权力的游戏里珊莎从离开临冬城到来到黑城堡间隔了多久_百度知道
权力的游戏里珊莎从离开临冬城到来到黑城堡间隔了多久
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不详细描述)。所以老剥皮想让小剥皮和珊莎结婚，等剥皮家族和兰尼斯特家族厮杀，即使城市被攻占鹬蚌相争，也不承认波顿家族为她们的领主，;培提尔·贝里席又叫珊莎和拉姆塞结婚。 所以，表面上看拉姆塞和珊莎是夫妻。另外，借珊莎的名义统治北方，又名小剥皮拉姆塞，坐等重夺临冬城的渔翁之利(这段剧情较复杂，攻占了临冬城，等机会捅对方刀子的关系，又是相互利用。老剥皮背叛珊莎的史塔克家族，但实际上既是仇家关系;小指头，是老剥皮卢斯波顿的私生子
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腾讯娱乐弗兰克
腾讯娱乐讯 “当你踏上追逐权力的征程，要么成功，要么被杀死，没有第三条路可选。”在HBO魔幻史诗剧（Game of Thrones）第一季，瑟曦·兰尼斯特（Cersei Lannister）就说过这番极具前瞻性的“预言”。在刚刚结束的第5季中，又有多个角色死在“权力游戏”的路上，其中15个角色的惨死让人记忆深刻：
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看完本季这些惨死的角色，我们再来看一下剧集与原著偏离最大的5处剧情吧。尽管《权力的游戏》改编自乔治·马丁（George R.R. Martin）著名的奇幻小说《冰与火之歌》（Songs of Ice and Fire）系列，但由于剧情的需要以及主创们的加工，电视剧已经越来越偏离原著。在刚刚播完的第5季中，就有5个情节与原著几乎有着天渊之别：珊莎新婚之夜被强奸在这一季中，索菲·特纳（Sophie Turner）扮演的珊莎·史塔克（Sansa Stark）不但回到了临冬城，而且还嫁给了伊万·瑞恩（Iwan Rheon）扮演的、被称作“剥皮哥”的拉姆塞·波顿（Ramsay Bolton），在两人的新婚之夜，魔鬼般的拉姆塞当着“臭佬”（Reek）的面，强奸了珊莎。希琳·拜拉席恩被活活烧死由于受到卡里斯·范·豪滕（Carice van Houten）扮演的梅丽珊卓（Melisandre）的蛊惑，史坦尼斯将自己的女儿希琳活活烧死，献祭给光之王，当这位善良的小女孩儿被架上柴堆，凄厉的哭喊着请求父母放过自己时，每一个观众的心里也都在流血。弥赛拉·拜拉席恩被毒死在原著中，尼可拉·科斯特·瓦尔道（Nikolaj Coster-Waldau）扮演的詹姆·兰尼斯特（Jaime Lannister），从没有去多恩解救女儿弥赛拉·拜拉席恩，所以也就没有弥赛拉被毒死这回事。然而在电视剧中，这对儿真正的父女本已敞开心扉，弥赛拉也接受了舅舅就是生父的事实，但此时却发生了令人悲伤的一幕——她被艾拉莉亚·沙德毒死了。小恶魔与龙母相会在小说中，彼特·丁拉基（Peter Dinklage）扮演的“小恶魔”提利昂（Tyrion），跟艾米莉亚·克拉克（milia Clarke）扮演的“龙母”丹妮莉丝迄今还没有相遇，但在电视剧上，这两个深受观众喜爱的角色却已经结成同盟，虽然龙母最后被游牧部落俘虏，但在下一季中，相信这两人仍将聚首。异鬼的袭击在电视剧上，凛冬已经正式来临了！琼恩·雪诺希望让野人加入守夜人军团，以共同对抗来势汹汹的异鬼。在本季的最后阶段，异鬼正式现身，这支不死大军的首领“永夜君王”不但率军杀死了数以百计的野人，而且还将他们都变成了僵尸，一场小说中从未提及的噩梦，正向北境长城袭来。（弗兰克）
来源：QQ播客
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权力的游戏第六季首发剧照来袭第一集9张剧照
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权力的游戏第六季首发剧照来袭 第一集9张剧照
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12345678910基于社区发现算法和图分析Neo4j解读《权力的游戏》上篇 - 简书
基于社区发现算法和图分析Neo4j解读《权力的游戏》上篇
其中的分析和可视化是用Gephi做的，Gephi是非常流行的图分析工具。但作者觉得使用Neo4j来实现更有趣。
导入原始数据到Neo4j
原始数据可从网络上下载，格式如下：
Source,Target,Weight
Aemon,Grenn,5
Aemon,Samwell,31
Aerys,Jaime,18 ...
上面是人物关系的之邻接表以及关系权重。作者使用简单的数据模型：
(:Character {name})-[:INTERACTS]-&(:Character {name})
带有标签Character的节点代表小说中的角色，用单向关系类型INTERACTS代表小说中的角色有过接触。节点属性会存储角色的名字name，两角色间接触的次数作为关系的属性：权重（weight）。
首先创建节点c，并做唯一限制性约束，c.name唯一，保证schema的完整性：
CREATE CONSTRAINT ON (c:Character) ASSERT c.name IS UNIQUE;
一旦约束创建即相应的创建索引，这将有助于通过角色的名字查询的性能。作者使用Neo4j的Cypher（Cypher是一种声明式图查询语言，能表达高效查询和更新图数据库）LOAD CSV语句导入数据：
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "" AS rowMERGE (src:Character {name: row.Source})MERGE (tgt:Character {name: row.Target})MERGE (src)-[r:INTERACTS]-&(tgt)SET r.weight = toInt(row.Weight)
这样得到一个简单的数据模型：
CALL apoc.meta.graph
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图1 ：《权力的游戏》模型的图。Character角色节点由INTERACTS关系联结
我们能可视化整个图形，但是这并不能给我们很多信息，比如哪些是最重要的人物，以及他们相互接触的信息：
MATCH p=(:Character)-[:INTERACTS]-(:Character) RETURN p
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人物网络分析
作者使用Neo4j的图查询语言Cypher来做《权力的游戏》图分析，应用到了网络分析的一些工具，具体见《网络，人群和市场：关于高度连接的世界》。
万事以简单开始。先看看上图上由有多少人物：
MATCH (c:Character) RETURN count(c)
统计每个角色接触的其它角色的数目：
MATCH (c:Character)-[:INTERACTS]-&() WITH c, count(*) AS num RETURN min(num) AS min, max(num) AS max, avg(num) AS avg_characters, stdev(num) AS stdev
图（网络）的直径
网络的直径或者测底线或者最长最短路径：
// Find maximum diameter of network // maximum shortest path between two nodes
MATCH (a:Character), (b:Character) WHERE id(a) & id(b) MATCH p=shortestPath((a)-[:INTERACTS*]-(b)) RETURN length(p) AS len, extract(x IN nodes(p) | x.name) AS path ORDER BY len DESC LIMIT 4
我们能看到网络中有许多长度为6的路径。
作者使用Cypher 的shortestPath函数找到图中任意两个角色之间的最短路径。让我们找出凯特琳·史塔克（Catelyn Stark ）和卓戈·卡奥（Kahl Drogo）之间的最短路径：
// Shortest path from Catelyn Stark to Khal Drogo
MATCH (catelyn:Character {name: "Catelyn"}), (drogo:Character {name: "Drogo"}) MATCH p=shortestPath((catelyn)-[INTERACTS*]-(drogo)) RETURN p
基于社区发现算法和图分析Neo4j解读《权力的游戏》上篇
所有最短路径
联结凯特琳·史塔克（Catelyn Stark ）和卓戈·卡奥（Kahl Drogo）之间的最短路径可能还有其它路径，我们可以使用Cypher的allShortestPaths函数来查找：
// All shortest paths from Catelyn Stark to Khal Drogo
MATCH (catelyn:Character {name: "Catelyn"}), (drogo:Character {name: "Drogo"}) MATCH p=allShortestPaths((catelyn)-[INTERACTS*]-(drogo)) RETURN p
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在网络中，如果一个节点位于其它两个节点所有的最短路径上，即称为关键节点。下面我们找出网络中所有的关键节点：
// Find all pivotal nodes in network
MATCH (a:Character), (b:Character) MATCH p=allShortestPaths((a)-[:INTERACTS*]-(b)) WITH collect(p) AS paths, a, b MATCH (c:Character) WHERE all(x IN paths WHERE c IN nodes(x)) AND NOT c IN [a,b] RETURN a.name, b.name, c.name AS PivotalNode SKIP 490 LIMIT 10
从结果表格中我们可以看出有趣的结果：罗柏·史塔克（Robb）是卓戈·卡奥（Drogo）和拉姆塞·波顿（Ramsay）的关键节点。这意味着，所有联结卓戈·卡奥（Drogo）和拉姆塞·波顿（Ramsay）的最短路径都要经过罗柏·史塔克（Robb）。我们可以通过可视化卓戈·卡奥（Drogo）和拉姆塞·波顿（Ramsay）之间的所有最短路径来验证：
MATCH (a:Character {name: "Drogo"}), (b:Character {name: "Ramsay"}) MATCH p=allShortestPaths((a)-[:INTERACTS*]-(b)) RETURN p
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