python爬取京东商品评论lda

### 使用Python爬取京东商品评论数据并进行LDA主题分析 #### 数据抓取部分 为了从京东平台获取特定商品的评论数据，可以利用`requests`库发送HTTP请求，并通过解析返回的内容来提取所需的信息。考虑到反爬虫机制的存在，在实际操作过程中可能还需要模拟浏览器行为或处理验证码等问题。 ```python import requests from lxml import etree def get_reviews(product_id, page_num): url = f'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={product_id}&score=0&sortType=5&page={page_num}&pageSize=10' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', 'Referer': f'https://item.jd.com/{product_id}.html', } response = requests.get(url=url, headers=headers).json() comments_list = [] for comment in response['comments']: content = comment['content'] creation_time = comment['creationTime'] score = str(comment['score']) item = {'content': content, 'time': creation_time, 'star': score} comments_list.append(item) return comments_list ``` 上述函数实现了基于产品ID和页码参数批量下载指定页面范围内的用户评价记录[^1]。 #### LDA 主题建模过程 一旦获得了足够的文本样本集之后，则可着手准备实施潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)算法来进行话题挖掘工作。这里选用的是Gensim库中的实现方式： ```python from gensim import corpora, models # 假设已经有一个名为reviews的列表存储着所有的评论字典对象 texts = [[token for token in review["content"].split()] for review in reviews] dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] lda_model_pos = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15) topics = lda_model_pos.print_topics(num_words=10) for topic in topics: print(topic) ``` 这段脚本首先创建了一个词袋表示形式的语料库；接着训练了一个具有三个隐含类别的LDA模型实例；最后打印出了每个类别中最常出现的一些关键词项及其权重分布情况[^2]。