基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目

润森

发布于 2022-09-22 15:09:34

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发布于 2022-09-22 15:09:34

文章被收录于专栏：毛利学Python毛利学Python

概述

本文主要分为数据获取（微博爬虫）、文本分析（主题抽取、情感计算）。项目场景：以微博为数据源，分析新冠疫苗舆情的主题演化和情感波动趋势，结合时事进行验证，从而得出特殊事件对于舆情的特定影响，为突发公共事件的社交媒体舆情合理引导提供建议。

项目代码地址：关注公众号回复 LDA

1.数据获取

包括微博正文爬虫、评论爬虫和用户信息爬虫。具体是将这三个爬取的结果当做三个相联结的关系表，首先爬取正文，而后用正文的标识符定位到每一个评论，最后用评论的标识符定位到每一个用户的个人信息。接口：

www.weibo.cn

1.博文爬虫

直接用的这个项目，非常好用。

https://github.com/dataabc/weibo-search

2.评论爬虫

输入：微博正文数据。格式如下：

输出：各个博文的评论。格式如下：

爬虫代码：

#coding='utf-8'
import xlrd
import re
import requests
import xlwt
import os
import time as t
import random
import numpy as np 
import datetime
import urllib3
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

urllib3.disable_warnings()
cookie=''

headers = {<!-- -->
      'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
     'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8',
     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
     'Referer': 'https://www.baidu.com/',
       'Connection': 'keep-alive',
    'Cookie': cookie,
    }

def require(url):
 """获取网页源码"""
 while True:
  try:
   response = requests.get(url, headers=headers,timeout=(30,50),verify=False)
   #print(url)
   code_1=response.status_code
   #print(type(code_1))
   #t.sleep(random.randint(1,2))
   if code_1==200:
    print('正常爬取中，状态码：'+str(code_1))#状态码
    t.sleep(random.randint(1,2))
    break
   else:
    print('请求异常，重试中，状态码为：'+str(code_1))#状态码
    t.sleep(random.randint(2,3))
    continue
  except:
   t.sleep(random.randint(2,3))
   continue

 #print(response.encoding)#首选编码
 #response.encoding=response.apparent_encoding
 html=response.text#源代码文本
 return html

def html_1(url):#返回网页源码和评论页数
 html=require(url)
 try:
  page=re.findall('&amp;nbsp;1/(.*?)页',html,re.S)
  page=int(page[0])
 except:
  page=0
 #page=re.findall('&lt;input name="mp" type="hidden" value="(.*?)"&gt;',html,re.S)
 return html,page

def count(alls):
 n=0
 for all in alls:
  for i in all:
   n=n+1
 return n


def body(h_1):#主体
 html_2=re.findall('&lt;div class="c" id="C.*?"&gt;(.*?)&lt;/div&gt;',str(h_1),re.S)
 html_2=str(html_2)
 
 user_ids=re.findall('&lt;a href=".*?&amp;amp;fuid=(.*?)&amp;amp;.*?"&gt;举报&lt;/a&gt; ',html_2,re.S)#从举报链接入手
 
 names_0=re.findall('&lt;a href=.*?&gt;(.*?)&lt;/a&gt;',html_2,re.S)
 names=[]#用户名
 ma=[ '举报', '赞[]', '回复']
 pattern = re.compile(r'\d+')#匹配数字
 for i in names_0:
  i=re.sub(pattern, "", i)
  if i not in ma:
   if '@' not in i:
    names.append(i)

 pattern_0= re.compile(r'回复&lt;a href=.*?&lt;/a&gt;:')#匹配回复前缀
 pattern_0_1= re.compile(r'&lt;a href=.*?&lt;/a&gt;')#匹配回复内容后面的表情图片地址
 pattern_0_2= re.compile(r'&lt;img alt=.*?/&gt;')#匹配回复内容的图片地址
 contents=[]#评论内容
 contents_2=[]#评论内容初步
 contents_0=re.findall('&lt;span class="ctt"&gt;(.*?)&lt;/span&gt;',html_2,re.S)#一级
 contents_1=re.findall('&lt;a href=.*?&gt;@.*?&lt;/a&gt;(.*?)&lt;a href=.*?&gt;举报&lt;/a&gt; ',html_2,re.S)#二级

 for i in contents_0:
  i=re.sub(pattern_0,'',i)
  i=re.sub(pattern_0_1,'',i)
  i=re.sub(pattern_0_2,'',i)
  i=i.replace(':','')
  i=i.strip()
  contents_2.append(i)

 for i in contents_1:
  i=re.sub(pattern_0,'',i)
  i=re.sub(pattern_0_1,'',i)
  i=re.sub(pattern_0_2,'',i)
  i=i.replace('&lt;/span&gt;','')
  i=i.replace('&amp;nbsp;','')
  i=i.replace(':','')
  i=i.strip()
  contents_2.append(i)

 for i in contents_2:
  i=re.sub('\s','',i)#去除空白
  if len(i)==0:
   pass
  else:
   contents.append(i)
 times_0=re.findall('&lt;span class="ct"&gt;(.*?)&lt;/span&gt;',html_2,re.S)
 times=[]#时间
 pattern_1= re.compile(r'\d{2}月\d{2}日')#匹配日期
 for i in times_0:
  try:
   t_1= re.match(pattern_1, i).group()
  except:
   a=datetime.datetime.now().strftime('%m%d')
   t_1=a[:2]+'月'+a[2:]+'日'#改为当天
  times.append(t_1)
 
 all=[]
 for i in range(len(user_ids)):#这有问题
  try:
   al=[user_ids[i],names[i],contents[i],times[i]]
  except:
   j='空'
   contents.append(j)
   al=[user_ids[i],names[i],contents[i],times[i]]
  all.append(al)
 return all

def save_afile(alls,filename):
    """保存在一个excel"""
    f=xlwt.Workbook()
    sheet1=f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True)
    sheet1.write(0,0,'用户ID')
    sheet1.write(0,1,'用户名')
    sheet1.write(0,2,'评论内容')
    sheet1.write(0,3,'时间')
    i=1
    for all in alls:
        for data in all:
            for j in range(len(data)):
                sheet1.write(i,j,data[j])
            i=i+1
    f.save(r'今年/'+filename+'.xls')

def extract(inpath,l):
    """取出一列数据"""
    data = xlrd.open_workbook(inpath, encoding_override='utf-8')
    table = data.sheets()[0]#选定表
    nrows = table.nrows#获取行号
    ncols = table.ncols#获取列号
    numbers=[]
    for i in range(1, nrows):#第0行为表头
        alldata = table.row_values(i)#循环输出excel表中每一行，即所有数据
        result = alldata[l]#取出表中第一列数据
        numbers.append(result)
    return numbers

def run(ids):
 b=ids[0]#bid
 u=str(ids[1]).replace('.0','')#uid
 alls=[]#每次循环就清空一次
 pa=[]#空列表判定
 url='https://weibo.cn/comment/'+str(b)+'?uid='+str(u)#一个微博的评论首页
 html,page=html_1(url)
 #print(url)
 if page==0:#如果为0，即只有一页数据
  #print('进入页数为0')
  try:
   data_1=body(html)
  except:
   data_1=pa
  alls.append(data_1)#将首页爬取出来
  #print('共计1页,共有'+str(count(alls))+'个数据')
 else:#两页及以上
  #print('进入两页及以上')
  #print('页数为'+str(page))
  for j in range(1,page+1):#从1到page
   if j&gt;=51:
    break
   else:
    url_1=url+'&amp;rl=1'+'&amp;page='+str(j)
    #print(url_1)
    htmls,pages=html_1(url_1)
    alls.append(body(htmls))
   t.sleep(1)
 print('共计'+str(page)+'页,共有'+str(count(alls))+'个数据')
 save_afile(alls,b)

 print('微博号为'+str(b)+'的评论数据文件、保存完毕')

if __name__ == '__main__':
 #由于微博限制，只能爬取前五十页的
 #里面的文件是爬取到的正文文件
 bid=extract('..//1.微博正文爬取//正文_2.xlsx',1)#1是bid，2是u_id
 uid=extract('..//1.微博正文爬取//正文_2.xlsx',2)

 ids=[]#将bid和uid匹配并以嵌套列表形式加入ids
 for i,j in zip(bid,uid):
  ids.append([i,j])
 #多线程
 pool = ThreadPool()
 pool.map(run, ids)

再将其进行合并，合并后结果：

合并文件的代码如下：

#coding='utf-8'
import xlrd
import re
import xlwt
import time as t
import openpyxl
import os

def extract(inpath):
    """提取数据"""
    data = xlrd.open_workbook(inpath, encoding_override='utf-8')
    table = data.sheets()[0]#选定表
    nrows = table.nrows#获取行号
    ncols = table.ncols#获取列号
    numbers=[]
    for i in range(1, nrows):#第0行为表头
        alldata = table.row_values(i)#循环输出excel表中每一行，即所有数据
        result_0 = alldata[0]#id
        result_1 = alldata[1]#bid
        result_2 = alldata[2]#uid
        result_3 = alldata[3]#文本
        numbers.append([result_0,result_1,result_2,result_3])
    return numbers

def extract_1(inpath):
    """提取数据"""
    data = xlrd.open_workbook(inpath, encoding_override='utf-8')
    table = data.sheets()[0]#选定表
    nrows = table.nrows#获取行号
    ncols = table.ncols#获取列号
    numbers=[]
    for i in range(1, nrows):#第0行为表头
        alldata = table.row_values(i)#循环输出excel表中每一行，即所有数据
        result_0 = alldata[1]#bid
        numbers.append(result_0)
    return numbers

def save_file(alls,name):
    """将一个时间段的所有评论数据保存在一个excle
    """
    f=openpyxl.Workbook() 
    sheet1=f.create_sheet('sheet1')
    sheet1['A1']='uid'
    sheet1['B1']='用户名'
    sheet1['C1']='评论内容'
    sheet1['D1']='时间'

    i=2#openpyxl最小值是1，写入的是xlsx
    for all in alls:#遍历每一页
        for data in all:#遍历每一行
            for j in range(1,len(data)+1):#取每一单元格
                #sheet1.write(i,j,data[j])#写入单元格
                sheet1.cell(row=i,column=j,value=data[j-1])
            i=i+1#往下一行

    f.save(str(name))

if __name__ == "__main__":
    filenames=os.listdir(r'待合并文件夹')
    new_names=[]
    for i in filenames:
        i=i.replace('.xlsx','')
        new_names.append(i)
    alls=[]
    for i in new_names:
        alls.append(extract(r'文件路径//'+i+'.xlsx'))
    save_file(alls,'汇总.xlsx')

3.用户信息爬虫

输入：评论数据。输出：个人信息，格式如下：

代码如下：

#coding='utf-8'
import xlrd
import re
import requests
import xlwt
import os
import time as t
import random
import numpy as np 
import datetime
import urllib3
import sys
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import openpyxl

urllib3.disable_warnings()
cookie=''

headers = {<!-- -->
      'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
     'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:88.0) Gecko/20100101 Firefox/88.0',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
     'Referer': 'https://weibo.cn/',
       'Connection': 'keep-alive',
    'Cookie': cookie,
    }

def save_file(alls,name):
    """将数据保存在一个excel
    """
    f=openpyxl.Workbook() 
    sheet1=f.create_sheet('sheet1')
    sheet1['A1']='uid'
    sheet1['B1']='昵称'
    sheet1['C1']='性别'
    sheet1['D1']='地区'
    sheet1['E1']='生日'

    i=2#openpyxl最小值是1，写入的是xlsx
    for all in alls:#遍历每一页
        #for data in all:#遍历每一行
            for j in range(1,len(all)+1):#取每一单元格
                #sheet1.write(i,j,all[j])#写入单元格
                sheet1.cell(row=i,column=j,value=all[j-1])
            i=i+1#往下一行

    f.save(str(name))

def extract(inpath,l):
    """取出一列数据"""
    data = xlrd.open_workbook(inpath, encoding_override='utf-8')
    table = data.sheets()[0]#选定表
    nrows = table.nrows#获取行号
    ncols = table.ncols#获取列号
    numbers=[]
    for i in range(1, nrows):#第0行为表头
        alldata = table.row_values(i)#循环输出excel表中每一行，即所有数据
        result = alldata[l]#取出表中第一列数据
        numbers.append(result)
    return numbers

def require(url):
 """获取网页源码"""
 while True:
  try:
   response = requests.get(url, headers=headers,timeout=(30,50),verify=False)
   #print(url)
   code_1=response.status_code
   #print(type(code_1))
   #t.sleep(random.randint(1,2))
   if code_1==200:
    print('正常爬取中，状态码：'+str(code_1))#状态码
    t.sleep(random.randint(1,2))
    break
   else:
    print('请求异常，重试中，状态码为：'+str(code_1))#状态码
    t.sleep(random.randint(2,3))
    continue
  except:
   t.sleep(random.randint(2,3))
   continue

 #print(response.encoding)#首选编码
 #response.encoding=response.apparent_encoding
 html=response.text#源代码文本
 return html

def body(html):
 """单个资料爬取"""
 data=re.findall('&lt;div class="tip"&gt;基本信息&lt;/div&gt;(.*?)&lt;div class="tip"&gt;其他信息&lt;/div&gt;',html,re.S)#取大
 #print(data)
 name_0=re.findall('&lt;div class="c"&gt;昵称:(.*?)&lt;br/&gt;',str(data),re.S)#用户昵称
 #print(name_0)
 try:
  name_1=re.findall('&lt;br/&gt;性别:(.*?)&lt;br/&gt;',str(data),re.S)#性别
 except:
  name_1=['无']
 try:
  name_2=re.findall('&lt;br/&gt;地区:(.*?)&lt;br/&gt;',str(data),re.S)#地区
 except:
  name_2=['无']
 try:
  name_3=re.findall('&lt;br/&gt;生日:(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})&lt;br/&gt;',str(data),re.S)#生日
 except:
  name_3=['无']
 all=name_0+name_1+name_2+name_3
 return all

def run(uid):
 uid=int(uid)
 alls=[]
 url='https://weibo.cn/'+str(uid)+'/info'
 one_data=[uid]+body(require(url))
 #t.sleep(1)
 alls.append(one_data)
 return alls


if __name__ == '__main__':
 #start_time = t.clock()
 uids=list(set(extract(r'2.数据处理\评论信息.xlsx',0)))
 #print(len(uids))
 pool = ThreadPool()
 alls_1=pool.map(run, uids)
 #print(len(alls_1))
 alls_2=[]
 for i in alls_1:
  alls_2.append(i[0])
 #print(len(alls_2))
 save_file(alls_2,'我.xlsx')#保存路径
 #stop_time = t.clock()
 #cost = stop_time - start_time
 #print("%s cost %s second" % (os.path.basename(sys.argv[0]), cost))

2.文本分析

1.LDA主题分析

数据源：博文内容文本处理：去重、剔除字数较少的博文、特殊符号清洗。主题数的确定：使用困惑度和一致性两个判断指标，设置一个区间，判断该主题数区间内容的困惑度和一致性指标的趋势，选择能使二者都取得较高水平的主题数。主题分析：将文本按月切分，分别进行分析。使用gensim库完成。输出内容：1.每个博文的主题标签

2.每个主题的关键词

3.每个主题的关键词及占比

4.每个主题的博文数量

5.主题可视化

代码见github

2.情感分析

输入：评论数据。具体使用参考。

https://blog.csdn.net/qq_43814415/article/details/115054488?spm=1001.2014.3001.5501

输出：

代码如下：

# coding=utf-8
import requests
import json
import xlrd
import re
import xlwt
import time as t
import openpyxl

""" 
你的 APPID AK SK 
每秒钟只能调用两次
"""
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''

# client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 获取token
# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&amp;client_id=' + API_KEY + '&amp;client_secret=' + SECRET_KEY
response = requests.get(host)
while True:
    if response.status_code == 200:
        info = json.loads(response.text)  # 将字符串转成字典
        access_token = info['access_token']  # 解析数据到access_token
        break
    else:
        continue

access_token=access_token

def extract(inpath):
    """提取数据"""
    data = xlrd.open_workbook(inpath, encoding_override='utf-8')
    table = data.sheets()[0]  # 选定表
    nrows = table.nrows  # 获取行号
    ncols = table.ncols  # 获取列号
    numbers = []
    for i in range(1, nrows):  # 第0行为表头
        alldata = table.row_values(i)  # 循环输出excel表中每一行，即所有数据
        result_0 = alldata[0]  # 取出id
        result_1 = alldata[1]  # 取出网友名
        result_2 = alldata[2]  # 取出网友评论
        result_3 = alldata[3]  # 取出日期
        numbers.append([result_0, result_1, result_2, result_3])
    return numbers


def emotion(text):
    while True:  # 处理aps并发异常
        url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify_custom?charset=UTF-8&amp;access_token=' + access_token
        #headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Connection': 'close'}  # headers=headers
        body = {<!-- -->'text': text[:1024]}
        requests.packages.urllib3.disable_warnings()
        try:
            res = requests.post(url=url, data=json.dumps(body), verify=False)
            rc=res.status_code
            print(rc)
        except:
            print('发生错误，停五秒重试')
            t.sleep(5)
            continue
        if rc==200:
            print('正常请求中')
        else:
            print('遇到错误，重试')
            t.sleep(2)
            continue
        try:
            judge = res.text
            print(judge)
        except:
            print('错误,正在重试，错误文本为：' + text)
            t.sleep(1)
            continue
        if judge == {<!-- -->'error_code': 18, 'error_msg': 'Open api qps request limit reached'}:
            print('并发量限制')
            t.sleep(1)
            continue
        elif 'error_msg' in judge:  # 如果出现意外的报错，就结束本次循环
            print('其他错误')
            t.sleep(1)
            continue
        else:
            break
    # print(judge)
    judge=eval(judge)#将字符串转换为字典
    #print(type(judge))
    pm = judge["items"][0]["sentiment"]  # 情感分类
    #print(pm)
    if pm == 0:
        pm = '负向'
    elif pm == 1:
        pm = '中性'
    else:
        pm = '正向'
    pp = judge["items"][0]["positive_prob"]  # 正向概率
    pp = round(pp, 4)
    #print(pp)
    np = judge["items"][0]["negative_prob"]  # 负向概率
    np = round(np, 4)
    #print(np)
    return pm, pp, np


def run(inpath):
    "运行程序,返回一个嵌套小列表的大列表"
    alls = []
    all = extract(inpath)
    for i in all:
        id = i[0]
        name = i[1]
        review = i[2]  # 网友评论
        # review= emotion(review)
        date = i[3]
        pm, pp, np = emotion(review)
        alls.append([id, name, review, date, pm, pp])  # 只取正向，将所有放置在一个区间
        t.sleep(1)
    return alls


def save_file(alls, name):
    """将一个时间段的所有评论数据保存在一个excel
    """
    f = openpyxl.Workbook()
    sheet1 = f.create_sheet('sheet1')
    sheet1['A1'] = 'uid'
    sheet1['B1'] = '昵称'
    sheet1['C1'] = '评论内容'
    sheet1['D1'] = '日期'
    sheet1['E1'] = '评论情感极性'
    sheet1['F1'] = '评论情感概率'  # [0,0.5]负向，(0.5,1]正向

    i = 2  # openpyxl最小值是1，写入的是xlsx
    for all in alls:  # 遍历每一页
        # for data in all:#遍历每一行
        for j in range(1, len(all) + 1):  # 取每一单元格
            # sheet1.write(i,j,all[j])#写入单元格
            sheet1.cell(row=i, column=j, value=all[j - 1])
        i = i + 1  # 往下一行

    f.save(str(name))


if __name__ == "__main__":
    save_file(run( '三.xlsx'),  '三情感值.xlsx')

在得到所有评论的情感值之后需要根据其时间或空间维度上卷，以得到时序情感值和地域情感值分布。时序上卷代码如下：

#coding='utf-8'
import xlrd
import xlwt
import datetime
import re
import pandas as pd
import numpy as np

data_1=pd.read_excel(r'情感.xlsx')
data = pd.DataFrame(data_1)#将excel文件读取并转换为dataframe格式
print(data)
data_df=data.groupby(by='日期').mean()#根据日期求均值
data_df.sort_index(ascending=True,inplace=True)#降序
data_df.drop(['uid'],axis=1,inplace=True)#删除id列
print(data_df)
data_df.to_excel('情感降维.xlsx')#将情感值存入excel

最终可以得到情感时序折线图：

3.主题相似度计算

这里使用文本相似度计算分析出不同时间段的同一主题的演化联系。使用该篇论文中的计算公式。输出如下：

代码如下：

#coding='utf-8'
from gensim import corpora, models
from gensim.models import Word2Vec
import math
from sklearn.decomposition import PCA
import json

def work(list_1,list_2):
    #计算两个词集向量的余弦相似度
    #x值
    xs=[]
    #y值
    ys=[]
    for i in list_1:
        xs.append(i[0])
        ys.append(i[1])
    for i in list_2:
        xs.append(i[0])
        ys.append(i[1])
    #分子a,分母b,c
    a=0
    b=0
    c=0
    for x,y in zip(xs,ys):
        a=a+x*y
        b=b+x*x
        c=c+y*y
    #求值
    h=a/(math.sqrt(b)*math.sqrt(c))
    return h.real

def infile(fliepath):
    #输入主题词文件
    train = []
    fp = open(fliepath,'r',encoding='utf8')
    for line in fp:
        line = line.strip().split(' ')
        train.append(line)
    return train
sentences=infile('all.txt')#读取主题特征词

model=Word2Vec.load('w2v.model')#加载训练好的模型
# 基于2d PCA拟合数据
X = model.wv.vectors
pca = PCA(n_components=2)
result = pca.fit_transform(X)
words = list(model.wv.key_to_index)

'''
for i, word in enumerate(words):
    if word=='肺炎':
        print(word,result[i, 0], result[i, 1])#词和词向量



for sentence in sentences:#每一个主题
    print(sentence)
    for sen in sentence:#每一个词
        print(sen)
'''          


list_1=[]#二维向量词袋形式
for sentence in sentences:#每一个主题
    list_2=[]
    for sen in sentence:#每一个词
        for i, word in enumerate(words):
            if word==sen:
                #print(word,result[i, 0], result[i, 1])#词和词向量
                list_2.append((result[i, 0], result[i, 1]))
    list_1.append(list_2)

#print(len(list_1))
corpus=list_1
n_12=list(range(0,8))#12月的主题数
n_1=list(range(8,14))#1月的主题数
n_2=list(range(14,20))#2月的主题数
n_3=list(range(20,27))#3月的主题数
n_4=list(range(27,34))#4月的主题数
n_5=list(range(34,41))#5月的主题数
n_6=list(range(41,50))#6月的主题数
#计算相邻时间片主题的余弦相似度
hs={<!-- -->}
for i in n_12:#12月的主题
    for j in n_1:#1月的主题
        hs['12月的主题'+str(i)+str(sentences[i])+'与'+'1月的主题'+str(j-8)+str(sentences[j])+'的余弦相似度为']=work(corpus[i],corpus[j])
#print(hs)
for key,value in hs.items():#
    print(key,'\t',value,'\n')


with open('12-1.json', 'w') as f:
    f.write(json.dumps(hs, ensure_ascii=False, indent=4, separators=(',', ':')))
print('保存成功')

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原始发表：2021-12-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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