【毕业设计】大数据大众点评评论文本分析 - python 数据挖掘

news2025/2/27 21:14:35

文章目录

0 前言
1 爬虫
- 1.1 整体思路
- 1.2 网页爬取和解析
- 1.3 数据存储
- 1.4 反爬虫对抗
2 探索性分析与文本数据预处理
- 2.1 探索性分析
- 2.2 数据预处理
- 2.3 词云展示
3 文本的情感分析
- 3.1 先上结果
- 3.2 文本特征提取（TF-IDF）
- 3.3 机器学习建模
- 3.4 最后输出的准确率
4 最后

0 前言

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

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这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

🚩 基于大数据挖掘分析的大众点评评论文本挖掘

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：4分
工作量：4分
创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

1 爬虫

1.1 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。

1.2 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'

1.3 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

1.4 反爬虫对抗

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}

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'
}

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
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。
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)

2 探索性分析与文本数据预处理

2.1 探索性分析

查看数据大小以及基础信息，浏览数据

在这里插入图片描述
样本分布

各店铺评分分布

点评数的的时间分布

查看评论长度对结果影响

2.2 数据预处理

去除非文本数据：可以看出，爬虫获取的数据非常多类似“\xa0”的非文本数据，而且都还有一些无意义的干扰数据，如结尾的“收起评论”

data['cus_comment'] = data['cus_comment'].str.replace(r'[^\u4e00-\u9fa5]','').str.replace('收起评论','')

中文分词：中文文本数据处理，怎么能离开中文分词呢，我们使用jieba库，简单又好用。这里我们把文本字符串处理为以空格区隔的分词字符串

import jieba
data['cus_comment'] = data['cus_comment'].apply(lambda x:' '.join(jieba.cut(x)))

去除停用词：文本中有很多无效的词，比如“着”，“和”，还有一些标点符号，这些我们不想在文本分析的时候引入，因此需要去掉，因为wordcloud和TF-IDF都支持停用词，因此就不额外处理了

2.3 词云展示

在这里插入图片描述

3 文本的情感分析

3.1 先上结果

在这里插入图片描述
模型的效果还可以的样子，yeah~接下来我们好好讲讲怎么做的哈，我们通过爬虫爬取了大众点评广州8家最热门糖水店的3W条评论信息以及评分作为训练数据，前面的分析我们得知样本很不均衡。接下来我们的整体思路就是：文本特征提取(TF-IDF)—机器学习建模—模型评价。

我们先不处理样本不均衡问题，直接建模后查看结果，接下来我们再按照两种方法处理样本不均衡，对比结果。

3.2 文本特征提取（TF-IDF）

模型不能直接处理文本数据，因此需要先把文本数据转为向量，方法有词库表示法、TF-IDF、word2vec等

3.3 机器学习建模

这里我们使用文本分类的经典算法朴素贝叶斯算法，而且朴素贝叶斯算法的计算量较少。特征值是评论文本经过TF-IDF处理的向量，标签值评论的分类共两类，好评是1，差评是0。情感评分为分类器预测分类1的概率值。

3.4 最后输出的准确率

#从大众点评网找两条评论来测试一下
test1 = '很好吃，环境好，所有员工的态度都很好，上菜快，服务也很好，味道好吃，都是用蒸馏水煮的，推荐，超好吃' #5星好评
test2 = '糯米外皮不绵滑，豆沙馅粗躁，没有香甜味。12元一碗不值。' #1星差评
print('好评实例的模型预测情感得分为{}\n差评实例的模型预测情感得分为{}'.format(ceshi(classifier,test1),ceshi(classifier,test2)))

>>>好评实例的模型预测情感得分为0.8638082706675478
>>>差评实例的模型预测情感得分为0.7856544482460911