豆瓣电影短评：Scrapy 爬虫+数据清理/分析+构建中文文本情感分析模型

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项目——豆瓣电影Top250的短评分析

Scrapy 爬虫 + 数据清理 + 数据分析 + 构建情感分析模型

一、爬取豆瓣Top250的短评数据

movie_item
movie_comment
movie_people

二、数据清理与特征工程+统计分析

就肖申克的救赎这个电影而言
全部影片的短评数据分析
短评词云
用朴素贝叶斯完成中文文本分类器
用svc完成中文文本分类器
用facebook-fasttext有监督完成中文文本分类
用facebook-fasttext无监督学习
用cnn做中文文本分类
用rnn做中文文本分类
用gru来完成中文文本分类
总评分最高的前10部电影
最受欢迎的电影类别排名
最受欢迎的电影出品国家排名
最受欢迎的电影导演排名
最受欢迎的电影演员排名
最受欢迎的电影语言排名
根据电影时长的电影排名
根据电影投票数的电影排名
根据电影评价数的电影排名
根据电影提问数的电影排名
根据电影发布时间的规律
1~5星级投票的百分比
电影简介的情感分析
movie_item
movie_comment
movie_people

短评人常居地按照国家分布
中国短评人常居地按照省份分布
每个短评人的被关注数与好友数
中国短评人的被关注数和好友数的人均地域分布
根据点评人个人简介构建中文文本分类模型

三、movie_item + movie_comment + movie_people

三个数据集间的协同分析
通过短评来预测被评价电影是什么类型

代码及运行教程，数据集获取：

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项目要求：

爬取豆瓣Top250 or 最新电影(例如战狼2、敦刻尔克、蜘蛛侠、银魂)的短评数据，保证抓取尽量完整；

分析大家的短评用词，分析总体/分词性的核心词，通过可视化方式展示；

统计分析电影的打分分布状况、右侧有用的分布、点评量随时间的变化、点评人常居地的分布等，并用可视化的方式展示；

通过评分与短评数据，构建情感褒贬分析分类器，通过短评数据预测用户“喜欢”or“不喜欢”电影。

项目总目标：

尽可能完备的爬取与短评相关的信息，足够完备的给出所有分析。

项目分步目标：

爬取豆瓣Top250电影站点中三类数据：每个电影详情信息、每个电影的短评内容和每个短评背后点评人的个人信息。
给每个数据集，分别完成统计分析、构建中文文本情感分析模型。
三个数据集交叉的统计分析，并构建中文文本深度学习模型。

Idea：

各个电影的信息与其所有短评之间的关联，如根据短评判断电影的是喜剧片还是犯罪片。
各个点评人的信息与其所发出的所有短评之间的关联，如通过短评判断点评人的常居地。
构造模型，给定某电影信息和点评人信息，推断其会如何短评。
250电影的纵向对比：最受欢迎（前10）的电影（根据豆瓣？总评分？）／电影类别（按出现频次）／导演（按出现频次）／演员（按出现频次）／语言（按出现频次，可以对其根据**分类？）／出品国家（按出现频次，可以对其根据大洲分类）／电影时长（按出现频次，可以对其分段，看不同段的直方图）；所有电影的发布时间分布，以观察什么年代的电影最受欢迎（可以对其分段）；在发布时间基础上，对比总评分／评价数／提问数的分布；以及，上述三者之间的分布依赖关系。从电影简介中分析情感关键词，看其与电影类别的关联、与导演的性格关联、与演员的关联。
所有短评的统计分析：对每个电影爬取的短评量大致分布均匀；取前10电影，分别观察，短评喜欢和不喜欢为label构建模型。
对点评人的常居地可视化；查看活跃的点评人（高关注数和好友数）的地理分布；点评人的个人简介中蕴含的特征词信息与地域的分布。
对每个数据集单独做一个统计分析：
多个数据集综合分析：

效果展示

我们会发现电影评价数和电影的投票数是极强相关的，pearsonr系数达到了0.9：

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根据电影发布时间的规律

将所有Top电影按照发布时间排序后，我们可以对比观察到Top好电影大多集中在90年代之后。每部电影的投票数也与之基本正相关，主要对90年代以来的电影尤为青睐和关注。

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1～5星级投票的百分比

最后就只剩下给分星级所占比例的分析了，我们根据核密度估计绘制1-5星所占百分比的分布曲线

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上图是各省份人均被关注数的分布情况，常居北京的最容易收到最多的关注，而紧随其后的常居地都是典型的旅游型省份：新疆、国外、云南、西藏。一方面来看，前段时间刚从新疆旅行回来，那边的生活水平还是不错的，网络社交活动比较活跃也可以理解；另一方面，我猜测是一些点评人为了社交的便利或给自己增添一些异域风情，而胡乱写的常居地，以此增加自己的被关注数。

虽然大部分人并不热衷于写短评，但是还是可以发现有相当一部分人简直就是“短评小王子”，居然在Top250电影中留下过上百的评论。

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