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基于Python的新浪微博用户数据采集与分析

更新时间：2019-12-21 16:57:46 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python数据采集 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对微博用户添加的标签体现了其自身特点及兴趣的情况,为探索微博用户添加标签的行为及特点,首先利用Python与Web自动化工具基于广度优先策略抓取微博用户、用户关系、微博内容、微博评论等数据,并将其存储在数据库中。其次,利用Pandas分析了微博数量的分布情况、用户添加标签的行为及内容,通过使用Matplotlib将分析结果可视化,并利用k-means算法对添加标签的用户进行了聚类分析。由此通过基于用户标签的聚类分析结果可用于个性化推荐及舆情分析等方面。


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第27卷 第20期  
Vol.27 No.20  
电子设计工程  
Electronic Design Engineering  
2019年10月  
Oct. 2019  
基于 Python 的新浪微博用户数据采集与分析  
高 雅，苏 艳，席方园  
（北京石油化工学院 经济管理学院，北京 102617）  
摘要：针对微博用户添加的标签体现了其自身特点及兴趣的情况，为探索微博用户添加标签的行  
为及特点，首先利用 Python 与 Web 自动化工具基于广度优先策略抓取微博用户、用户关系、微博内  
容、微博评论等数据，并将其存储在数据库中。其次，利用 Pandas 分析了微博数量的分布情况、用  
户添加标签的行为及内容，通过使用 Matplotlib 将分析结果可视化，并利用 k-means 算法对添加标  
签的用户进行了聚类分析。由此通过基于用户标签的聚类分析结果可用于个性化推荐及舆情分  
析等方面。  
关键词：微博；Python；数据采集；用户标签  
中图分类号：TP391  
文献标识码：A  
文章编号：1674-6236（2019）20-0157-04  
Data collection and analysis for Sina weibo user based on Python  
GAO Ya，SU Yan，XI Fangꢀyuan  
（Economics and Management College，Beijing Institute of Petrochemical Technology，Beijing 102617，  
China）  
Abstract: The tags added to Weibo users reflect their own characteristics and interests. This paper aims  
to explore the characteristics of users' tagging behavior. This paper first use Python and Web automation  
tools to capture data such as Weibo users，user relationships，blog content and comments. The captured  
data is stored in the database. Secondly，Pandas is used to analyze the distribution of the number of  
microblogs，the behavior and content of users adding tags，visualize the analysis results by using  
Matplotlib，and use the k-means algorithm to cluster the users who add tags. Therefore，the results of  
cluster analysis based on user tags can be used for personalized recommendation and public opinion  
analysis.  
Key words: weibo；Python；data collection；user tag  
根据中国互联网络信息中心发布的第 40 次《中  
国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至 2017  
年 6 月，中国网民规模达到 7.51 亿，手机网民规模达  
7.24 亿 ，移 动 互 联 网 已 渗 透 到 人 们 生 活 的 方 方 面  
面。新浪微博是国内主流的社交网站，它为大众提  
供了一个信息分享和交流的平台。根据新浪微博数  
据中心发布的《2017 微博用户发展报告》，截至 2017  
年 9 月，微博月活跃用户共 3.76 亿，日活跃用户达到  
1.65 亿[1]。用户可以通过微博创造分享内容，多人对  
同一话题进行讨论，并且可以转发、评论他人微博，  
微博的内容涉及娱乐、生活、财经、教育、体育、时政  
等诸多领域，成为时事交流、休闲娱乐的一种渠道。  
用户在微博上的一系列行为，如关注好友、添加标  
签、发表微博、阅读微博、对微博的点赞和评论等行  
为产生了大量数据，这些数据反映了用户之间的关系  
以及用户的兴趣，采集并分析这些数据，在个性化推  
荐[2]、精准营销[3-4]、舆情分析[5-7]中有潜在的应用价值。  
1 微博用户数据采集  
1.1 微博数据采集的相关技术  
目前，采集新浪微博数据的方式主要包括通过  
收稿日期：2019-03-10  
稿件编号：201903074  
基金项目：北京市社会科学基金项目（14SHB010）；北京市大学生研究训练项目（2017J00072）；北京石油化工学  
院教改项目（11010482031）  
作者简介：高 雅（1996—），女，北京人。研究方向：信息管理。  
-157-  
《电子设计工程》2019年第20期  
微博平台提供的 API 接口抓取、基于网络爬虫的微  
博数据抓取以及基于采集器的微博数据获取[8-10]，这  
些方式各有利弊。本文通过网络爬虫采集微博数  
据，并将数据存储在 MySQL 数据库中。  
Selenium 是一个用于 Web 应用程序测试的工  
具，它可直接运行在多种浏览器中。通过 Selenium  
可模拟用户对浏览器的各种操作并获取操作结果[11]。  
Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提  
取数据的 Python 库，利用 Beautiful Soup 可以解析获  
取的网页，从中获取所需的信息。因为必须登录方  
可访问新浪微博，所以我们通过 Selenium 模拟登录  
并访问网页，然后利用 Beautiful Soup 从获取的网页  
中提取我们所需的信息。  
图1 用户数据采集流程图  
1.3 微博内容采集  
1.2 用户数据采集  
微博内容采集流程与用户采集流程类似，利用  
Beautiful Soup 解析微博页面，同样根据解析获得的  
微博 ID 及用户 ID 访问该微博的评论列表、转发列  
表。将微博内容的相关信息采集后存储在 MySQL  
数据库中的微博表、评论表中，其中微博表的字段包  
含微博 ID、用户 ID、微博类型（转发/原创）、微博内  
容、点赞数量、转发数量、评论数量、发布时间、发布  
平台。  
新浪微博分为互联网版与手机版，其中手机版  
的域名为 weibo.cn，要采集用户信息涉及的页面包括  
用户的主页、详细资料页、详细标签页、粉丝列表页、  
关注好友页，这些页面的 URL 地址与该用户的 ID  
（UID）或个性域名相关，例如通过“https://weibo.cn/+  
个性域名”即可访问用户主页，通过“
cn/+ UID+/follow”可访问其关注用户的列表，通过  
“https://weibo.cn/account/privacy/tags/?uid=+ UID”访  
问其详细标签页。我们利用 Beautiful Soup 解析这些  
页面，分析相应的标签及元素，从而抓取相关信息。  
文中采取基于广度优先的搜索策略来抓取用户  
信息[12]。首先选择一个种子用户，抓取该用户信息  
及其关注用户列表，如果一个关注用户尚未抓取，则  
将其加入待抓取用户队列。该用户处理结束后，待  
抓取用户队列中队头用户出队，对其进行处理，循环  
上述过程，直至达到抓取用户数量要求 n 为止。根  
据 Python 语言的特点，在此定义队列 userQueue 用于  
存 储 待 访 问 用 户 的 UID 及 个 性 域 名 ，定 义 集 合  
userSet 用 于 存 储 已 经 访 问 过 的 用 户 ，定 义 列 表  
followList 存储正在处理的用户所关注的用户列表。  
用户数据采集流程图如图 1 所示。  
2 微博用户数据分析  
2.1 数据分析的相关技术  
在利用 Python 进行数据的处理、分析以及展示  
工作时，通常使用一些第三方的 Python 库[13]。Numpy  
是 Python 科学计算的基础包，提供数组支持以及相  
应的快速高效的处理函数。Matplotlib 是 Python 最著  
名的绘图库，它主要用于二维绘图，让我们可以快捷  
地可视化数据。Pandas 是 Python 下最强大的数据分  
析和探索工具，它包含高级的数据结构如 Series 和  
DataFrame 以及精巧的工具，使得在 Python 中处理数  
据快速而且简单。下面利用 Python 对采集到的微博  
用户的相关数据进行分析。  
接下来将采集到的用户数据存储在 MySQL 数  
据库中，在 MySQL 数据库中建立用户信息表、关注  
表，其中用户信息表的字段包括用户 ID、个性域名、  
会员级别、昵称、性别、生日、所在地区、简介、认证信  
息、用户标签、微博数量、关注数量、粉丝数量。关注  
表中包括存在关注关系的两个用户的用户 ID 以及  
个性域名。  
2.2 微博用户分布分析  
我们选取人民网法人微博（UID 为 2286908003、  
个性域名为 renminwang）作为种子用户经过多次采  
集，并对重复数据、缺失数据及异常数据进行了数据  
的 预 处 理 ，数 据 库 中 存 储 了 20020 个 微 博 用 户 及  
147417 条关注关系数据，下面我们就对此数据集进  
行分析。Pandas 可以将存储在关系数据库中的数据  
-158-  

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