电商评论数据聚类实验报告

电商评论数据聚类实验报告——冯煜博

目录

1. 实验目的
2. 整体思路
3. 数据介绍
4. 代码与实验步骤
   4.1 爬虫代码
   4.2 数据清洗
   4.3 分词
   4.4 去停用词
   4.5 计算TF-IDF词频与聚类算法应用
   4.6 生成词云图
5. 实验结果
   5.1 词云图
   5.2 聚类结果分析
6. 不足与反思
7. 参考资料

1. 实验目的

掌握无监督学习问题的一般解决思路和具体解决办法；
熟悉 python sklearn 库的使用方法

2. 整体思路

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

1. 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；
2. 由于时间仓促，没有使用对评论数据分类效果最好的 \(惩罚GMM聚类算法^{[1]}\)；
3. 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；
4. 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/

转载于:https://www.cnblogs.com/fengyubo/p/7017173.html