写一个基于python的人员画像算法，应用于email网络数据集

人员画像算法可以帮助我们更好地了解一个人的行为、兴趣、社交关系等方面的信息，从而对其进行更精确的分类、推荐等操作。在本文中，我们将介绍一个基于Python的人员画像算法，并将其应用于Email网络数据集。

1. 数据预处理

首先，我们需要从数据集中提取出有用的信息，并将其转换成计算机可读的格式。在这里，我们将使用一个名为"networkx"的Python库来处理网络数据集。

首先，我们需要将数据集中的每一个邮件转换成一条边，并将其存储在一个名为"edges"的列表中。同时，我们还需要将每个人的姓名转换成一个节点，并将其存储在一个名为"nodes"的列表中。

import networkx as nx

def read_data(file_path):
    G = nx.Graph()
    nodes = []
    edges = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith("From:"):
                sender = line.split(":")[1].strip()
                if sender not in nodes:
                    nodes.append(sender)
            elif line.startswith("To:"):
                recipients = line.split(":")[1].strip().split(",")
                for recipient in recipients:
                    if recipient.strip() not in nodes:
                        nodes.append(recipient.strip())
                    edges.append((sender, recipient.strip()))

    G.add_nodes_from(nodes)
    G.add_edges_from(edges)
    return G

2. 特征提取

接下来，我们需要从网络数据集中提取出有用的特征，并将其转换成数值型数据。在这里，我们将使用一种叫做"节点中心性"的特征来表示每个节点的重要程度。节点中心性可以帮助我们找到网络中最重要的人物，从而更好地了解网络的结构。

def extract_features(G):
    degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
    closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
    betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
    eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
    pagerank = nx.pagerank(G)

    features = []
    for node in G.nodes():
        feature = [degree_centrality[node],
                   closeness_centrality[node],
                   betweenness_centrality[node],
                   eigenvector_centrality[node],
                   pagerank[node]]
        features.append(feature)

    return features

3. 聚类分析

最后，我们需要将节点按照其特征进行聚类分析。在这里，我们将使用一种叫做"KMeans"的算法来将节点分为不同的群组。

from sklearn.cluster import KMeans

def cluster_analysis(features, n_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(features)
    clusters = kmeans.labels_
    return clusters

综上所述，我们可以将以上三个步骤组合成一个完整的人员画像算法，并将其应用于Email网络数据集。

import networkx as nx
from sklearn.cluster import KMeans

def read_data(file_path):
    G = nx.Graph()
    nodes = []
    edges = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith("From:"):
                sender = line.split(":")[1].strip()
                if sender not in nodes:
                    nodes.append(sender)
            elif line.startswith("To:"):
                recipients = line.split(":")[1].strip().split(",")
                for recipient in recipients:
                    if recipient.strip() not in nodes:
                        nodes.append(recipient.strip())
                    edges.append((sender, recipient.strip()))

    G.add_nodes_from(nodes)
    G.add_edges_from(edges)
    return G

def extract_features(G):
    degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
    closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
    betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
    eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
    pagerank = nx.pagerank(G)

    features = []
    for node in G.nodes():
        feature = [degree_centrality[node],
                   closeness_centrality[node],
                   betweenness_centrality[node],
                   eigenvector_centrality[node],
                   pagerank[node]]
        features.append(feature)

    return features

def cluster_analysis(features, n_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(features)
    clusters = kmeans.labels_
    return clusters

if __name__ == "__main__":
    file_path = "email_network.txt"
    G = read_data(file_path)
    features = extract_features(G)
    n_clusters = 5
    clusters = cluster_analysis(features, n_clusters)
    print("Clusters:", clusters)

在运行以上代码之后，我们可以得到Email网络数据集中每个人所属的群组。这些群组可以帮助我们更好地了解Email网络中的结构，并从中发现一些有趣的规律。