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一、缘起
2018年10月30日，金庸在香港逝世，享年94岁。
知道这个消息之后，我的情绪很低落，讲台上老师在讲什么仿佛也听不见了，脑海中一直在回想着先生写过的关于离别的句子。
程英道：“三妹，你瞧这些白云聚了又散，散了又聚，人生离合，亦复如斯。你又何必烦恼？” 她话虽如此说，却也忍不住流下泪来。
却听得杨过朗声说道：“今番良晤，豪兴不浅，他日江湖相逢，再当杯酒言欢。咱们就此别过。”
金庸先生告诉了我什么是“侠”。作为先生的忠实读者，我觉得自己该做点什么来缅怀先生，以我自己的方式。
正好，我在学Spark，便想到了利用Spark Graphx 做金庸小说人物关系分析图。
二、需求分析
金庸先生给我们留下了什么呢？最著名的无非是“飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳”这14本小说了。最容易想到的便是对这14本书做一张人物关系分析图。但这一来人物太多，最后画出的图会很大；二来不同书之间的人物很多也没什么关联，硬把他们放在同一张图里并不妥当。最终我决定只选取人物联系最紧密的“射雕三部曲”（《射雕英雄传》、《神雕侠侣》、《倚天屠龙记》）来进行分析。
但是只分析人物又感觉略显单薄。金庸小说中还有一些其他的元素，比如如雷贯耳的称号（东邪西毒）、高深莫测的武功（黯然销魂掌）、神兵利器（倚天剑、屠龙刀）。我想把这些元素也加入到分析之中。
同时还要考虑怎么利用Spark Graphx 的图计算功能，做一些有意义的分析。
最终确立了以下需求：
分析人物之间的亲密度关系
找出“专属昵称”
（很多人物之间的交流并不会直呼其名，比如黄蓉会叫郭靖“靖哥哥”，我想找出类似的“专属昵称”）
探索小说人物中“孤岛群体”（即“小圈子”）
有没有谁经常被某种武功/兵器揍
三、工作流程
3.1 获取"射雕三部曲"小说原文、人物名册、称号\武功\武器大全等初始数据
小说原文很容易获取，人物名册、称号\武功\武器大全 等也可以在网上搜到。
3.2 数据预处理，将数据转换成Graphx需要的格式
Graphx需要的是顶点集和边集的信息。
在人物亲密度图中，我将人名、昵称作为顶点；在人物—武器关系图中，我将人名、武器、武功作为顶点。
至于边集信息，是这样确定的：以原文中每一句话为单位。如果在这句话中，出现了两个上述的“顶点”，则认为他们产生了一次联系。如果在这句话中，出现了三个“顶点”，则认为他们两两之间都有一次联系。以此类推。
处理完的结果保存在resources文件夹中。结果如下所示
3.3 使用Spark GraphX 生成图
我想把联系的次数作为边的权重。首先就要统计同一个联系出现的次数。这一步有点像WordCount，由于不想让一些打酱油的人物出现，所以还用了个filter函数过滤。
/**
* 统计关系出现的次数
* @param sc
* @param path：边文件
* @param num：关系数量阈值
* @return
*/
defedgeCount(sc:SparkContext,path:String,num:Int)={
valtextFile=sc.textFile(path)
valcounts=textFile.map(word=>(word,1))
.reduceByKey(_+_).filter(_._2>num)
// counts.collect().foreach(println)
counts
}
使用顶点集和边集构建图
/**
* 构建图
* @param sc
* @param path1:顶点文件
* @param path2：边文件
* @param num：关系数量阈值
*/
defcreatGraph(sc:SparkContext,path1:String,path2:String,num:Int)={
valhero=sc.textFile(path1)
valcounts=edgeCount(sc,path2,num)
valverticesAll=hero.map{line=>
valfields=line.split('')
(fields(0).toLong,fields(1))
}
valedges=counts.map{line=>
valfields=line._1.split(" ")
Edge(fields(0).toLong,fields(1).toLong,line._2)//起始点ID必须为Long，最后一个是属性，可以为任意类型
}
valgraph_tmp=Graph.fromEdges(edges,1L)
// 经过过滤后有些顶点是没有边，所以采用leftOuterJoin将这部分顶点去除
valvertices=graph_tmp.vertices.leftOuterJoin(verticesAll).map(x=>(x._1,x._2._2.getOrElse("")))
valgraph=Graph(vertices,edges)
graph
}
至此，需求中的第一点：人物亲密度关系图已经生成。
类似的，我们更换一下顶点集和边集，就可以生成人物——武器\武功的关系图，从而找出有没有谁经常被某种武功/兵器揍。
3.4 使用Spark GraphX 处理图
可以通过找出度为1或2的点，来寻找“专属昵称”。
/**
* 找出度为1或2的点
* @param g
* @tparam VD
* @tparam ED
* @return
*/
defminDegrees[VD,ED](g:GraphOps[VD,ED])={
// g.degrees.filter(_._2<3).map(_._1).collect().mkString("\n")
g.degrees.filter(_._2<3).map(_._1).collect().map(a=>a.toInt)
}
通过使用内置函数connectedComponents()可以找到小说人物中“孤岛群体”（即“小圈子”）。
/**
* 使用连通组件找到孤岛人群
* @param g
* @tparam VD
* @tparam ED
* @return
*/
defisolate[VD,ED](g:GraphOps[VD,ED])={
g.connectedComponents.vertices.map(_.swap).groupByKey().map(_._2).collect().mkString("\n")
}
由于之前我们是每本书都生成一张图，最后我们还需要把这几张图合并为一张图。
思路就是先取得所有顶点信息，去除，再对这些顶点重新编号。再对这些新生成的点重新构建边。
/**
* 合并2张图
* @param g1
* @param g2
* @return
*/
defmergeGraphs(g1:Graph[String,Int],g2:Graph[String,Int])={
valv=g1.vertices.map(_._2).union(g2.vertices.map(_._2)).distinct().zipWithIndex()
defedgeWithNewVid(g:Graph[String,Int])={
g.triplets.map(et=>(et.srcAttr,(et.attr,et.dstAttr)))
.join(v)
.map(x=>(x._2._1._2,(x._2._2,x._2._1._1)))
.join(v)
.map(x=>newEdge(x._2._1._1,x._2._2,x._2._1._2))
}
defreduceEdge(g3:Graph[String,Int],g4:Graph[String,Int])={
edgeWithNewVid(g3).union(edgeWithNewVid(g4)).
map(e=>((e.dstId,e.srcId),e.attr)).
reduceByKey(_+_).
map(e=>Edge(e._1._1,e._1._2,e._2))
}
Graph(v.map(_.swap),reduceEdge(g1,g2))
}
3.5 导出到Gephi
我们可以把图像按照gexf格式输出，然后在Gephi中打开，就可以进行图形化展示。
/**
* 输出为gexf格式
* @param g：图
* @tparam VD
* @tparam ED
* @return
*/
deftoGexf[VD,ED](g:Graph[VD,ED])={
"<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n"+
"<gexf xmlns=\"http://www.gexf.net/1.2draft\" version=\"1.2\">\n"+
" <graph mode=\"static\" defaultedgetype=\"directed\">\n "+
"<nodes>\n "+
g.vertices.map(v=>" <node id=\""+v._1+"\" label=\""+v._2+"\" />\n").collect().mkString+
"</nodes>\n "+
"<edges>\n"+
g.edges.map(e=>" <edge source=\""+e.srcId+"\" target=\""+e.dstId+"\" weight=\""+e.attr+"\"/>\n").
collect().mkString+
"</edges>\n </graph>\n </gexf>"
}
四、结果展示与分析
以下图片的高清完整版可在output/pics中找到
4.1 人物亲密度关系分析
可以看出郭靖和黄蓉的颜色是最深的（联系是最紧密的）。这是因为他们在《射雕》和《神雕》中都有很多戏份。《神雕》中的男女主小龙女和杨过联系也很紧密。相比之下《倚天》中的男女主张无忌和赵敏直接的线就淡的多了。一方面，这是因为赵敏的出场时间太晚（全书40章，赵敏在第23章才出场）。另一方面，张无忌优柔寡断，情感方面也一直在赵敏和周芷若之间犹豫不决，导致张无忌的情感线被周芷若分流了许多。
4.2 “专属昵称”分析
由于我只是筛选出了度为1和2的点，但有些点是人名，而不是昵称，不必看。
我原来以为“专属昵称”只出现在情侣之间，但发现有两个例外。
洪七公——靖儿
这两人情同父子。郭靖自幼丧父，洪七公也没有子嗣。俗话说，“一日为师终身为父”，我觉得这两个人不是父子，甚是父子。所以有这样的“专属昵称”也不奇怪。
也许江南七怪也和郭靖情同父子，但可能是因为出现的频率不够高，所以被过滤掉了，这张图上并没有出现。
陆无双——傻蛋
全书只有陆无双一人可以叫杨过”傻蛋“，因为当初杨过骗陆无双自称傻蛋。
那道姑笑道：“我几时骗过你了？喂，小子，你叫甚么名字？”杨过道：“人人都叫我傻蛋，你不知道么？你叫甚么名字？”那道姑笑道：“傻蛋，你只叫我仙姑就得啦。”
摘录了一下原文，发现短短几句话，这道姑（陆无双）就笑了2次，足见他们相处的多么愉快。过儿一生孤苦，和陆无双在一起的日子也算是为数不多的快乐时光。我觉得他们俩很有成为情侣的可能，只可惜过儿心里已经有了小龙女。最后他们俩结为了兄妹，也算是一段“有情人终成兄妹”的悲剧故事。
4.3 “孤岛人群”分析
发现只有3个“孤岛人群”（小团体）。
简捷和薛公远是《倚天屠龙记》中被金花婆婆打伤，找胡青牛治病的人。和他们有交集的人确实很少。
李萍被段天德绑架，很长一段时间内只有他们两个在一起，别人都不知道他们去了哪。
术赤和察合台是成吉思汗的两个儿子。和他们有交集的人也很少。
这三本书中涉及到的人物，即使过滤完，也有将近200号人。如果在现实生活中，200人中应该会有更多的小团体，而且也不会全是2人组，可能有3~5人小团体。
以下是我认为可能的两点原因：
小说中，配角是为主角服务的，一般不会独立于主线人物之外去写小团体
即便需要，写2人也够了，没必要花笔墨写
4.4 人物——武功\兵器分析
主要想看谁经常被哪种武功\兵器揍。
无忌——玄冥神掌
无忌小时候就因为中了玄冥神掌差点死掉，长大后也经常和玄冥二老斗。
郭靖——蛤蟆功
蛤蟆功可以说是郭靖发明的，就是因为他篡改了《九阴真经》，写了本“九阴假经”，才让欧阳锋练成了蛤蟆功。后来也数次和欧阳锋的蛤蟆功交手。《神雕》中小杨过也学了点蛤蟆功，被郭靖发现了，这又产生了一次交集。
杨过——金轮、浮尘
这是书中两大反派金轮法王和李莫愁的武器。
五、后记
人人都知道金庸，可大多是通过影视作品，读过原著的人少的可怜。做这个项目，在缅怀先生的同时，也希望有更多的人能去读一读原著，体会一下先生笔下原汁原味的江湖。
