足球游戏论坛数据分析－－简单粗暴的贝叶斯

前些日子入了PS4的某著名游戏2017, 寻小妖刷ML中.  不得不说刚开始的时候,涛哥坤哥的解说感觉颇为带感.  一个月后...还是关音量吧,解说词太贫乏了

在寻小妖的过程中, 突发奇想看看某著名论坛的数据有没有什么特别的地方,于是scrapy走起...

被服务器ban了几次后, 扒拉下来2w多主贴,30多w回帖存入sqlite数据库

[数据清洗]

使用xpath清洗HTML代码, 筛出板块,帖子内容,作者,时间等等等

删掉爬虫乱跑其他板块扒拉下来的帖子

这第一步清洗说起来简单, 倒也花了不少时间. 结果剩下的如下

sqladmin不支持中文我也没办法 -_-!

[分析]

说实话刚拿到这些数据,我是一脸矇逼的, 当初匆匆上马scrapy, 完全没考虑到分析什么, 数据也抓得不多. 算了,看看能做什么吧, 懒得再跑爬虫,省电

首先看到, 部分帖子作者给标上了主题, 如[PS4][XBOX360], 统计一下各主机的帖子吧:

select category, count(0) from articles group by category

结果

其他是什么鬼? 删了 :-(

看到大量空的category, 我上去论坛看了一下, 原来大部分作者发帖都是懒得选择主题的, 象"pes2017真的很棒一个**老粉自白"这种, 自称老粉的绝壁是PS主机用户啊.

那就尝试一下把category是空的帖子做下分类吧.

文档分类, 词语向量跑不掉, jieba分词走起

conn = sqlite3.connect(‘expData2.db‘)
conn.text_factory = str
rows = conn.execute(‘select * from articles ‘).fetchall()
conn.close()

rmvList = [‘x‘,‘y‘,‘uj‘]  #移除部分无用词

f1=codecs.open(‘forum_all.txt‘,‘w‘,‘utf-8‘)
j = 1
for row in rows:
     wList = ‘‘
     words = row[2] + row[5]
     keys = jieba.posseg.cut(words)
     for k in keys:
          if k.flag not in rmvList:
               wList += ‘ ‘ + k.word
     f1.write(wList)
     f1.write(‘\n‘)

     j += 1
     if j%1000 ==0:
          print ‘Write %dk records...‘ %(j/1000)

f1.close()
print ‘Completed.‘

根据category,我选了200贴PS的, 180贴Xbox系列的, 人肉选了200贴讨论PC的帖子经jieba分词后, 存成txt文件作为训练集，结果如下：

训练测试结果有9+%的准确率,有点偏高, 不管了, 先把所有数据来一发分类看看

def classNB_txt():
    C, X, Y = loadDataSet()
    print ‘Building trainning matrix....‘
    trainMat1d = []
    trainMat2d = []
    for postinDoc in X:
        ary = array(setOfWords2Vec(C, postinDoc))
        trainMat2d.append(ary)
    print ‘Building trainning matrix completed‘

    clf = GaussianNB().fit(trainMat2d, Y)
    f = codecs.open(‘forum_all.txt‘, ‘r‘)
    #fw = codecs.open(‘forum_all_result.txt‘, ‘w‘)
    lines = f.readlines()
    totalNum = len(lines)
    j = 1

    thisDoc = []
    for line in lines:
        ar = line.split(‘ ‘)
        thisDoc.append( setOfWords2Vec(C, ar))

    aryDoc = np.array(thisDoc)
    r = clf.predict(aryDoc)
    f.close()
    print ‘Completed.‘
    l = list(r)
    #ary = [[x] for x in l ]
    #print ary
    print ‘XB: %d‘ %(l.count(1))
    print ‘PS: %d‘ % (l.count(2))
    print ‘PC: %d‘ % (l.count(3))

最后结果

Building trainning matrix....
Building trainning matrix completed
Completed.
XB: 7223
PS: 1943
PC: 17692

Process finished with exit code 0

结果颇为意外, PS/XBox/PC三大主机的主题贴比例竟然接近1:4:9.

如果说它合理无非以下两个原因：

• 在上一代主机战争中, Xbox360是胜者. 而且关键的是, 有破解
• PC版虽然因为引擎的原因画面不如主机版,但是PC版便宜啊, 用户多啊. 而且关键的是, 有破解⊙▂⊙

不合理也是可能的：

• 准备训练数据不精准,而且并没有筛选关键词, 屏蔽stopwords
• 相当大一部分玩家在论坛上只回复不发主题, 而我只考虑了主贴,没有算回贴
• 数据太片面

综上，这个统计只能说是针对某个板块的统计。