-01當天的文章和它的回覆
link <- posts_Reviews %>%
## filter(artDate == as.Date('2020-03-01')) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl) %>%
unique()
head(link)## cmtPoster artPoster
## 1 tafafa tmlc
## 2 sam31376 tmlc
## 4 Go2 snowwolf725
## 5 jefflin555 snowwolf725
## 6 ThisIsNotKFC snowwolf725
## 7 csjan snowwolf725
## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 7 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html過濾圖中的點(v)
# 這邊要篩選link中有出現的使用者
# 因爲如果userList（igraph中graph_from_data_frame的v參數吃的那個東西）中出現了沒有在link中出現的使用者
# 也會被igraph畫上去，圖片就會變得沒有意義
# 想要看會變怎麼樣的人可以跑一下下面的code
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
head(filtered_user)## user type
## 1 tafafa replyer
## 2 sam31376 replyer
## 3 csjan replyer
## 4 now99 replyer
## 5 C13H16ClNO replyer
## 6 lar01 replyer過濾使用者後
set.seed(487)
# 建立網路關係圖，因爲剛剛看的時候感覺箭頭有點礙眼，
# 所以這裏我們先把關係的方向性拿掉，減少圖片中的不必要的資訊
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
> 可以稍微看出圖中的點(人)之間有一定的關聯，不過目前只有單純圖形我們無法分析其中的內容。
因此以下我們將資料集中的資訊加到我們的圖片中。
加強圖像的顯示資訊(1)
set.seed(487)
# 用使用者的身份來區分點的顏色，如果有發文的話是金色的，只有回覆文章的則用淺藍色表示
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
加強圖像的顯示資訊(2)
set.seed(487)
# 篩選要顯示出的使用者，以免圖形被密密麻麻的文字覆蓋
# 顯示有超過4個關聯的使用者賬號
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA), vertex.label.font=2)
> 我們可以看到基本的使用者關係，但是我們希望能夠將更進階的資訊視覺化。
例如：使用者經常參與的文章種類，或是使用者在該社群網路中是否受到歡迎。
主題分類
詳細內容請參考第十週的課程
前處理
# 文章斷句
mask_meta <- posts %>%
mutate(sentence=gsub("[\n]{2,}", "。", sentence))
# 以全形或半形 驚歎號、問號、分號 以及 全形句號 爲依據進行斷句
mask_sentences <- strsplit(mask_meta$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每句句子，與他所屬的文章連結配對起來，整理成一個dataframe
mask_sentences <- data.frame(
artUrl = rep(mask_meta$artUrl, sapply(mask_sentences, length)),
sentence = unlist(mask_sentences)
) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
mask_sentences$sentence <- as.character(mask_sentences$sentence)
head(mask_sentences)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## sentence
## 1 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017
## 2 GeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板
## 3 新任板主為 tmlc
## 4 恭喜*^_^*
## 5 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃
## 6 據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行## 文章斷詞
# load lexicon
mask_lexicon <- scan(file = "./dict/M-pay_lexicon.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# load stop words
stop_words <- scan(file = "./dict/stop_words.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')## Warning in scan(file = "./dict/stop_words.txt", what = character(), sep =
## "\n", : 輸入連結 './dict/stop_words.txt' 中的輸入不正確# 使用默認參數初始化一個斷詞引擎
jieba_tokenizer = worker()
# 使用字典重新斷詞
new_user_word(jieba_tokenizer, c(mask_lexicon))## [1] TRUE# tokenize function
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[!tokens %in% stop_words]
# 去掉字串長度爲1的詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
tokens <- mask_sentences %>%
unnest_tokens(word, sentence, token=chi_tokenizer) %>%
filter(!str_detect(word, regex("[0-9a-zA-Z]"))) %>%
count(artUrl, word) %>%
rename(count=n)
head(tokens)## artUrl word count
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 一個 1
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 成立 1
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 行動支付 1
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 作者 1
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 系統 1
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html 板主為 1## 清理斷詞結果
# 挑出總出現次數大於3的字
reserved_word <- tokens %>%
group_by(word) %>%
count() %>%
filter(n > 3) %>%
unlist()
mask_removed <- tokens %>%
filter(word %in% reserved_word)
mask_dtm <- mask_removed %>% cast_dtm(artUrl, word, count)
mask_dtm## <<DocumentTermMatrix (documents: 4047, terms: 6267)>>
## Non-/sparse entries: 197369/25165180
## Sparsity : 99%
## Maximal term length: 6
## Weighting : term frequency (tf)LDA 主題分析
# LDA分成4個主題
mask_lda <- LDA(mask_dtm, k = 4, control = list(seed = 1234))
# 看各群的常用詞彙
tidy(mask_lda, matrix = "beta") %>%
group_by(topic) %>%
top_n(15, beta) %>%
ungroup() %>%
mutate(topic = as.factor(topic),
term = reorder_within(term, beta, topic)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = topic)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_reordered() +
theme(text=element_text(family="黑體-繁 中黑", size=10))## Warning: `tbl_df()` is deprecated as of dplyr 1.0.0.
## Please use `tibble::as_tibble()` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family not
## found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family not
## found in Windows font database## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
# 使用LDA分類每篇文章的主題
mask_topics <- tidy(mask_lda, matrix="gamma") %>% # 在tidy function中使用參數"gamma"來取得 theta矩陣。
group_by(document) %>%
top_n(1, wt=gamma)
head(mask_topics)## # A tibble: 6 x 3
## # Groups: document [6]
## document topic gamma
## <chr> <int> <dbl>
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493523711.A.8B3.html 1 0.505
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493539107.A.C58.html 1 0.671
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493703723.A.65E.html 1 0.557
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493709446.A.929.html 1 0.993
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493709772.A.CC1.html 1 0.858
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493709900.A.290.html 1 0.944LDA主題進行視覺化
# 把文章資訊和主題join起來
posts_Reviews <- merge(x = posts_Reviews, y = mask_topics, by.x = "artUrl", by.y="document")
head(posts_Reviews)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493432055.A.40E.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493446652.A.943.html
## artTitle artDate artTime artPoster artCat
## 1 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 2 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 3 Fw:[新板成立]MobilePay 2017-04-29 02:14:13 tmlc MobilePay
## 4 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## 5 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## 6 [情報]三大行動支付本季掀戰火 2017-04-29 06:17:24 snowwolf725 MobilePay
## commentNum push boo
## 1 3 2 0
## 2 3 2 0
## 3 3 2 0
## 4 12 11 0
## 5 12 11 0
## 6 12 11 0
## sentence
## 1 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 2 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 3 作者: [系統] 看板: Record\n標題: [新板成立] MobilePay \n時間: Sat Apr 29 10:08:24 2017\n\nGeminiMan 開了一個新板 MobilePay : 試閱 ◎行動支付板\n\n新任板主為 tmlc\n\n恭喜*^_^*
## 4 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## 5 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## 6 原文:\nhttps://money.udn.com/money/story/5613/2432648\n行動支付大戰開打，繼Apple Pay後，Samsung Pay與Android Pay將分別在\n5月、6月先後上線，三大國際行動支付業者之間的戰火，第2季正式點燃。\n\n據透露，Samsung Pay與Android Pay已進入最後測試與調整階段，\n合作銀行大致與Apple Pay大同小異，\n目前已知Samsung Pay合作銀行有玉山與花旗銀行；\nAndroid Pay合作銀行則多了一銀公股行庫為盟友。\n\n消息來源說，由於Samsung手機屬於Android系統，\n因此Samsung Pay與Android Pay兩大系統的使用客群勢將重疊，\n為搶攻市占，兩大行動支付系統在上線前，分別在技術上與合約條款採取策略，\n想方設法拉攏銀行與消費者。\n\n根據Android Pay出爐的合約條款，規定合作銀行在上線前與上線後的四、五天內，\n不得與其他國際支付合作，該條款被市場視為是衝著Samsung Pay而來。\n舉例來說，如果某銀行選擇在5月先推Samsung Pay，\n可能就無法在Android Pay 6月上線第一時間搶到頭香。\n\n此一條款限制，讓許多銀行陷入到底要選Samsung Pay或Android Pay的兩難抉擇，\n但據了解，目前多數銀行考量Samsung品牌具備軟硬體整合的優勢，\n因此較傾向先上Samsung Pay。\n\n另外，為擴大適用通路，Samsung Pay除了可在感應式刷卡機使用外，\n就連傳統的磁條式刷卡機也能使用，藉由擴大適用範圍與便利性，提高使用率。\n\n消息人士說，有鑑於Apple Pay在台上線首日出現當機或刷卡不順的狀況，\nSamsung Pay為搶得先機，決定在5月初先以公開測試的方式，\n測試當大量用戶湧上線時，可能出現哪些狀況，儘早修正排除各種狀況，\n縮短使用陣痛期。\n\n在行銷費預算部分，比起Apple Pay要求銀行必須編列將近新台幣上億元的行銷預算，\nSamsung Pay與Android Pay要求銀行的行銷預算只要100萬~150萬美元。\n\n銀行主管說，金融界的支付競爭將從實體信用卡走向行動支付，邁入白熱化。\n\n心得:\n恭喜開版, 話說文章分類能否新增個 新聞 選項,\n最近行動支付這麼紅應該會有不少新聞,\nAndroid Pay 看來要等到 6 月了, 不過比之前說的下半年快了不少,\n另外 Android Pay 雖然還沒開放,\n(不過之前有人反映玉山的某些卡片已經可以綁卡了)\n但是已經可以將常用商家會員卡號輸入進去當會員卡使用了\nhttp://i.imgur.com/Zs3QjB4.png\nhttp://i.imgur.com/YBcvf4s.png\nhttp://i.imgur.com/YfK1FRq.png
## cmtPoster cmtStatus cmtContent
## 1 tafafa 推 :ZGZa
## 2 sam31376 推 :看看有沒有更新到最新版本我昨天也是一直失敗更新後就
## 3 sam31376 → :好了
## 4 Go2 推 :PUSH
## 5 jefflin555 推 :期待MST
## 6 ThisIsNotKFC 推 :沒有三星，只能期待安卓佩惹
## topic gamma
## 1 3 0.9671179
## 2 3 0.9671179
## 3 3 0.9671179
## 4 3 0.8728503
## 5 3 0.8728503
## 6 3 0.8728503針對街口分析
# 文章資料
posts1 <- read_csv("./Project6_1_articleMetaData.csv")
posts1## # A tibble: 935 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat commentNum push boo
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ 7 3 0
## 2 Re:[街口]~ 2017-04-30 03:41:48 https~ isaacc Mobil~ 19 12 0
## 3 [閒聊]恭賀開~ 2017-04-30 08:47:27 https~ chocopie Mobil~ 7 2 0
## 4 [討論]街口支~ 2017-04-30 12:35:21 https~ nkhs9412~ Mobil~ 32 19 0
## 5 [請益]恭喜開~ 2017-04-30 18:37:36 https~ a24573165 Mobil~ 28 5 0
## 6 [請益]街口7~ 2017-05-01 01:22:22 https~ cocoaswi~ Mobil~ 50 30 0
## 7 [閒聊]恭喜開~ 2017-05-01 10:27:27 https~ centrum Mobil~ 55 30 0
## 8 [請益]街口通~ 2017-05-01 10:44:10 https~ cathyaa Mobil~ 11 4 0
## 9 [閒聊]分享今~ 2017-05-01 12:54:34 https~ jungjial~ Mobil~ 25 5 1
## 10 [討論]街口付~ 2017-05-01 15:42:39 https~ ChouBoJen Mobil~ 23 16 0
## # ... with 925 more rows, and 1 more variable: sentence <chr># 回覆資料
reviews1 <- read_csv("./Project6_1_articleReviews.csv")
head(reviews1)## # A tibble: 6 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat cmtPoster cmtStatus
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ tmlc 推
## 2 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ IUSAN 推
## 3 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ eversun 推
## 4 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ eversun →
## 5 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ eversun →
## 6 [街口]今天屈~ 2017-04-30 01:37:19 https~ sidochic Mobil~ eversun →
## # ... with 2 more variables: cmtDate <dttm>, cmtContent <chr># 文章斷句
mask_meta1 <- posts1 %>%
mutate(sentence=gsub("[\n]{2,}", "。", sentence))
# 以全形或半形 驚歎號、問號、分號 以及 全形句號 爲依據進行斷句
mask_sentences1 <- strsplit(mask_meta1$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每句句子，與他所屬的文章連結配對起來，整理成一個dataframe
mask_sentences1 <- data.frame(
artUrl = rep(mask_meta1$artUrl, sapply(mask_sentences1, length)),
sentence = unlist(mask_sentences1)
) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
mask_sentences1$sentence <- as.character(mask_sentences1$sentence)
head(mask_sentences1)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493516244.A.9AC.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493516244.A.9AC.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493516244.A.9AC.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493516244.A.9AC.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493523711.A.8B3.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1493523711.A.8B3.html
## sentence
## 1 首先祝賀開版，行動支付是未來趨勢
## 2 先來個討論吧，歡迎大家討論一下今天使用的狀況，或是有遇到什麼問題
## 3 七折價應該是最後金額再打七折吧，原本門市優惠跟街口七折不衝突吧
## 4 謝謝\n
## 5 我也是一早看到APP裡面的這個公告\n活動有上限150的設計，所以代表示店內折扣後500元以內，\n然後最後買單時用街口付款吧
## 6 \n因此應該跟其他的店內優惠不衝突吧## 文章斷詞
# load lexicon
mask_lexicon <- scan(file = "./dict/M-pay_lexicon.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# load stop words
stop_words <- scan(file = "./dict/stop_words.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')## Warning in scan(file = "./dict/stop_words.txt", what = character(), sep =
## "\n", : 輸入連結 './dict/stop_words.txt' 中的輸入不正確# 使用默認參數初始化一個斷詞引擎
jieba_tokenizer = worker()
# 使用字典重新斷詞
new_user_word(jieba_tokenizer, c(mask_lexicon))## [1] TRUE# tokenize function
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[!tokens %in% stop_words]
# 去掉字串長度爲1的詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
tokens <- mask_sentences1 %>%
unnest_tokens(word, sentence, token=chi_tokenizer) %>%
filter(!str_detect(word, regex("[0-9a-zA-Z]"))) %>%
count(artUrl, word) %>%
rename(count=n)
## 清理斷詞結果
# 挑出總出現次數大於3的字
reserved_word1 <- tokens %>%
group_by(word) %>%
count() %>%
filter(n > 3) %>%
unlist()
mask_removed1 <- tokens %>%
filter(word %in% reserved_word1)
mask_dtm1 <- mask_removed1 %>% cast_dtm(artUrl, word, count)街口主題分析
# LDA分成4個主題
mask_lda1 <- LDA(mask_dtm1, k = 4, control = list(seed = 1234))
# 看各群的常用詞彙
tidy(mask_lda1, matrix = "beta") %>%
#filter
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
mutate(topic = as.factor(topic),
term = reorder_within(term, beta, topic)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = topic)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_reordered() +
theme(text=element_text(family="黑體-繁 中黑", size=10))## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
# 挑選出2020/03/01後的文章，
# 篩選有在15篇以上文章回覆者，
# 文章主題歸類為1(活動優惠)與3(行動支付)者，
# 欄位只取：cmtPoster(評論者), artPoster(發文者), artUrl(文章連結), topic(主題)
link <- posts_Reviews %>%
filter(artDate > as.Date('2020-03-01')) %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>15) %>%
ungroup() %>%
filter(topic == 1 | topic == 3) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
link## # A tibble: 10 x 4
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 benedict76 RonChin https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583389825.A.~ 3
## 2 ianqoo2000 RonChin https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583389825.A.~ 3
## 3 aq981334 RonChin https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583389825.A.~ 3
## 4 aabbcat aabbcat https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583484599.A.~ 3
## 5 Sheng98 aabbcat https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583484599.A.~ 3
## 6 r51303 aabbcat https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1583484599.A.~ 3
## 7 winsonwu winsonwu https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1584591143.A.~ 3
## 8 Sheng98 timlin1989 https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1588683223.A.~ 1
## 9 Sheng98 sbtiagr https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1588787878.A.~ 1
## 10 Sheng98 frogbsd https://www.ptt.cc/bbs/MobilePay/M.1589944356.A.~ 1# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
filtered_user## user type
## 1 timlin1989 poster
## 2 Sheng98 poster
## 3 aq981334 poster
## 4 winsonwu poster
## 5 frogbsd poster
## 6 RonChin poster
## 7 sbtiagr poster
## 8 benedict76 poster
## 9 r51303 poster
## 10 aabbcat poster
## 11 ianqoo2000 poster使用者經常參與的文章種類
# 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點進行上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$topic == "1", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5432)
par(family="STKaiti")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 7, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21,
col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)## Warning in strwidth(legend, units = "user", cex = cex, font = text.font): font
## family not found in Windows font databaselegend("topleft", c("活動優惠","行動支付"),
col=c("lightgreen","palevioletred"), lty=1, cex=1)
使用者是否受到歡迎
# PTT的回覆有三種，推文、噓文、箭頭
# 我們只要看推噓就好，因此把箭頭清掉
link <- posts_Reviews %>%
filter(cmtStatus!="→") %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>5) %>%
ungroup() %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, cmtStatus) %>%
unique()
# 接下來把網路圖畫出來，跟前面做的事都一樣，因此不再細述
# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
# 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點進行上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$cmtStatus == "推", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5432)
par(family="STKaiti")
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21,
col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)## Warning in strwidth(legend, units = "user", cex = cex, font = text.font): font
## family not found in Windows font databaselegend("topleft", c("推","噓"),
col=c("lightgreen","palevioletred"), lty=1, cex=1)
#結語 1.鄉民對行動支付的關注項目為：活動回饋、合作信用卡資訊、使用問題討論、街口支付、一卡通綁定。 2.支付種類中，街口支付在鄉民討論度最高，且態度多篇正面（推>噓） 2.在行動支付版的一卡通使用較多，可能與LINE PAY的使用有關。 3.鄉民對街口支付討論關注的部分，在於優惠活動、支付的法規規範、在商店的使用方式、餘額使用、客服回覆等。 4.鄉民對街口支付討論的感受偏向正面（推>噓）