Для выполнения сетевого анализа по электронной почте вы можете использовать различные методы и приемы. Вот несколько подходов и примеры кода:

1. Разбор электронной почты:

   • Используйте такую ​​библиотеку, как email.parserна Python, чтобы извлекать соответствующую информацию из заголовков электронных писем, например отправителя, получателя, тему и временные метки.

   import email.parser
   
   def parse_email(email_content):
      parser = email.parser.BytesParser()
      email = parser.parsebytes(email_content)
      sender = email['From']
      recipient = email['To']
      subject = email['Subject']
      timestamp = email['Date']
      # Process or store the extracted information

2. Анализ социальных сетей:

   • Проанализируйте сеть взаимодействия по электронной почте, построив граф, где узлы представляют адреса электронной почты, а ребра представляют связь между ними. Для этой цели вы можете использовать такие библиотеки, как networkxв Python.

   import networkx as nx
   
   def build_email_network(emails):
      graph = nx.Graph()
      for email in emails:
          sender = email['From']
          recipients = email['To'].split(',')
          for recipient in recipients:
              graph.add_edge(sender, recipient.strip())
      # Perform network analysis on the constructed graph

3. Анализ настроений:

   • Применяйте методы анализа настроений для анализа настроений содержимого электронной почты. Вы можете использовать такие библиотеки, как NLTKили TextBlobв Python, для анализа настроений.

   from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
   
   def analyze_email_sentiment(email_content):
      sid = SentimentIntensityAnalyzer()
      sentiment_scores = sid.polarity_scores(email_content)
      # Process sentiment scores or classify emails based on sentiment

4. Кластеризация электронной почты:

   • Используйте алгоритмы кластеризации, такие как K-means или DBSCAN, чтобы группировать похожие электронные письма на основе их содержания или метаданных.

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   from sklearn.cluster import KMeans
   
   def cluster_emails(emails):
      vectorizer = TfidfVectorizer()
      email_contents = [email['Content'] for email in emails]
      tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(email_contents)
      kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # Specify the desired number of clusters
      kmeans.fit(tfidf_matrix)
      # Assign emails to clusters and analyze the results