# sina_analysis **Repository Path**: said__jm/sina_analysis ## Basic Information - **Project Name**: sina_analysis - **Description**: 利用微博热点话题舆情聚类分析 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 3 - **Forks**: 1 - **Created**: 2021-05-25 - **Last Updated**: 2023-12-27 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # wb_keams 利用微博热点话题舆情聚类分析 ### 提前准备的Python模块 本文的实现使用到了多个第三方模块，主要模块如下所示： 1. jieba 使用最广的分词模块 2. pandas 高效处理大型数据集常用的python模块 3. Scikit-learn 用于机器学习的Python工具包 4. Matplotlib 一个python的图形框架，用于绘制二维图形 5. requests 一个常用的Http库，用来发送网络请求 ### 第一步，爬取微博数据 一个很简单的微博爬虫程序，爬取网站是微博的手机端搜索页面`https://m.weibo.cn/` （选择手机端是因为手机端简单）。代码使用python简单的request包。 首先，对微博页面进行分析，在微博搜索页面随便输入个关键词，然后`F12`进入谷歌浏览器的审查元素界面，点击NetWork，筛选到XHR选项卡，观察页面返回的接口，和`response`返回的json数据。 ![微博审查元素界面](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215221915669.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) 发现url规律如下： ```markdown 1.https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=100103type情人节&type=all&queryVal=情人节&featurecode=20000320&luicode=10000011&lfid=106003type%3D1&title=情人节&page=10 https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=100103type情人节&type=all&queryVal=情人节&featurecode=20000320&luicode=10000011&lfid=106003type%3D1&title=情人节&page=11 ``` 通过对微博列表的下拉，实现了分页获取微博数据，除了page参数在一直滚动，其他的参数都是固定不变的。由此可以确定访问接口。 #### 接下来分析页面`response`返回的json数据，将数据格式展开如下 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215223058479.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) 在本项目中，我们只需要提取微博的内容进行特征提取，所以我们只保存微博的部分有用字段 ```markdown data id cards mblog id # 唯一标识 created_at # 发布时间 text # 正文 ``` 具体实现代码： ```python from urllib.parse import urlencode import requests from pyquery import PyQuery as pq import time import os import csv import json base_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?' headers = { 'Host': 'm.weibo.cn', 'Referer': 'https://m.weibo.cn/u/2830678474', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', } class SaveCSV(object): def save(self, keyword_list,path, item): """ 保存csv方法 :param keyword_list: 保存文件的字段或者说是表头 :param path: 保存文件路径和名字 :param item: 要保存的字典对象 :return: """ try: # 第一次打开文件时，第一行写入表头 if not os.path.exists(path): with open(path, "w", newline='', encoding='utf-8') as csvfile: # newline='' 去除空白行 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keyword_list) # 写字典的方法 writer.writeheader() # 写表头的方法 # 接下来追加写入内容 with open(path, "a", newline='', encoding='utf-8') as csvfile: # newline='' 一定要写，否则写入数据有空白行 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keyword_list) writer.writerow(item) # 按行写入数据 print("^_^ write success") except Exception as e: print("write error==>", e) # 记录错误数据 with open("error.txt", "w") as f: f.write(json.dumps(item) + ",\n") pass def get_page(page,title): #得到页面的请求，params是我们要根据网页填的，就是下图中的Query String里的参数 params = { 'containerid': '100103type=1&q='+title, 'page': page,#page是就是当前处于第几页，是我们要实现翻页必须修改的内容。 'type':'all', 'queryVal':title, 'featurecode':'20000320', 'luicode':'10000011', 'lfid':'106003type=1', 'title':title } url = base_url + urlencode(params) print(url) try: response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: print(page) return response.json() except requests.ConnectionError as e: print('Error', e.args) # 解析接口返回的json字符串 def parse_page(json , label): res = [] if json: items = json.get('data').get('cards') for i in items: if i == None: continue item = i.get('mblog') if item == None: continue weibo = {} weibo['id'] = item.get('id') weibo['label'] = label weibo['text'] = pq(item.get('text')).text().replace(" ", "").replace("\n" , "") res.append(weibo) return res if __name__ == '__main__': title = input("请输入搜索关键词：") path = "article.csv" item_list = ['id','text', 'label'] s = SaveCSV() for page in range(10,20):#循环页面 try: time.sleep(1) #设置睡眠时间，防止被封号 json = get_page(page , title ) results = parse_page(json , title) if requests == None: continue for result in results: if result == None: continue print(result) s.save(item_list, path , result) except TypeError: print("完成") continue ``` 将最后结果保存在`csv`文件中，保存的微博数据如下： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215224128480.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) ### 第二步，微博数据文本处理 对提取到的微博数据，本文采用jieba分词模块对微博正文进行处理，首先将微博中的数字、字母、特殊符号等使用`正则表达式`去掉，然后使用jieba分词模块对微博正文进行分词。 具体代码如下所示： ```python # 清洗文本 def clearTxt(line:str): if(line != ''): line = line.strip() # 去除文本中的英文和数字 line = re.sub("[a-zA-Z0-9]", "", line) # 去除文本中的中文符号和英文符号 line = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'；：“”．]+|[+——！，。？?、~@#￥%……&*（）]+", "", line) return line return None #文本切割 def sent2word(line): segList = jieba.cut(line,cut_all=False) segSentence = '' for word in segList: if word != '\t': segSentence += word + " " return segSentence.strip() ``` 处理完成后数据如下图所示： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215225122920.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) ### 第三步，特征向量提取，Kmeans聚类 因为Kmeans模型的输入必须是数值向量类型，所以我们需要把每条由词语组成的句子转换成一个数值型向量，在本文中我们使用了`TF-IDF`算法对文档进行了向量化，把所有的数据转换为词频矩阵作为Kmeans模型的输入，TF-IDF最大特征值选择为20000。 实现代码如下： ```python # 该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频 vectorizer = CountVectorizer(max_features=20000) # 该类会统计每个词语的tf-idf权值 tf_idf_transformer = TfidfTransformer() # 将文本转为词频矩阵并计算tf-idf tfidf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus)) # 获取词袋模型中的所有词语 tfidf_matrix = tfidf.toarray() # 获取词袋模型中的所有词语 word = vectorizer.get_feature_names() ``` 词频矩阵形成后，我们直接调用sklearn的Kmeans模型，对所有数据进行聚类。 >Kmeans模型是一种最为典型的无监督学习聚类算法，将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”(cluster)，通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念或类别。 随后，我们使用matplotlib来绘制聚类结果，并将每类的前五条数据的信息输出，结果如下： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215230018299.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200215230040473.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MDA4MzIx,size_16,color_FFFFFF,t_70) 由结果可以看出，聚类结果划分清晰明确，所以可以推断较好的完成了对微博数据的聚类分析。