#写在前面的话：此教程主要是用R连接了DB2数据库，并进行文本分析，制作了词图
#教程为markdown编写
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title: "网站留言分析"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo=FALSE,error=FALSE,warning=FALSE,message = F,comment="")
```
```{r}
#连接数据库并读取数据
library(RODBC)
options(scipen=200)
conn = odbcConnect(dsn="DB2",uid="tjfx","1")
myfile<-sqlQuery(conn,"select * from T_from_last_year_liuyan")
myfile<-myfile[,4]
#head(myfile)
#调入分词的库
library("rJava")
library("Rwordseg")
#调入绘制词云的库
library("RColorBrewer")
library("wordcloud")
#预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词
myfile.res <- myfile[myfile!=" "]
```
```{r,echo=F,error=FALSE,warning=FALSE,message = F,comment="",results='hide'}
#载入语料库,搞好词库后，用下面的语句就可以装入内存：
installDict("ciku.txt",dictname = "my dict")
```
```{r}
#查看装载的词典：
#listDict()
#删除安装的词典：
#as.charecter
myfile.res<-as.character(myfile.res)
#分词，并将分词结果转换为向量
myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN))
#剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句
myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\/\.0-9]+","",myfile.words)
myfile.words <- gsub("
","",myfile.words)
myfile.words <- gsub(" ","",myfile.words)
#去掉停用词
data_stw=read.table(file="mystopword.txt",colClasses="character")
stopwords_CN=c(NULL)
for(i in 1:dim(data_stw)[1]){
stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1])
}
for(j in 1:length(stopwords_CN)){
myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j])
}
#过滤掉1个字的词
myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1)
#统计词频
myfile.freq <- table(unlist(myfile.words))
myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq))
myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq), freq=myfile.freq)
#按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数
myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$freq>=5)
#绘制词云
#设置一个颜色系：
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")
#设置字体
windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑"))
#画图
set.seed(123)
wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$freq,random.order=FALSE,
random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")
write.table(myfile.freq2,row.names=F,quote = FALSE )
#结果图：
输出的词频文档删除了行号，详见代码：
