Implement social network for making graph of words connection in the Hoax corpus
In [32]:
%matplotlib inline
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
H = nx.Graph()
F = nx.Graph()
In [39]:
berita = open("all_hoax_stemmed.txt","r").read()
words = berita.split()
i = 0
for idx in range(1, len(words)):
#print(words[idx-1], words[idx])
H.add_edge(words[idx-1], words[idx])
i += 1
print(i)
4259
In [40]:
len(H.edges())
Out[40]:
3515
In [41]:
beritaf = open("all_facts_stemmed.txt","r").read()
wordsf = beritaf.split()
i = 0
for idx in range(1, len(wordsf)):
#print(words[idx-1], words[idx])
F.add_edge(wordsf[idx-1], wordsf[idx])
i += 1
print(i)
8307
In [42]:
len(F.edges())
Out[42]:
6703
In [43]:
labels = {}
for idx in range(len(words)):
labels[idx] = words[idx]
pos = nx.spring_layout(H)
nx.draw(H,pos,node_color='#A0CBE2',font_size = 5, scale=3, edge_color='#BB0000', width=2, edge_cmap=plt.cm.Blues, with_labels=True)
plt.savefig("hoax_graph.png", dpi=1000)
#nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
#nx.draw_networkx_edges(G, pos)
#nx.draw_networkx_labels(G, pos)
#nx.draw(G, with_labels=True, node_size=5, font_size=5, node_color="skyblue", node_shape="s", alpha=0.5, linewidths=10)
#plt.show()
In [44]:
import collections
degree_sequence = sorted([d for n, d in H.degree()], reverse=True) # degree sequence
# print "Degree sequence", degree_sequence
degreeCount = collections.Counter(degree_sequence)
deg, cnt = zip(*degreeCount.items())
fig, ax = plt.subplots()
plt.bar(deg, cnt, width=2, color='b')
plt.title("Degree Histogram")
plt.ylabel("Count")
plt.xlabel("Degree")
ax.set_xticks([d + 0.4 for d in deg])
ax.set_xticklabels(deg)
# draw graph in inset
plt.axes([0.4, 0.4, 0.5, 0.5])
Gcc = sorted(nx.connected_component_subgraphs(H), key=len, reverse=True)[0]
pos = nx.spring_layout(H)
plt.axis('off')
#nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20)
#nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
plt.show()
In [45]:
H.edges()
Out[45]:
EdgeView([('ungkap', 'jaring'), ('jaring', 'saracen'), ('jaring', 'libat'), ('saracen', 'berita'), ('saracen', 'foto'), ('saracen', 'anggota'), ('saracen', 'isu'), ('saracen', 'sindikat'), ('berita', 'sedot'), ('berita', 'perhati'), ('berita', 'lidi'), ('berita', 'artikel'), ('berita', 'foto'), ('berita', 'media'), ('berita', 'ranah'), ('berita', 'motor'), ('berita', 'dgn'), ('berita', 'begini'), ('berita', 'jakarta'), ('berita', 'hoax'), ('berita', 'portal'), ('berita', 'online'), ('berita', 'turun'), ('berita', 'heboh'), ('berita', 'alipay'), ('berita', 'jgn'), ('berita', 'gratis'), ('berita', 'muat'), ('berita', 'lengkap'), ('berita', 'it'), ('berita', 'buruk'), ('berita', 'misteri'), ('berita', 'web'), ('berita', 'sebar'), ('berita', 'ingat'), ('berita', 'wib'), ('berita', 'siar'), ('berita', 'teman'), ('berita', 'terus'), ('berita', 'informasi'), ('berita', 'orang'), ('sedot', 'perhati'), ('perhati', 'januari'), ('perhati', 'resah'), ('perhati', 'telantar'), ('perhati', 'warga'), 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('bukti', 'jason'), ('bukti', 'jasson'), ('bukti', 'jennifer'), ('bukti', 'tiga'), ('bukti', 'lihat'), ('bukti', 'jokowi'), ('bukti', 'kelola'), ('agama', 'rasulullah'), ('agama', 'politik'), ('agama', 'melayu'), ('rasulullah', 'saw'), ('saw', 'muhammad'), ('saw', 'sabda'), ('sebarluaskan', 'ka'), ('ka', 'bah'), ('sangkkala', 'tiup'), ('nabi', 'muhammad'), ('nabi', 'hina'), ('nabi', 'w'), ('nabi', 'anjing'), ('sabda', 'brng'), ('brng', 'kpd'), ('kelakelang', 'mulya'), ('pondok', 'fb'), ('fb', 'blokir'), ('blokir', 'bbm'), ('blokir', 'menggangu'), ('jasmine', 'always'), ('always', 'happy'), ('happy', 'iii'), ('iblis', 'kutuk'), ('kutuk', 'hina'), ('w', 'k'), ('sumpah', 'kitab'), ('kitab', 'suci'), ('suci', 'al'), ('al', 'qur'), ('al', 'rasyid'), ('al', 'maktoum'), ('semua', 'kontakkugak'), ('smp', 'muhammasiyah'), ('muhammasiyah', 'tpatnya'), ('pus', 'ad'), ('ad', 'prempuan'), ('bunih', 'gara'), ('gara', 'hmil'), ('hmil', 'kmu'), ('hmil', 'tba'), ('gentayang', 'untk'), ('untk', 'mnta'), 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'gmpa'), ('trselamatkan', 'dri'), ('dri', 'rerun'), ('rerun', 'than'), ('skt', 'pnasaran'), ('kbur', 'pda'), ('pda', 'dn'), ('pda', 'kntak'), ('brjalan', 'mnembus'), ('mnembus', 'tmbok'), ('tmbok', 'kmar'), ('kmar', 'dn'), ('dn', 'mnjadi'), ('dn', 'prcaya'), ('dn', 'prmata'), ('dn', 'majalah'), ('dn', 'koran'), ('mnjadi', 'krban'), ('krban', 'ica'), ('potong', 'doni'), ('ica', 'kpda'), ('ica', 'ksah'), ('gendong', 'btu'), ('btu', 'prmata'), ('brikan', 'kpda'), ('koran', 'lihat'), ('koran', 'oktober'), ('koran', 'muat'), ('gue', 'jga'), ('gue', 'jdi'), ('jga', 'tkt'), ('tkt', 'jdi'), ('ani', 'nenek'), ('ani', 'congkel'), ('nenek', 'nenek'), ('nenek', 'senyum'), ('nenek', 'cucu'), ('pisah', 'pisah'), ('ketuk', 'pintu'), ('pintu', 'kamar'), ('pintu', 'ketu'), ('kamar', 'mimpi'), ('mimpi', 'buruk'), ('mimpi', 'nyenyak'), ('mimpi', 'indah'), ('buruk', 'selamanyaa'), ('buruk', 'mcd'), ('buruk', 'huzler'), ('blackberry', 'mem'), ('blackberry', 'kode'), ('blackberry', 'mesenger'), 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'factory'), ('terjemah', 'bebas'), ('pabrik', 'freezer'), ('pabrik', 'pabrik'), ('pabrik', 'restoran'), ('restoran', 'roti'), ('huzler', 'ahli'), ('huzler', 'harrison'), ('ahli', 'forensik'), ('ahli', 'forensi'), ('ahli', 'dna'), ('forensik', 'kanibalisme'), ('kuda', 'freezer'), ('kuda', 'agen'), ('antar', 'roti'), ('agen', 'fbi'), ('fbi', 'lloyd'), ('lloyd', 'harrison'), ('ada', 'buzzdailylive'), ('kanibalisme', 'budaya'), ('pria', 'korea'), ('praktik', 'budaya'), ('budaya', 'sangkal'), ('jeffrey', 'dahmer'), ('dahmer', 'albert'), ('albert', 'fish'), ('fish', 'diagnosis'), ('diagnosis', 'skizofrenia'), ('gizi', 'lezat'), ('sumber', 'https'), ('bisa', 'menghidari'), ('masakan', 'enak'), ('enak', 'lezat'), ('https', 'www'), ('www', 'revolusiilmiah'), ('htmljangan', 'malas'), ('cegah', 'stroke'), ('stroke', 'gejala'), ('daya', 'hisap'), ('atrium', 'kanan'), ('susul', 'sr'), ('sr', 'magnitude'), ('sr', 'sekala'), ('sederhana', 'centang'), ('centang', 'default'), ('centang', 'notifikasi'), 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In [46]:
len(H.nodes())
Out[46]:
1732
In [47]:
import networkx as nx
g1 = nx.Graph()
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g1['a']
Out[47]:
AtlasView({'b': {}, 'c': {}})
In [48]:
sorted(H.degree(), key = lambda x: int(x[1]), reverse = True)
Out[48]:
[('pesan', 76),
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('taruh', 4),
('o', 4),
('hubung', 4),
('perut', 4),
('rusak', 4),
('lebar', 4),
('mei', 4),
('misteri', 4),
('kendari', 4),
('sulteng', 4),
('poros', 4),
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('maya', 4),
('dar', 4),
('sultra', 4),
('putri', 4),
('sy', 4),
('liat', 4),
('kira', 4),
('komunitas', 4),
('sih', 4),
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('car', 4),
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('cita', 4),
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('gandeng', 3),
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('seram', 2),
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('manfaat', 2),
('obat', 2),
('nyeri', 2),
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('innaa', 2),
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('kubu', 2),
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('karapitan', 2),
('sate', 2),
('bakal', 2),
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('udah', 2),
('maen', 2),
('sikat', 2),
('hatur', 2),
('nuhun', 2),
('fkdm', 2),
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('jt', 2),
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('instan', 2),
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('suasana', 2),
('masjidil', 2),
('haram', 2),
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('tebar', 2),
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('barikade', 2),
('jamaah', 2),
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('prapatan', 2),
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('krmh', 2),
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('pemkot', 2),
('satlantas', 2),
('pesanggrahan', 2),
('pn', 2),
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('no', 2),
('lapang', 2),
('kamera', 2),
('closed', 2),
('circuit', 2),
('television', 2),
('bener', 2),
('ngga', 2),
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('ui', 2),
('sawangan', 2),
('cimanggis', 2),
('ojo', 2),
('diposting', 2),
('retweet', 2),
('guyur', 2),
('tingkat', 2),
('hulu', 2),
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('bantar', 2),
('sungai', 2),
('ciliwung', 2),
('silam', 2),
('provinsi', 2),
('tinggu', 2),
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('mm', 2),
('mudah', 2),
('paham', 2),
('tahan', 2),
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('kemarau', 2),
('maap', 2),
('de', 2),
('kicau', 2),
('tpu', 2),
('bukit', 2),
('damai', 2),
('sentosa', 2),
('sungainangka', 2),
('kalimantan', 2),
('timur', 2),
('geger', 2),
('duga', 2),
('jenazah', 2),
('benar', 2),
('paur', 2),
('subbag', 2),
('humas', 2),
('iptu', 2),
('ikwan', 2),
('dj', 2),
...]
In [49]:
from operator import itemgetter
#degree centrality
deg_cen = nx.degree_centrality(H)
#nx.set_node_attributes(G, 'degree', deg_cen)
sorted_degcen = sorted(deg_cen.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
print("Top 20 nodes by degree centrality:")
for b in sorted_degcen[:20]:
print(b)
Top 20 nodes by degree centrality:
('pesan', 0.043905257076834195)
('orang', 0.035239745811669554)
('hati', 0.02368573079145003)
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('jalan', 0.016753321779318313)
('warga', 0.016753321779318313)
('d', 0.016753321779318313)
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('tinggal', 0.016175621028307337)
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('jakarta', 0.015020219526285383)
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('jam', 0.014442518775274407)
('teman', 0.014442518775274407)
In [50]:
#betweenness centrality
bet_cen = nx.betweenness_centrality(H)
#nx.set_node_attributes(G, 'degree', deg_cen)
sorted_betcen = sorted(bet_cen.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
print("Top 20 nodes by betweenness centrality:")
for b in sorted_betcen[:20]:
print(b)
Top 20 nodes by betweenness centrality:
('orang', 0.14320126528830207)
('pesan', 0.12286686795774505)
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('jalan', 0.03988365883143871)
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('warga', 0.037425873600039405)
('sebar', 0.03702962436175143)
('d', 0.0339143572479756)
('jam', 0.03347582927121732)
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('teman', 0.029968587427181795)
('video', 0.02948266275456966)
('motor', 0.027135543559396055)
('cepat', 0.02634173455025331)
In [51]:
#closeness centrality
clo_cen = nx.closeness_centrality(H)
#nx.set_node_attributes(G, 'degree', deg_cen)
sorted_clocen = sorted(clo_cen.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
print("Top 20 nodes by closeness centrality:")
for b in sorted_clocen[:20]:
print(b)
Top 20 nodes by closeness centrality:
('orang', 0.3269739327540612)
('pesan', 0.3239146706586826)
('hati', 0.30389747191011235)
('kirim', 0.29844827586206896)
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('teman', 0.29269529928982074)
('jalan', 0.29014415018437817)
('jam', 0.28797205123939446)
('broadcast', 0.28677932405566603)
('tinggal', 0.2861157024793388)
('jakarta', 0.2859738972410375)
('video', 0.28573786728293166)
('milik', 0.28470394736842103)
('tulis', 0.281554977228367)
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('perintah', 0.28068753040376193)
('anak', 0.2799611838913149)
('kontak', 0.27964458804523423)
In [52]:
nx.write_gexf(H, "hoax_test.gexf")
In [53]:
H['pesan']
Out[53]:
AtlasView({'facebook': {}, 'beranta': {}, 'jantung': {}, 'ramadhan': {}, 'edar': {}, 'bunyi': {}, 'layan': {}, 'singkat': {}, 'bintik': {}, 'isi': {}, 'temu': {}, 'muncul': {}, 'bandung': {}, 'besar': {}, 'lokasi': {}, 'angkot': {}, 'kaleng': {}, 'sebut': {}, 'nuhun': {}, 'bpk': {}, 'aplikasi': {}, 'instan': {}, 'dekat': {}, 'peristiwa': {}, 'guna': {}, 'hati': {}, 'sebar': {}, 'pesan': {}, 'satu': {}, 'malam': {}, 'teman': {}, 'publikasi': {}, 'perintah': {}, 'broadcast': {}, 'bener': {}, 'tri': {}, 'detikcom': {}, 'cina': {}, 'whatsapp': {}, 'kombes': {}, 'buat': {}, 'kait': {}, 'terima': {}, 'video': {}, 'jam': {}, 'percaya': {}, 'bukti': {}, 'nenek': {}, 'abai': {}, 'kirim': {}, 'per': {}, 'message': {}, 'org': {}, 'tsb': {}, 'beritahu': {}, 'terus': {}, 'apa': {}, 'contact': {}, 'membroadcast': {}, 'refresh': {}, 'rebut': {}, 'ulang': {}, 'orang': {}, 'kontak': {}, 'siar': {}, 'blackberry': {}, 'bagi': {}, 'uang': {}, 'cari': {}, 'asli': {}, 'maya': {}, 'ajaib': {}, 'minimal': {}, 'tulis': {}, 'razia': {}})
In [54]:
labels = {}
for idx in range(len(wordsf)):
labels[idx] = wordsf[idx]
pos = nx.spring_layout(F)
nx.draw(F,pos,node_color='#A0CBE2',font_size = 5, scale=3, edge_color='#BB0000', width=2, edge_cmap=plt.cm.Blues, with_labels=True)
plt.savefig("fact_graph.png", dpi=1000)
#nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
#nx.draw_networkx_edges(G, pos)
#nx.draw_networkx_labels(G, pos)
#nx.draw(G, with_labels=True, node_size=5, font_size=5, node_color="skyblue", node_shape="s", alpha=0.5, linewidths=10)
#plt.show()
In [55]:
import collections
degree_sequence = sorted([d for n, d in F.degree()], reverse=True) # degree sequence
# print "Degree sequence", degree_sequence
degreeCount = collections.Counter(degree_sequence)
deg, cnt = zip(*degreeCount.items())
fig, ax = plt.subplots()
plt.bar(deg, cnt, width=2, color='b')
plt.title("Degree Histogram")
plt.ylabel("Count")
plt.xlabel("Degree")
ax.set_xticks([d + 0.4 for d in deg])
ax.set_xticklabels(deg)
# draw graph in inset
plt.axes([0.4, 0.4, 0.5, 0.5])
Gcc = sorted(nx.connected_component_subgraphs(F), key=len, reverse=True)[0]
pos = nx.spring_layout(F)
plt.axis('off')
#nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20)
#nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
plt.show()
In [56]:
F.edges()
Out[56]:
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In [62]:
nx.write_gexf(F, "fact_test.gexf")
Content source: barliant/fnc-id
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