Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

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8

章 ケーススタディ：

NASA

メタデータのマイニング

8.2.2

 キーワードのネットワーク

次に、同じデータセットで共起することが多いキーワードの組み合わせを知るた

めに、キーワードのネットワークを作りましょう（図8-3 参照）。

keyword_pairs <- nasa_keyword %>%

pairwise_count(keyword, id, sort = TRUE, upper = FALSE)

keyword_pairs

## # A tibble: 13,390

×

3

## item1 item2 n

## <chr> <chr> <dbl>

## 1 OCEANS OCEAN OPTICS 7324

## 2 EARTH SCIENCE ATMOSP

HERE 7318

## 3 OCEANS OCEAN COLOR 7270

## 4 OCEAN OPTICS OCEAN COLOR 7270

## 5 PROJECT COMPLETED 6450

## 6 EARTH SCIENCE ATMOSPHERIC WATER VAPOR 3142

## 7 ATMOSPHERE ATMOSPHERIC WATER VAPOR 3142

## 8 EARTH SCIENCE OCEANS 2762

## 9 EARTH SCIENCE LAND SURFACE 2718

## 10 EARTH SCIENCE BIOSPHERE 24

48

## # ... with 13,380 more ...