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[python] scrapy爬虫框架和selenium的使用:对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘

编程语言 编程语言 发布于:2021-06-24 10:00 | 阅读数:314 | 评论:0

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12203
介绍每个人都喜欢省钱。我们都试图充分利用我们的资金,有时候这是最简单的事情,可以造成最大的不同。长期以来,优惠券一直被带到超市拿到折扣,但使用优惠券从未如此简单,这要归功于Groupon。Groupon是一个优惠券推荐服务,可以在您附近的餐馆和商店广播电子优惠券。其中一些优惠券可能非常重要,特别是在计划小组活动时,因为折扣可以高达60%。 数据这些数据是从Groupon网站的纽约市区域获得的。网站的布局分为所有不同groupon的专辑搜索,然后是每个特定groupon的深度页面。网站外观如下所示: DSC0000.png   两个页面的布局都不是动态的,所以建立了一个自定义scrapy ,以便快速浏览所有的页面并检索要分析的信息。然而,评论,重要的信息,通过JavaScript呈现和加载 。Selenium脚本使用从scrapy获取的groupons的URL,实质上模仿了人类点击用户注释部分中的“next”按钮。
for url in url_list.url[0:50]:
try:
    driver.get(url)
    time.sleep(2)
    #关闭出现的任何弹出窗口#
    # if(driver.switch_to_alert()):
    try:
      close = driver.find_element_by_xpath('//a[@id="nothx"]')
      close.click()
    except:
      pass
    time.sleep(1)
    try:
      link = driver.find_element_by_xpath('//div[@id="all-tips-link"]')
      driver.execute_script("arguments[0].click();", link)
      time.sleep(2)
    except:
      next
    i = 1
    print(url)
    while True:
      try:
        time.sleep(2)
        print("Scraping Page: " + str(i))
        reviews = driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="tip-item classic-tip"]')
        next_bt = driver.find_element_by_link_text('Next')
        for review in reviews[3:]:
          review_dict = {}
          content = review.find_element_by_xpath('.//div[@class="twelve columns tip-text ugc-ellipsisable-tip ellipsis"]').text
          author = review.find_element_by_xpath('.//div[@class="user-text"]/span[@class="tips-reviewer-name"]').text
          date = review.find_element_by_xpath('.//div[@class="user-text"]/span[@class="reviewer-reviewed-date"]').text
          review_dict['author'] = author
          review_dict['date'] = date
          review_dict['content'] = content
          review_dict['url'] = url
writer.writerow(review_dict.values())
        i += 1 
        next_bt.click()
      except:
        break
  except:
    next
  csv_file.close()

  driver.close()从每个组中检索的数据如下所示。Groupon标题 分类信息交易功能位置总评分数网址作者日期评论网址大约有89,000个用户评论。从每个评论中检索的数据如下所示。
print(all_groupon_reviews[all_groupon_reviews.content.apply(lambda x: isinstance(x, float))])
indx = [10096]
all_groupon_reviews.content.iloc[indx]
            author       date content  \
10096  Patricia D. 2017-02-15     NaN   
15846       Pat H. 2016-09-24     NaN   
19595      Tova F. 2012-12-20     NaN   
40328   Phyllis H. 2015-06-28     NaN   
80140     Andre A. 2013-03-26     NaN   
                                                 url  year  month  day  
10096  https://www.groupon.com/deals/statler-grill-9  2017      2   15  
15846         https://www.groupon.com/deals/impark-3  2016      9   24  
19595   https://www.groupon.com/deals/hair-bar-nyc-1  2012     12   20  
40328     https://www.groupon.com/deals/kumo-sushi-1  2015      6   28  
80140  https://www.groupon.com/deals/woodburybus-com  2013      3   26
探索性数据分析一个有趣的发现是在过去的几年里,群体的使用已经大大增加了。我们通过检查评论提供的日期来发现这一点。看下面的图像,其中x轴表示月/年和y轴,表示计数,这个结论变得明显。最后的小幅下滑是由于当时的一些小组可能是季节性的。  DSC0001.png  一个有趣的发现是在过去的几年里,群体的使用已经大大增加了。我们通过检查评论提供的日期来发现这一点。看下面的图像,其中x轴表示月/年和y轴,表示计数。最后的小幅下滑是由于当时的一些小组可能是季节性的。
pie_chart_df = Groupons.groupby('categories').agg('count')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8,8)
sizes = list(pie_chart_df.mini_info)
labels = pie_chart_df.index
plt.pie(sizes, shadow=True, labels = labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140) plt.legend(labels, loc="best")
plt.axis('equal')
DSC0002.png  最后,由于大部分数据是通过文本:价格(原价),导出了一个正则表达式来解析价格信息,以及它们提供的交易数量。该信息显示在以下条形图中:
objects = list(offer_counts.keys())
y = list(offer_counts.values())
tst = np.arange(len(y))
plt.bar(tst,y, align = 'center')
plt.xticks(tst, objects)
plt.ylabel('Total Number of Groupons')
plt.xlabel('Different Discounts Offers')
plt.show()
DSC0003.png  
plt.ylabel('Number of Offerings')
plt.xticks(ind, ('Auto', 'Beauty', 'Food', 'Health', 'Home', 'Personal', 'Things'))
plt.xlabel('Category of Groupon')
plt.legend((p0[0], p1[0], p2[0], p3[0], p4[0], p5[0], p6[0], p7[0], p10[0]), ('0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '10'))
   DSC0004.png
sns.violinplot(data = savings_dataframe)
  DSC0005.png 最后,利用用户评论数据生成一个文字云:
plt.rcParams['figure.figsize'] = (20,20)
wordcloud = WordCloud(width=4000, height=2000, max_words=150, background_color='white').generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
DSC0006.png  主题建模为了进行主题建模,使用的两个最重要的软件包是gensimspacy。创建一个语料库的第一步是删除所有停用词,如“,”等。最后创造trigrams。选择的模型是Latent Dirichlet Allocation,因为它能够区分来自不同文档的主题,并且存在一个可以清晰有效地将结果可视化的包。由于该方法是无监督的,因此必须事先选择主题数量,在模型的25次连续迭代中最优数目为3。结果如下: DSC0007.png DSC0008.png   DSC0009.png 上面的可视化是将主题投影到两个组件上,其中相似的主题会更接近,而不相似的主题会更远。右边的单词是组成每个主题的单词,lambda参数控制单词的排他性。0的lambda表示每个主题周围的最排斥的单词,而1的lambda表示每个主题周围的最频繁的单词。第一个话题代表服务的质量和接待。第二个话题有描述锻炼和身体活动的词语。最后,第三个话题有属于食品类的词语。结论主题建模是无监督学习的一种形式,这个项目的范围是简要地检查在基础词语背后发现模式的功能。虽然我们认为我们对某些产品/服务的评论是独一无二的,但是这个模型清楚地表明,实际上,某些词汇在整个人群中被使用。 DSC00010.jpeg  
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