首先，通过 python 爬虫下载电商网站上关于某产品的用户评论数据；
其次，清洗数据（移除表情符号等）、分词、去停用词；
再次，计算每条评论的 TF-IDF 词频，使用 KMeans 算法进行聚类；
最后，通过词云工具，生成每个分类的词云图。
3. 数据介绍
电商评论数据选自京东 kindle 产品的全部用户评论，排序顺序为“推荐”。
4. 代码与实验步骤
4.1 爬虫代码
每页输出10条评论，遍历100页
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib.request
import time
if __name__ == "__main__":
# JD的数据是以GBK编码的
f = open("jd-comments-json.txt", mode="w", encoding="gbk")
for i in range(100):
# 每页数据量为 50 条
url = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=2002883&score=0&sortType=5&page=" + str(i) + "&pageSize=10"
ret = urllib.request.urlopen(url).read().decode("gbk")
f.write("%s\n" % ret)
print("%d %s" % (i, ret))
time.sleep(i % 2) # 爬虫的节操：不能拖垮人家的数据库
4.2 数据清洗
主要是去除表情符号，因为表情符号存在的情况不多，所以这部分工作是手动进行的。
评论数据是以 JSON 格式从京东上面下载的，所以需要对JSON进行解析。
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
if __name__ == "__main__":
f_comment = open("comments.txt", encoding="gbk", mode="w")
with open("jd-comments-json.txt", encoding="gbk") as f:
for line in f:
s = json.loads(line.strip())
comments = s["comments"]
for comment in comments:
content = comment['content'].replace("\n", "")
f_comment.write("%s\n" % content)
4.3 分词
分词工具使用的是哈工大开发的语言技术平台云，通过 REST 调用的方式对每一条评论都分好了词。
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib.request
import urllib.parse
import time
def word_seg(sentence):
url = "http://api.ltp-cloud.com/analysis/"
args = {
"api_key" : "your-api-key",
'text' : sentence,
'format' : 'plain',
'pattern' : 'ws'
ret = urllib.request.urlopen(url, urllib.parse.urlencode(args).encode(encoding="utf-8"))
return ret.read().decode(encoding="utf-8")
if __name__ == "__main__":
f_in = open("comments-utf8.txt", encoding="utf8")
f_out = open("comments-ws.txt", encoding="utf-8", mode="w")
for line in f_in:
ret = word_seg(line.strip()).replace("\n", " ")
print(ret)
f_out.write("%s\n" % ret)
time.sleep(0.5)
4.4 去停用词
去掉分词结果中：的、了，以及各种标点符号。
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
stop_word = ("的", "了","，", "、", "。", "；", "！", "*", "：", "～")
f_out = open("comments-processed.txt", encoding="utf-8", mode="w")
with open("comments-ws.txt", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
sen = ""
for c in line:
if c not in stop_word:
sen = sen + c
for word in sen.split(" "):
if len(word) != 0:
f_out.write("%s " % word)
f_out.write("\n")
4.5 计算TF-IDF词频与聚类算法应用
本部分代码参考了CSDN博客\(^{[2]}\)
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
if __name__ == "__main__":
corpus = list()
with open("comments-processed.txt", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
corpus.append(line.strip())
vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
word = vectorizer.get_feature_names()
weight = tfidf.toarray()
clf = KMeans(n_clusters=5) # 假设数据内在地分为 5 组
resul = clf.fit(weight)
with open("comments-processed.txt", encoding="utf-8") as f:
for i, line in enumerate(f):
group = clf.labels_[i]
f = open("group-" + str(group) + ".txt", encoding="utf-8", mode="a")
f.write("%s" % line)
f.close()
该代码将生成 5 份对评论聚类后的文件，分别是 group-0.txt，group-1.txt，......，group-4.txt。
其中，每个文件的内容都将是改组别下的评论数据。
4.6 生成词云图
采用了一款工具\(^{[3]}\)，而没有使用代码实现。
5 实验结果
5.1 词云图
5.1.1 第 0 组词云图
5.1.2 第 1 组词云图
5.1.3 第 2 组词云图
5.1.4 第 3 组词云图
5.1.5 第 4 组词云图
5.2 聚类结果分析
5.2.1 第 1 组
共 89 条记录，举例如下：
确实 不错 比 手机 看 书 好 多 了 不 刺眼 可以 总 邮箱 把 TXT 传 到 这 上面 自动 就 转换 了 挺 方便
很 不错 东东 主要 是 比 实体 书 带 着 方便 很多
很 好 用 跟 纸张 看 书 效果 很 像 携带 也 很 方便
5.2.2 第 2 组
共 167 条记录，举例如下：
确实 不错 感觉 比 平板省 眼睛 而且 这个 续航 比较 牛 确实 不错
送货 速度 快 价廉物美 有 了 这个 看 书 眼睛 就 不 会 很 累 真 不错
5.2.3 第 3 组
共 117 条记录，举例如下：
宝贝 很 好 看 书 很 舒服 不 似 手机 一样 会 眼睛 疲劳 干涩 这 是 我 第一 部 阅读器 很 喜欢 也 经常 在 京东 买 东西 一直 很 满意
喜欢 小巧 轻便 可以 尽情 看看看 了 再 也 不 担心 眼睛 痛 问题 了 看 一 下午 眼睛 疲惫感 还 好
5.2.4 第 4 组
共 77 条记录，举例如下：
东西 很 好 也 没有 出现 亮点 很 完美 物流 也 很快
东西 还 不错 就是 就是 反应 有 点 慢
5.2.5 第 5 组
共 548 条记录，举例如下：
kindl 读书 装 B 一条龙 服务
一直 没 买 kendle 这 次 买 回来
6.不足与反思
写爬虫时我没有考虑到“中评”、“差评”的情况，所以该实验的数据集是有偏见的；
由于时间仓促，没有使用对评论数据分类效果最好的 \(惩罚GMM聚类算法^{[1]}\)；
即便是对评论进行了聚类，但是聚类的结果从实际的角度来考虑，并没有发现其用处；
考察聚类结果发现，各个类别下面的数据量分布不均匀，第4组数据量达 500+ 条，但第 0、1、2 组仅90+ 条。
7. 参考资料
[1] 电子商务顾客评论的热点话题分析，蔡越 (厦门大学经济学院统计系)，郭鹏（厦门数析信息科技有限公司），方匡南（厦门大学经济学院统计系，厦门大学数据挖掘研究中心），http://cos.name/2016/05/e-commerce-customer-reviews-hot-topic-analysis/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
[2] 基于k-means和tfidf的文本聚类代码简单实现，CSDN博客，http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50473675
[3] BlueMC新一代营销工作平台，http://www.bluemc.cn/
智慧在街市上呼喊，在宽阔处发声。
