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

拓端

发布于 2020-09-04 14:26:45

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发布于 2020-09-04 14:26:45

文章被收录于专栏：拓端tecdat

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：

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)
#Close Any Popup That Occurs#
# 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。

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')

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()





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'))

sns.violinplot(data = savings_dataframe)

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")