{"id":260840,"date":"2015-07-07T12:27:04","date_gmt":"2015-07-07T08:27:04","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=260840"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=260840","title":{"rendered":"\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 Twitter: \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430 R"},"content":{"rendered":"

\u0421\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (Twitter, Facebook, LinkedIn) \u2014 \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c. \u041c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u044b \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 (\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432) \u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e \u2014 \u0442\u0430\u043c \u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, Twitter \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b, \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433. Twitter \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432: \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439, \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u043c\u0430\u0433. \u0422\u0430\u043c \u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041c\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c twitter-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u041e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/i>. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432) \u0432\u0437\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u0425\u044c\u044e \u0438 \u041b\u044c\u044e, KDD-2004<\/a>.<\/p>\n

\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 R \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c twitteR, dplyr, stringr, ggplot2, tm, SnowballC, qdap<\/code> \u0438 wordcloud<\/code>. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b install.packages()<\/code> \u0438 library()<\/code>.
<\/a> <\/p>\n

\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 Twitter API<\/h4>\n

\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f Twitter<\/a> \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f: <\/p>\n

api_key = "\u0412\u0430\u0448 \u043a\u043b\u044e\u0447 API" api_secret = "\u0412\u0430\u0448 api_secret \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c" access_token = "\u0412\u0430\u0448 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430" access_token_secret = "\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430" <\/code><\/pre>\n
  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a Twitter API:  <\/p>\n
setup_twitter_oauth(api_key,api_secret,access_token,access_token_secret) <\/code><\/pre>\n
\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435\u0439<\/h4>\n
  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 (\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c) \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0443\u044e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 R. \u0421\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, positive<\/code> \u0438 negative<\/code>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435.  <\/p>\n
positive=scan('positive-words.txt',what='character',comment.char=';') negative=scan('negative-words.txt',what='character',comment.char=';') positive[20:30] <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
##  [1] "accurately"   "achievable"   "achievement"  "achievements" ##  [5] "achievible"   "acumen"       "adaptable"    "adaptive"     ##  [9] "adequate"     "adjustable"   "admirable" <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
negative[500:510] <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
##  [1] "byzantine"    "cackle"       "calamities"   "calamitous"   ##  [5] "calamitously" "calamity"     "callous"      "calumniate"   ##  [9] "calumniation" "calumnies"    "calumnious" <\/code><\/pre>\n
  \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e 2006 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 4783 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435\u0439.<\/p>\n
  \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e cloud<\/code> \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c positive<\/code> \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f negative<\/code>.  <\/p>\n
positive=c(positive,"cloud") negative=negative[negative!="cloud"] <\/code><\/pre>\n
\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e twitter-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c<\/h4>\n
  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e twitter-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, findfd<\/code>. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, number<\/code>. \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430. \u041c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430\u043c.   <\/p>\n
findfd= "CyberSecurity" number= 5000 <\/code><\/pre>\n
  \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u00abCyberSecurity\u00bb \u0438 5000 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e twitter:  <\/p>\n
tweet=searchTwitter(findfd,number) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## Time difference of 1.301408 mins <\/code><\/pre>\n
\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432<\/h5>\n
  \u0423 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e gettext()<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 tweetT<\/code>. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c 5000 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439.  <\/p>\n
tweetT=lapply(tweet,function(t)t$getText()) head(tweetT,5) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## [[1]] ## [1] "RT @PCIAA: \\"You must have realtime technology\\" how do you defend against #Cyberattacks? @FireEye #cybersecurity http:\/\/t.co\/Eg5H9UmVlY" ##  ## [[2]] ## [1] "@MPBorman: \u0091#Cybersecurity on agenda for 80% corporate boards http:\/\/t.co\/eLfxkgi2FT  @CS\u0085 http:\/\/t.co\/h9tjop0ete http:\/\/t.co\/qiyfP94FlQ" ##  ## [[3]] ## [1] "The FDA takes steps to strengthen cybersecurity of medical devices | @scoopit via @60601Testing http:\/\/t.co\/9eC5LhGgBa" ##  ## [[4]] ## [1] "Senior Solutions Architect, Cybersecurity, NYC-Long Island region, Virtual offic... http:\/\/t.co\/68aOUMNgqy #job#cybersecurity" ##  ## [[5]] ## [1] "RT @Cyveillance: http:\/\/t.co\/Ym8WZXX55t #cybersecurity #infosec - The #DarkWeb As You Know It Is A Myth via @Wired http:\/\/t.co\/R67Nh6Ck70" <\/code><\/pre>\n
\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h5>\n
  \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442: \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b, \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438, \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u044b, \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0435 \u043a \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f tolower()<\/code>. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f tolower()<\/code> \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b, \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, tryTolower<\/code>, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430.  <\/p>\n
tryTolower = function(x) {   y = NA   # tryCatch error   try_error = tryCatch(tolower(x), error = function(e) e)   # if not an error   if (!inherits(try_error, "error"))     y = tolower(x)   return(y) } <\/code><\/pre>\n
  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f clean() \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0432\u0438\u0442\u044b \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0432.  <\/p>\n
clean=function(t){  t=gsub('[[:punct:]]','',t)  t=gsub('[[:cntrl:]]','',t)   t=gsub('\\\\d+','',t)  t=gsub('[[:digit:]]','',t)  t=gsub('@\\\\w+','',t)  t=gsub('http\\\\w+','',t)  t=gsub("^\\\\s+|\\\\s+$", "", t)  t=sapply(t,function(x) tryTolower(x))  t=str_split(t," ")  t=unlist(t)  return(t) } <\/code><\/pre>\n
\u041e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430<\/h5>\n
  \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e clean()<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c 5000 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439-\u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 tweetclean<\/code>. \u041d\u0438\u0436\u0435\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043f\u044f\u0442\u044c \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0447\u0438\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.  <\/p>\n
tweetclean=lapply(tweetT,function(x) clean(x)) head(tweetclean,5) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## [[1]] ##  [1] "rt"            "pciaa"         "you"           "must"          ##  [5] "have"          "realtime"      "technology"    "how"           ##  [9] "do"            "you"           "defend"        "against"       ## [13] "cyberattacks"  "fireeye"       "cybersecurity" ##  ## [[2]] ##  [1] "mpborman"       "cybersecurity" "on"             "agenda"         ##  [5] "for"            ""               "corporate"      "boards"         ##  [9] " "              "cs"            ##  ## [[3]] ##  [1] "the"           "fda"           "takes"         "steps"         ##  [5] "to"            "strengthen"    "cybersecurity" "of"            ##  [9] "medical"       "devices"       ""              "scoopit"       ## [13] "via"           "testing"       ##  ## [[4]] ##  [1] "senior"           "solutions"        "architect"        ##  [4] "cybersecurity"    "nyclong"          "island"           ##  [7] "region"           "virtual"          "offic"            ## [10] ""                 "jobcybersecurity" ##  ## [[5]] ##  [1] "rt"            "cyveillance"   ""              "cybersecurity" ##  [5] "infosec"       ""              "the"           "darkweb"       ##  [9] "as"            "you"           "know"          "it"            ## [13] "is"            "a"             "myth"          "via"           ## [17] "wired" <\/code><\/pre>\n
\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n
  \u041c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0431\u0430\u0437\u044b. \u0412\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 returnpscore<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439.  <\/p>\n
returnpscore=function(tweet) {     pos.match=match(tweet,positive)     pos.match=!is.na(pos.match)     pos.score=sum(pos.match)     return(pos.score) } <\/code><\/pre>\n
  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043a \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 tweetclean<\/code>.  <\/p>\n
positive.score=lapply(tweetclean,function(x) returnpscore(x)) <\/code><\/pre>\n
  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0432\u0438\u0442\u0430\u0445.  <\/p>\n
pcount=0 for (i in 1:length(positive.score)) {   pcount=pcount+positive.score[[i]] } pcount <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## [1] 1569 <\/code><\/pre>\n
  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0432 \u0442\u0432\u0438\u0442\u0430\u0445 1569 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n
poswords=function(tweets){     pmatch=match(t,positive)     posw=positive[pmatch]     posw=posw[!is.na(posw)]     return(posw)   } <\/code><\/pre>\n
  \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 tweetclean<\/code>, \u0438 \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 data frame, pdatamart<\/code>. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 10 \u0432\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432.  <\/p>\n
words=NULL pdatamart=data.frame(words)  for (t in tweetclean) {   pdatamart=c(poswords(t),pdatamart) } head(pdatamart,10) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## [[1]] ## [1] "best" ##  ## [[2]] ## [1] "safe" ##  ## [[3]] ## [1] "capable" ##  ## [[4]] ## [1] "tough" ##  ## [[5]] ## [1] "fortune" ##  ## [[6]] ## [1] "excited" ##  ## [[7]] ## [1] "kudos" ##  ## [[8]] ## [1] "appropriate" ##  ## [[9]] ## [1] "humour" ##  ## [[10]] ## [1] "worth" <\/code><\/pre>\n
  \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 data frame, ndatamart<\/code>. \u0412\u043e\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0432\u0438\u0442\u0430\u0445.  <\/p>\n
head(ndatamart,10) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
## [[1]] ## [1] "attacks" ##  ## [[2]] ## [1] "breach" ##  ## [[3]] ## [1] "issues" ##  ## [[4]] ## [1] "attacks" ##  ## [[5]] ## [1] "poverty" ##  ## [[6]] ## [1] "attacks" ##  ## [[7]] ## [1] "dead" ##  ## [[8]] ## [1] "dead" ##  ## [[9]] ## [1] "dead" ##  ## [[10]] ## [1] "dead" <\/code><\/pre>\n
\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n
  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e unlist()<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b. \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 pwords<\/code> \u0438 nwords<\/code> \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a data frame-\u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c.  <\/p>\n
dpwords=data.frame(table(pwords)) dnwords=data.frame(table(nwords)) <\/code><\/pre>\n
  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 dplyr<\/code>, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0442\u0438\u043f\u0430 character \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 (frequency > 15<\/code>).  <\/p>\n
dpwords=dpwords%>%   mutate(pwords=as.character(pwords))%>%   filter(Freq>15) <\/code><\/pre>\n
  \u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043f\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 ggplot2<\/code>. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1569. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.  <\/p>\n
ggplot(dpwords,aes(pwords,Freq))+geom_bar(stat="identity",fill="lightblue")+theme_bw()+   geom_text(aes(pwords,Freq,label=Freq),size=4)+   labs(x="Major Positive Words", y="Frequency of Occurence",title=paste("Major Positive Words and Occurence in \\n '",findfd,"' twitter feeds, n =",number))+   geom_text(aes(1,5,label=paste("Total Positive Words :",pcount)),size=4,hjust=0)+theme(axis.text.x=element_text(angle=45)) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
  \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443. \u0412 5000 \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u00abCyberSecurity\u00bb, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f 2063 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430.
  <\/p>\n
\u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n
  \u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c tweetclean<\/code> \u0432 \u0431\u043b\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e VectorSource<\/code>. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 tm<\/code>. \u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043f-\u0441\u043b\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0442\u043e\u043f-\u0441\u043b\u043e\u0432:  <\/p>\n
tweetscorpus=Corpus(VectorSource(tweetclean)) tweetscorpus=tm_map(tweetscorpus,removeWords,stopwords("english")) stopwords("english")[30:50] <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
##  [1] "what"   "which"  "who"    "whom"   "this"   "that"   "these"  ##  [8] "those"  "am"     "is"     "are"    "was"    "were"   "be"     ## [15] "been"   "being"  "have"   "has"    "had"    "having" "do" <\/code><\/pre>\n
  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 wordcloud<\/code>. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043c\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u2014 300.  <\/p>\n
wordcloud(tweetscorpus,scale=c(5,0.5),random.order = TRUE,rot.per = 0.20,use.r.layout = FALSE,colors = brewer.pal(6,"Dark2"),max.words = 300) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432<\/h4>\n
  \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 DocumentTermMatrix<\/code>. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043d\u0435\u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0434\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 (\u0441\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438). \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f (\u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 50 \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435).  <\/p>\n
dtm=DocumentTermMatrix(tweetscorpus) # #removing sparse terms dtms=removeSparseTerms(dtm,.99) freq=sort(colSums(as.matrix(dtm)),decreasing=TRUE) #get some more frequent terms findFreqTerms(dtm,lowfreq=100) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
##  [1] "amp"           "atf"           "better"        "breach"        ##  [5] "china"         "cyber"         "cybercrime"    "cybersecurity" ##  [9] "data"          "experts"       "federal"       "firm"          ## [13] "government"    "hackers"       "hack"          "healthcare"    ## [17] "help"          "heres"         "http\u0085"         "icit"          ## [21] "infosec"       "investigation" "iot"           "learn"         ## [25] "look"          "love"          "lunch"         "new"           ## [29] "news"          "next"          "official"      "opm"           ## [33] "passwords"     "possible"      "post"          "privacy"       ## [37] "reportedly"    "securing"      "security"      "senior"        ## [41] "share"         "site"          "startups"      "talk"          ## [45] "thehill"       "tips"          "took"          "top"           ## [49] "via"           "wanted"        "wed"           "whats" <\/code><\/pre>\n
  \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043a data frame, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e Minimum frequency > 75<\/code> \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e ggplot2<\/code>:  <\/p>\n
wf=data.frame(word=names(freq),freq=freq) wfh=wf%>%   filter(freq>=75,!word==tolower(findfd)) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
ggplot(wfh,aes(word,freq))+geom_bar(stat="identity",fill='lightblue')+theme_bw()+   theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1))+   geom_text(aes(word,freq,label=freq),size=4)+labs(x="High Frequency Words ",y="Number of Occurences", title=paste("High Frequency Words and Occurence in \\n '",findfd,"' twitter feeds, n =",number))+   geom_text(aes(1,max(freq)-100,label=paste("# Positive Words:",pcount,"\\n","# Negative Words:",ncount,"\\n",result(ncount,pcount))),size=5, hjust=0) <\/code><\/pre>\n
  <\/p>\n
\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h4>\n
  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c CyberSecurity \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 1,3: 1. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u043f\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u043c \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.   \t<\/p>\n
<\/div>\n
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  http:\/\/habrahabr.ru\/post\/261589\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
       \u0421\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (Twitter, Facebook, LinkedIn) \u2014 \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0430\u043c. \u041c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u044b \u0442\u0432\u0438\u0442\u043e\u0432 (\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432) \u0435\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e \u2014 \u0442\u0430\u043c \u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, Twitter \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b, \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433. Twitter \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432: \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439, \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u043c\u0430\u0433. \u0422\u0430\u043c \u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n
  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041c\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c twitter-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u041e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/i>. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432) \u0432\u0437\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u0425\u044c\u044e \u0438 \u041b\u044c\u044e, KDD-2004<\/a>.<\/p>\n
  \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 R \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c twitteR, dplyr, stringr, ggplot2, tm, SnowballC, qdap<\/code> \u0438 wordcloud<\/code>. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b install.packages()<\/code> \u0438 library()<\/code>.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-260840","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/260840","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=260840"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/260840\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=260840"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=260840"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=260840"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}