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大众点评评论文本挖掘,包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目

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xiaoma927/dianping_textmining

 
 

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大众点评评论文本挖掘

[TOC]

一、爬虫

整体思路

爬取大众点评十大热门糖水店的评论,爬取网页后从html页面中把需要的字段信息(顾客id、评论时间、评分、评论内容、口味、环境、服务、店铺ID)提取出来并存储到MYSQL数据库中。

网页爬取和解析

链接格式为"http://www.dianping.com/shop/" + shopID + "/review_all/" + pi,如:http://www.dianping.com/shop/518986/review_all/p1 ,一页评论有20条。我们使用for循环构造链接URL,使用requests库发起请求并把html页面爬取下来,通过BeautifulSoup和re库解析页面提取信息。

我们发现完整的评论都存储在'div','main-review'中,且部分页面口味、环境、服务并不是每一页都有,因此需要使用try...except...防止程序中断,BeautifulSoup部分代码如下:

for item in soup('div','main-review'):
    cus_id = item.find('a','name').text.strip()
    comment_time = item.find('span','time').text.strip()
    comment_star = item.find('span',re.compile('sml-rank-stars')).get('class')[1]
    cus_comment = item.find('div',"review-words").text.strip()
    scores = str(item.find('span','score'))
    try:
        kouwei = re.findall(r'口味:([\u4e00-\u9fa5]*)',scores)[0]
        huanjing = re.findall(r'环境:([\u4e00-\u9fa5]*)',scores)[0]
        fuwu = re.findall(r'服务:([\u4e00-\u9fa5]*)',scores)[0]
        except:
            kouwei = huanjing = fuwu = '无'

数据存储

我们使用MYSQL数据库,安装教程参考菜鸟教程,python连接MYSQL数据推荐使用pymysql,同样是推荐菜鸟教程菜鸟教程。我们需要先建立一个数据库和表,然后连接并定义游标,然后写对应的sql语句,最后执行事务,存储部分的代码如下:

#连接MYSQL数据库
db = pymysql.connect("localhost","root","","TESTDB" )
cursor = db.cursor()
#存储爬取到的数据
def save_data(data_dict):
    sql = '''INSERT INTO DZDP(cus_id, comment_time, comment_star, cus_comment, kouwei, huanjing,           fuwu, shopID) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'''
    value_tup = (data_dict['cus_id']
                 ,data_dict['comment_time']
                 ,data_dict['comment_star']
                 ,data_dict['cus_comment']
                 ,data_dict['kouwei']
                 ,data_dict['huanjing']
                 ,data_dict['fuwu']
                 ,data_dict['shopID']
                 )
    try:
        cursor.execute(sql,value_tup)
        db.commit()
    except:
        print('数据库写入失败')
    return

反爬虫对抗

  1. 修改请求头中浏览器信息:使用fake_useragent第三方库,修改request中的headers参数,用法如下:

    from fake_useragent import UserAgent
    ua = UserAgent()
    headers = {'User-Agent':ua.random}
  2. 设置跳转路径:在访问评论时,一般的浏览行为是从某一页跳转到下一页这样的,而不是直接通过连接访问,为了更好的伪装成一个正常的访问,我们需要设置一下跳转的路径,修改headers中的Referer参数

    headers = {
            'User-Agent':ua.random,
            'Cookie':cookie,
            'Referer': 'http://www.dianping.com/shop/518986/review_all'
    }
  3. 设置Cookies:评论数据需要登录后才能获取,下面介绍一种非常简单方便的绕过登录的方法。

    • 在网页上进行登录
    • 使用Chrome浏览器的开发者工具,查询当前请求的cookie
    • 复制浏览器中的cookie,使用此cookie对我们的请求进行伪装
  4. 使用IP代理池:这里使用西刺代理的免费代理,构建一个爬虫爬取西刺代理的ip,然后进行验证,筛掉不可用的ip,构建出ip池供后续调用,代码来自网络。但是经过测试,大众点评对一个账号不同ip访问监控非常严格,使用IP代理池不更换账号的话,死的更快,封你账号,然而构建账号池比较麻烦,我们先暂缓。

  5. 降低爬取频率:一个简单又有效的方法就是降低爬取频率,毕竟高频率的爬取对服务器也是一个考验,如果对速度的要求不是很高的话,建议把频率放慢一点,你好我好大家好!

    import random
    import time
    time.sleep(6*random.random() + 4)
  6. 设置断点续传:即使降低了爬取频率,有时还是会被美团的网络工程师抓到的,小哥哥饶命啊~。因此我们需要一个断点续传的小功能,避免每次都从头开始爬。思路是建一个文本文件,存储当前爬取的进度,每次运行程序时都出当前进度开始,详见代码~

二、数据分析

数据集探索

数据可视化分析

三、评论文本的情感分析

数据清洗

中文分词

文本特征提取(TF-IDF)

机器学习建模

模型评估测试

四、拓展应用及后续方向

标签识别

优化情感分析

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