基于社交网络爬虫的人物兴趣属性分析（四）

访客 2020年01月16日 13:39 233 0

本文来源:基于社交网络爬虫的人物兴趣属性分析（四）

原创 Smity 合天智汇

所有代码都已经上传到github项目上：https://github.com/smityliu/spider

大家好，最近其实一直在考虑这个项目能不能发论文，但是看起来这个项目的缺点还是很多，不足以发一篇论文或者拿去竞赛。这篇是我们项目的最后一篇，这篇的技术点相对较少，但却是整个项目的总结和整理，也让大家再次深化理解怎么做一个人物画像。

基于社交网络爬虫分析人物兴趣属性（一）

基于社交网络爬虫分析人物兴趣属性(二)

基于社交网络爬虫分析人物兴趣属性（三）

首先我们前三篇完成了这样的工作：

选取目标网络——2个，分别是微博和推特，选取的理由：平台类型相似，用户交集大，选取多个社交网络则是因为单一社交网络的数据偶然性和误差性大，所以必须要做多个数据的结合；
整个项目的步骤为：多个社交网路的数据爬取——>单个社交网络的数据分析——>多个社交网络的数据对齐——>多个社交网络的数据融合
多个社交网络的数据融合需要保证融合对象的一致性，因此我们在数据融合前必须要做数据对齐，利用在单个社交网络中挖掘出来的数据进行关联性分析，匹配相似度。
我们在单个社交网络的数据分析中，发现在微博里具有“人物准确的社会属性、大量人物日常生活语录、用户关注、用户粉丝”，在推特里具有“人物的大量日常生活语录、用户关注、用户粉丝”，但是没有个人信息，因此微博中准确的社会属性可以直接作为数据对齐后的要素，不参与数据对齐。
参与数据对齐的数据**为两个社交网络的人物日常语录和，也就是我们今天要分析的主要部分

分析一下可行性

如果选取用户的粉丝来做，就会有以下问题：

粉丝数量有可能很庞大，两个网络的统一用户数据很大程度不一致
粉丝存在虚假数据
粉丝群体只能反应受众情况，不能体现具体人物的属性

如果选取用户关注来做，也会存在以下问题：

用户关注确实存在一定的相似性，但是微博是中文网络，推特是英文网络，需要做翻译
不是所有微博用户都有推特，只存在少部分同时拥有两个社交网络的用户，因此递归爬取后两个网络的数据集交集较少

如果选取用户的日常语录和博文来做，也会存在翻译的问题

综上所述，我们决定抛弃用户粉丝这块偶然性较大的数据，选取用户关注来做我们的数据对齐。

Python３调用百度翻译API接口

因此我们必须做一个翻译的接口调用：

访问百度API的开发平台，申请账号，在profile页面可以看到自己的APPID和密钥，记下来之后有用。

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图１

查看技术文档

通用翻译APIHTTP地址：

http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate

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图２

请求方式：可使用GET或POST方式，如使用POST方式，Content-Type请指定为：application/x-www-form-urlencoded字符编码：统一采用UTF-8编码格式query长度：为保证翻译质量，请将单次请求长度控制在6000 bytes以内。（汉字约为2000个）

签名生成方法

签名是为了保证调用安全，使用MD5算法生成的一段字符串，生成的签名长度为32位，签名中的英文字符均为小写格式

Step1.将请求参数中的APPID(appid)，翻译query(q, 注意为UTF-8编码),随机数(salt),以及平台分配的密钥(可在管理控制台查看)按照 appid+q+salt+密钥的顺序拼接得到字符串1。Step2. 对字符串1做md5，得到32位小写的sign。注：1.待翻译文本（q）需为UTF-8编码2. 在生成签名拼接appid+q+salt+密钥字符串时，q不需要做URLencode，在生成签名之后，发送HTTP请求之前才需要对要发送的待翻译文本字段q做URLencode

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图３

接入举例

例如：将英文单词apple翻译成中文：

请求参数：

q=applefrom=ento=zhappid=2015063000000001（请替换为您的appid）salt=1435660288（随机码）平台分配的密钥:12345678

生成签名sign：

Step1.拼接字符串1：拼接appid=2015063000000001+q=apple+salt=1435660288+密钥=12345678得到字符串1：“2015063000000001apple143566028812345678”Step2.计算签名：（对字符串1做md5加密）sign=md5(2015063000000001apple143566028812345678)，得到

sign=f89f9594663708c1605f3d736d01d2d4

拼接完整请求：

http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate?q=apple&from=en&to=zh&appid=2015063000000001&salt=1435660288&sign=f89f9594663708c1605f3d736d01d2d4注：也可使用POST方式，如POST方式传送，Content-Type请指定为：application/x-www-form-urlencoded

之后就可以写出我们需要的翻译函数：

def translate(content, fromLang='en', toLang='zh'):salt = str(random.randint(32768, 65536))sign = appid + content + salt + secretKey #appid+q+salt+密钥的MD5值sign = hashlib.md5(sign.encode("utf-8")).hexdigest() #对sign做md5，得到32位小写的sign#print(content)try:#根据技术手册中的接入方式进行设定paramas = {'appid': appid,'q': content,'from': fromLang,'to': toLang,'salt': salt,'sign': sign}response = requests.get(apiurl, paramas)jsonResponse = response.json() # 获得返回的结果，结果为json格式#print(jsonResponse)dst = str(jsonResponse["trans_result"][0]["dst"]) # 取得翻译后的文本结果return dstexcept Exception as e:print(e)

余弦定理

首先余弦定理大家一定不陌生：

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图4

这个公式本来是用来算距离的，但是我们类比词语为一个向量，是不是就能够计算出来不同向量之间的差异，以此来代表不同坐标之间的差异性，距离越大，那么差异越大，相似度越小，如果再把文章的每一个词语表示为向量，假如文本X和文本Y对应向量分别是

x1,x2,…,x64000
y1,y2,…,y64000

其中分母表示两个向量b和c的长度，分子表示两个向量的内积。举一个具体的例子，假如文本X和文本Y对应向量分别是

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图5

当两个文本向量夹角的余弦等于1时，这两个文本完全重复；当夹角的余弦接近于一时，两条新闻相似；夹角的余弦越小，两条文本越不相关。

假设有下面两个句子：

我喜欢看电视，不喜欢看电影。

我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。

这个时候又是应用到了我们之前的技术：分词

将每个语句用jieba分析库给他分为好多个词语

A：我1，喜欢2，看2，电视1，电影1，不1，也0。

B：我1，喜欢2，看2，电视1，电影1，不2，也1。

并将其变为词向量，其实也很简单，大家可以对照词向量来重新组合一下词语，会发现就是我们那两个句子

A：[1,2, 2, 1, 1, 1, 0]

B：[1,2, 2, 1, 1, 2, 1]

不过对于我们的文本来说，其实我们就是在验证用户关注构成的词语，他们已经就是一个个人名了，即使把他们翻译过来，他们还是个人名，所以我们只需要做词向量那步就可以了

然后就是我们的计算距离了，将翻译函数带入我们的脚本，翻译后带入到我们的余弦定理公式

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import divisionimport jieba.analysefrom math import sqrtfrom functools import reduceimport hashlibimport randomimport openpyxlfrom openpyxl import Workbookimport requestsapiurl = 'http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate'appid = '20191231000371318'secretKey = 'wMXgSdRsUI_XmGtf8JC2'class Similarity():def __init__(self, target1, target2, topK=10):self.target1 = target1self.target2 = target2self.topK = topKdef vector(self):self.vdict1 = {}self.vdict2 = {}top_keywords1 = jieba.analyse.extract_tags(self.target1, topK=self.topK, withWeight=True)top_keywords2 = jieba.analyse.extract_tags(self.target2, topK=self.topK, withWeight=True)for k, v in top_keywords1:self.vdict1[k] = vfor k, v in top_keywords2:self.vdict2[k] = vdef mix(self):for key in self.vdict1:self.vdict2[key] = self.vdict2.get(key, 0)for key in self.vdict2:self.vdict1[key] = self.vdict1.get(key, 0)def mapminmax(vdict):"""计算相对词频"""_min = min(vdict.values())_max = max(vdict.values())_mid = _max - _min#print _min, _max, _midfor key in vdict:vdict[key] = (vdict[key] - _min)/_midreturn vdictself.vdict1 = mapminmax(self.vdict1)self.vdict2 = mapminmax(self.vdict2)def similar(self):self.vector()self.mix()sum = 0for key in self.vdict1:sum += self.vdict1[key] * self.vdict2[key]A = sqrt(reduce(lambda x,y: x+y, map(lambda x: x*x, self.vdict1.values())))B = sqrt(reduce(lambda x,y: x+y, map(lambda x: x*x, self.vdict2.values())))return sum/(A*B)def translate(content, fromLang='en', toLang='zh'):salt = str(random.randint(32768, 65536))sign = appid + content + salt + secretKey #appid+q+salt+密钥的MD5值sign = hashlib.md5(sign.encode("utf-8")).hexdigest() #对sign做md5，得到32位小写的sign#print(content)try:#根据技术手册中的接入方式进行设定paramas = {'appid': appid,'q': content,'from': fromLang,'to': toLang,'salt': salt,'sign': sign}response = requests.get(apiurl, paramas)jsonResponse = response.json() # 获得返回的结果，结果为json格式#print(jsonResponse)dst = str(jsonResponse["trans_result"][0]["dst"]) # 取得翻译后的文本结果return dstexcept Exception as e:print(e)def confir(str):for i in range(0,32):str = str.replace(chr(i),'')for i in range(1000,200000):str = str.replace(chr(i),'')return strif __name__ == '__main__':with open('weibo/孙燕姿.txt','r',encoding='utf-8') as f:t1 = f.read().replace('[','').replace(']','').replace('\'','')#t1=t1.split(',')#print(list(t1))with open('twitter/Stefsunyanzi.txt','r',encoding='utf-8') as f:t2 = f.read().replace('[','').replace(']','').replace('\'','')t2=confir(t2)t2=translate(t2)print(t2)#t2=t2.split(',')#print(list(t2))topK = 100s = Similarity(t1, t2, topK)print(s.similar())

最后计算出来我们的结果如下：

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