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用 Python 分析张同学 DY 评论数据

AirPython • 2 年前 • 135 次点击  

最近抖音张同学突然火了,两个月涨粉一千多万

今天这篇文章,我抓取了张同学的视频的评论数据,想从文本分析的角度,挖掘一下大家对张同学感兴趣的点

张同学 10.4号开始发视频,视频的点赞量一直很高,11.17 号的视频达到了顶峰,收获 250w 个赞,之后关注量也开启了暴涨

所以挖掘 11.17 号视频的评论,更有助于我们达成目的

1. 抓取数据

抖音出了 web 版,抓取数据方便了很多。

抓评论

滑到网页评论区,在浏览器网络请求里过滤包含comment的请求,不断刷新评论就可以看到评论的接口。

有了接口,就可以写 Python 程序模拟请求,获取评论数据。

请求数据要设置一定间隔,避免过大请求,影响别人服务

抓取评论数据有两点需要注意:

  • 有时候接口可能返回空数据,因此需要多试几次,一般过了人工滑动验证后的接口基本可用
  • 不同页面之间的数据可能会重复,所以需要跳页请求

2. EDA

11.17 号的视频有 12w 条评论,我只抓取了 1w 多条。

text列是评论。

先对数据做一些探索性的分析,之前介绍过几个EDA工具,可以自动产出基础的数据统计和图表。

这次我用的是ProfileReport

# eda
profile = ProfileReport(df, title='张同学抖音评论数据', explorative=True)
profile
评论时间分布

从评论的时间分布来看,由于发布的视频的时间是17号,所有17、18号评论发布量比较多。不过再往后甚至到了 12.9 号,仍然有不少新评论产生,说明视频热度确实很高。

评论的长度分布

大多数评论的字数在 20 以内,基本不超过 40 个字,说明都是短文本。

评论者身份

参与评论的人里, 99.8% 是没有认证身份的,说明评论用户里基本都是普通用户。


3. LDA

上面的统计数据还是太粗略了。

但我们要想知道大家的感兴趣点在哪,又不可能细到把 1.2w 条评论全部看完。

所以需要对这些评论先做一次归类,相当于把数据升维,抽象。因为只有将数据升维,了解每个维度的含义和占比,才能帮助我们从全局角度掌握数据。

这里我用LDA算法对文本聚类,聚合在一起的评论可以看做属于同一个主题。

LDA算法的核心思想有两点:

  • 具有一定相似性的文本会聚合在一起,形成一个主题。每个主题包含生成该主题需要的,以及这些词的概率分布。以此可以人为推断出主题的类别。
  • 每篇文章会它有在所有主题下的概率分布,以此可以推断出文章属于哪个主题。

比如,经过LDA算法聚类后,某个主题中,战争军费这类词出现概率很高,那么我们可以将该主题归类为军事。如果有一篇文章属于军事主题的概率很高,我们就可以将该文章分为军事一类。

简单介绍完LDA的理论,下面我们来实战一下。

3.1 分词、去停用词
# 分词

emoji = {'可怜''发呆''晕''灵机一动''击掌''送心''泣不成声''哈欠''舔屏''偷笑''愉快''再见''666''熊吉''尬笑''吐舌''撇嘴''看''绿帽子''捂脸''呆无辜''强壮''震惊''阴险''绝''给力''打脸''咖啡''衰''一起加油''酷拽''流泪''黑脸''爱心''笑哭''机智''困''微笑袋鼠''强''闭嘴''来看我''色''憨笑''不失礼貌的微笑''红脸''抠鼻''调皮''紫薇别走''赞''比心''悠闲''玫瑰''抱拳' '小鼓掌''握手''奸笑''害羞''快哭了''嘘''惊讶''猪头''吐''暗中观察''不看''啤酒''呲牙''发怒''绝望的凝视''大笑''吐血''坏笑''凝视''可爱''拥抱''擦汗''鼓掌''胜利''感谢''思考''微笑''疑问''我想静静''灵光一闪''白眼''泪奔''耶'}
stopwords = [line.strip() for line in open('stop_words.txt', encoding='UTF-8').readlines()]

def fen_ci(x):
    res = []
    for x in jieba.cut(x):
        if x in stopwords or x in emoji or x in ['['']']:
            continue
        res.append(x)
    return ' '.join(res)
df['text_wd'] = df['text'].apply(fen_ci)

由于评论中有许多 emoji 表情, 我抽取了所以 emoji 表情对应的文本,生成 emoji 数组,用于过滤表情词。

3.2 调用LDA
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import numpy as np

def run_lda(corpus, k):
    cntvec = CountVectorizer(min_df=2, token_pattern='\w+')
    cnttf = cntvec.fit_transform(corpus)
    
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=k)
    docres = lda.fit_transform(cnttf)
    
    return cntvec, cnttf, docres, lda
    
cntvec, cnttf, docres, lda = run_lda(df['text_wd'].values, 8)

经过多次试验,将数据分成 8 类效果较好。

选取每个主题下出现概率 top20 的

主题的词分布

从这些词概率分布,归纳各主题的类别,主题0 ~ 主题7分别是:居然看完知道钥匙在哪农村生活喂狗拍摄手法还用锁门?鸡蛋放盐多袜子放枕头下

统计主题占比:

主题占比

红色的是主题3喂狗),占比最大,很多人评论是:以为要做给自己吃,没想到是喂狗的。我看的时候也是这样认为的。

其他各主题占比比较均匀。

经过主题分类后,我们可以发现,张同学不仅仅是农村生活引起了大家的关注,更多的是视频中大量反常态的镜头。

最后,用树状图展示各主题及对应的具体评论。

主题下的文章

图太大,只截取了一部分。

从抓数据到分析,做得比较仓促。

核心代码已经贴在文章里,如果本文对你有用就点个在看鼓励一下吧!

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