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第三方模块安装

需要安装的第三方模块有jieba、sklearn和wordcloud。jieba用于分词，sklearn已在第2章介绍过，wordcloud用于生成标签云图，分别用pip命令进行安装： 

$ pip3 install jieba
$ pip3 install sklearn

wordcloud需要下载whl文件进行安装，打开下载网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud，�选择对应Python版本安装，�例如64位的Python 3.6，就选择如图所示进行下载。

下载之后进行安装： 

$ pip3 install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl


从京东那里爬取商品评论

爬取评论方法： 

def getComments():
    f_comments_json = open('comments_json.txt', mode='w', encoding='gbk') #使用GBK编码，否则会出错
    for i in range(100): #爬取100页，每页10条评论
        url = 'https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action'
        data = 'productId=7437788&score=0&sortType=5&pageSize=10&page=%s' % str(i)
        complete_url = url + "?" + data
        response = urllib.request.urlopen(complete_url).read().decode('gbk')
        f_comments_json.write('%s\n' % response)

上述代码做了这些操作：先以gbk编码创建一个文件用来储存原始评论数据，这里使用gbk是因为京东返回的数据就是gbk编码的；接着组织好get请求的链接，使用urllib发起请求，就这样连续爬取100页，每页10条评论，把返回的json格式的数据写入comments_json.txt文件。( 详细代码及需要导入的模块请参考实操手册章节4.1.2) 

www.bejson.com

数据清洗

爬取的评论数据包含了许多信息，包括用户名、评论时间等等，我们需要的是评论内容，所以需要把原始数据进行过滤清洗。原始评论的数据是json形式的，格式如图4-2所示。

使用 www.bejson.com使格式更好看一点。

从图中可以看出，comments是一个json对象数组，每个元素对应一个用户的评论，而用户评论的具体内容又存放在content中。了解了数据的具体结构后，就可以很容易实现代码了： 

def filterComments():
    f_comments = open('comments.txt', encoding='utf8', mode='w')
    with open('comments_json.txt', encoding='gbk') as f:
        for line in f:
            s = json.loads(line.strip())  # 解析json
            comments = s['comments']  # 读取json对象数组
            for comment in comments:
                content = comment['content'].replace('\n', '')  # 去掉换行符
                f_comments.write('%s\n' % content)

上述代码做了这些操作：先创建一个utf-8编码的文件用于存放过滤后的评论数据；读取原始评论数据comments_json.txt的文件的每一行，每一行对应一个评论，调用json进行解析即可读取具体的评论内容；最后写入文件即可。

对评论进行中文分词、去停用词

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个个单独的词。 举个例子来简单说明分词做了什么操作。“张三买了张三角桌”可以分词为“张三”、“买了”、“张”、“三角桌”。使用jieba库可以很方便的实现分词操作，代码如下： 

def wordSeg():
    f_comments = open('comments.txt', encoding='utf8')
    f_comments_ws = open('comments_word_seg.txt', encoding='utf-8', mode='w')
    for line in f_comments:
        cut_txt = ' '.join(jieba.cut(line))  # 调用jibea进行分词
        f_comments_ws.write('%s\n' % cut_txt)

上述代码做了这些操作：以utf-8编码创建一个文件用于存放分词的结果；读取评论内容文件comments的每一行调用jieba进行分词操作；最后把分词的结果写入文件。

在基于词的检索系统中,停用词是指出现频率太高、 没有太大检索意义的词，如“的、是、太、of、the等[7]，停用词可以从互联网上搜索下载，这里使用的停用词列表是stop_words.txt文件，可以在附件中找到。去除停用词的代码如下：� 

def removeStopWords():
    f_stop_words = open('stop_words.txt', encoding='utf8')
    stop_words = [line.replace('\n', '') for line in f_stop_words]  # 读取停用词列表
    f_comments_processed = open('comments_processed.txt', encoding='utf-8', mode='w')
    with open('comments_word_seg.txt', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip().split(' ')  # 去除首尾空格，按照空格分割为列表
            new_line = ''
            for c in line:
                if c not in stop_words:  # 非停用词保留，停用词则去除
                    new_line = new_line + ' ' + c
            for word in new_line.split(' '):
                if len(word) != 0:
                    f_comments_processed.write('%s  ' % word)
            f_comments_processed.write('\n')

上述代码做了这些操作：首先读取停用词文件stop_words.txt存储为一个列表；以utf-8编码创建一个文件用于存储去停用词后的评论；按行读取先前分词后的评论文件comments_word_seg.txt；这每一行都按照空格分割为列表，遍历这个列表中的元素，判断是否为停用词，若是则进行保留；最后写入文件。



计算TF-IDF词频并应用K-均值聚类算法

TF-IDF的全称是Term Frequency-Inverse Document Frequency，翻译过来就是“词频-逆文本频率”。TF容易理解，即一个文本中各个词出现的频率统计。IDF反映了一个词在所有文本中出现的频率，能够反映词语的重要性，举个例子来说明IDF，有如下语料： 

corpus=["I come to China to travel", 
       "This is a car polupar in China",          
       "I love tea and Apple ",   
       "The work is to write some papers in science"]

上面的4个文本中几乎都出现了to、is、and，词频虽然高，但是重要性却没有China、Apple高。所以，若一个词出现在很多文本中，它的IDF值应当低，若一个词出现在比较少的文本中，它的IDF应当高。最后的TF-IDF值等于TF与IDF相乘。总的来说，TF-IDF就是从两个方面对文本中的词进行加权：①词在当前文本中出现的次数；②总文本数包含词的数目。

具体实现方法：为每一行建立一个10000个元素的数组，以统计每个词出现的次数 

def calcTFIDF(n):
    corpus = []
    # 读取评论文件作为语料
    with open('comments_processed.txt', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            if not line == '\n':
                corpus.append(line.strip())
    # 将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    vectorizer = CountVectorizer()
    # 该类会统计每个词语的tf-idf权值
    transformer = TfidfTransformer()
    # 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
    tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
    # 获取词袋模型中的所有词语
    terms = vectorizer.get_feature_names()
    # 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
    weight = tfidf.toarray()

    # for i in range(len(weight)):
    #     print(u"-------这里输出第", i, u"类文本的词语tf-idf权重------")
    #     for j in range(len(terms)):
    #         print(weight[i][j], end=' ')
    #     print()
    n_clusters = n
    model = KMeans(n_clusters)  # 聚类成5组
    model.fit(weight)  # 进行拟合

    for i in range(n_clusters):
        with open('cluster_' + str(i) + '.txt', encoding='utf-8', mode='w') as f:
            for j in range(len(model.labels_)):  # 读取每个聚类的词并写入文件
                if model.labels_[j] == i:
                    f.write(corpus[j] + '')

生成词云

def generateCloud(n):
    for i in range(n):
        f = open('cluster_' + str(i) + '.txt', encoding='utf-8')
        lines = []
        for line in f:
            if not line == '\n':
                lines.append(line.replace('\n', ''))
        all_words = ''.join(lines)  # 读取文本中的文件合并为1行
        color_mask = numpy.array(Image.open('mask.jpg'))
        cloud = WordCloud(
            # 设置字体，不指定就会出现乱码
            font_path='simhei.ttf',
            width=1000,
            height=1000,
            # 设置背景色
            background_color='white',
            # 词云形状
            mask=color_mask,
            # 允许最大词汇
            max_words=200,
            # 最大号字体
            max_font_size=300,
            collocations=False
        )
        word_cloud = cloud.generate(all_words)  # 产生词云
        word_cloud.to_file('cluster_cloud_' + str(i) + '.jpg')  # 保存图片

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