《战狼Ⅱ》豆瓣十二万影评浅析-低调大师

《战狼Ⅱ》豆瓣十二万影评浅析

2018-03-13 766 89

最近<<战狼Ⅱ>>异常火爆。《战狼Ⅱ》是吴京执导的动作军事电影，由吴京、弗兰克·格里罗、吴刚、张翰、卢靖姗、丁海峰等主演。该片于2017年7月27日在中国内地上映。2017年8月11日凌晨，《战狼2》票房（含服务费）突破40亿元，打破《美人鱼》此前创下的33.92亿元记录，打破国产电影历史最高票房纪录。

电影上映过后，大家褒贬不一。纷纷在豆瓣短评上面留言，表达自己对这部电影的看法。截至目前【2017.08.11】已经有十五万左右的评论。在你看评论的时候，你可能在一段时间里看到的大部分是表扬或者是贬低的评论，那么通过浏览评论我们很难看出大家对于这部电影的总体情况。现在让我们通过用数据分析的方法看看在这些评论中究竟发生了什么有趣的事情！

数据的获取

对于数据的获取，本文采用的是Python爬虫的方式获取的数据。用到的

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2018-03-14 00:00:00

用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。一、数据获取和清洗现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反爬虫还不错，通过正常产品网址进去的那个评论列表是几乎爬不出数据来的，所有大部分网络爬虫服务都止步于此。第二个坑是一款产品的评论数只要超过一万条，那么京东就只会显示前一千条，没有公开的数据，那你爬虫技术再厉害也没办法，除非开着爬虫定时增

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2018-03-14 00:00:00

用 Python 分析《红楼梦》（1）

1 前言两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的知识，用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现，所以我想写一篇文章，既㲌与大家分享和讨论实验结果，也顺便做一个整理和总结。（其实虽说是两个月，但是中间停顿了一段时间，真正在做的时间大概是两周左右）我开始做这件事情是因为之前看到了一篇挺好玩的文章，大概内容是，作者用“结巴分词”这个开源软件统计了红楼梦中各词汇的出现次数（也就是词频），然后用词频作为每个章回的特征，最终用“主成份分析”算法把每个章回映射到三维空间中，从而比较各个章回的用词有多么相似。（文章：用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写）作者的结论是后四十回的用词和前八十回有明显的差距。看完文章之后，我觉得有两个小问题：首先，作者用的结巴分词里的词典是根据现代文的语料获得的

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