文本挖掘 java_文本挖掘

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我是靠谱客的博主洁净手链，最近开发中收集的这篇文章主要介绍文本挖掘 java_文本挖掘，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一个暑假回来到了该找工作的紧张时期了。不过项目还是要继续做嘛，╮(╯_╰)╭，放假前用python爬到了一些网页，也尝试着分了词。现在进入文本挖掘阶段吧。

R在数据挖掘和机器学习方面好似很方便，安了试试看。界面跟Matlab有几分相似呢……o(≧v≦)o~~

-------2013.9.13----python分词、词频统计、寻找公共词--

R还是有点偏向学术计算的语言了，最后还是换上半生不熟的python来做。之前爬到了网页数据(见上片文章【网络爬虫】最后8.3的记录)，而且尝试了分词。现在完善了以下处理：

1、对所有爬到是网页数据进行分词(没有设立自定义词典)

如果设置自定义词典，那么分词效果会更好

2、对各个网页的词进行词频统计，尔后用python的sorted函数对dictionary对象进行统计

python中的词频统计没有找到像hadoop那样的map-reduce方法，最后用for循环统计的，应该有改进的空间

3、找出公共词部分

因为是从百度旅游上抓的测试数据，因此会有一些公共词诸如：

“用户,登录,lvyou,百度,com,/,下载,http,2013Baidu,注册,baidu,©,，,】,日,我们,游记,【,旅游,必读,|,前,使用,攻略,联系,免费,自由,指南,目的地,画册,台湾,首页,美食,协议,”

这些词在之后的聚类中是没有意义的分量，所以感觉应该在做特征向量前清洗掉。这些公共词统计是采用抽样的方法做的，而不是把每一个页面文件都拿出来进行统计。采样先定义一个长度为N的随机数组，N就是要采样的样本数，然后在处理每个页面时，如果刚好是第i个页面，而且i属于随机数组中的数，那么就把这个页面中的单词加入到公共词的统计中。

基本上公共词统计就是取若干个集合的“交集”，不过这里不是严格意义上的要求某个单词在所有集合中都出现才算，只要满足出现在60%的页面中，就算是公共词了。这个筛选比例和采样数量N的不同组合也会有有不同的公共词提取效果。

当N=50，出现率为66.6%时，提取到的公共词为：

当N=100，出现率为66.6%时，提取到的公共词为：

所有的词都很容易想到为什么会成为公共词，但是为什么会有“台湾”这个词呢？不可能所有人的游记里面都提到“台湾”吧？现在回忆一下是因为当时在抓数据的时候百度旅游刚好在推一个台湾自由行的项目，所以的页面都有这个项目的广告链接。

如果我们放宽出现率的限制到50%时，会是什么效果呢？

当N=50，出现率为50%时，提取到的公共词为：

似乎变化不大。再放宽到15%呢？

当N=100，出现率为15%时(即在100个样本中，出现的次数在100*0.15次以上的词语)，提取到的公共词为：

第一次运行：

第二次运行：

第三次运行：

可以看到还是有被错提取的词，那么再看一下它们的补集(即100个样本中，出现次数小于100*0.15次的词语)，截取了一部分如下图

可以看到是很多具体的地名或者形容词。

备份一下代码(没有做代码的结构设计，只是在做算法验证)

#-*- coding: utf-8 -*-

importosimportcollectionsimportrandomfrom operator importitemgetterimportjiebaimportjieba.analysefrom collections importCounter

sampleNumber= 100 #采集样本的个数

filterRate = 0.15 #字符的出现率(筛选率)

readpath = 'G:DMProjectpages'writepath= 'G:DMProjectwordsVectors'freqpath= 'G:DMProject\freq'commonWords= {} #公共词

defwriteFile(fileName, content):

wfile= open(fileName,'wb')

wfile.write(content)

wfile.close()defgetRandomList(n, range_start, range_end):

rand_list=[]

count= 1;while count !=n:

temp= random.randrange(range_start,range_end,1)if temp not inrand_list:

rand_list= rand_list +[temp]

count= count + 1;returnrand_list

filelist=os.listdir(readpath)#获得随机序列，并排序

randlist = getRandomList(sampleNumber,1,len(filelist))

randlist.sort()printrandlist

index= 1

for item infilelist:#定义读写路径

tempreadPath = readpath + "\" +item

tempwritePath= writepath + "\" +item

tempfreqPath= freqpath + "\" +item#获得文本内容

handler = open(tempreadPath,'r')

content=handler.read()

handler.close()#去掉文本中的空格、回车符

cleanContent = "".join(content.split())#分词

seg_list =jieba.cut(cleanContent)

wordsList= (','.join(seg_list)).split(',')#以回车分隔各词并写入文件

after = 'n'.join(seg_list).encode('utf-8')

writeFile(tempwritePath,after)#统计词频并写入文件

table ={}for word inwordsList:iftable.has_key(word):

table[word]= table[word] + 1

else:

table[word]= 1sorted_table= sorted(table.iteritems(), key=itemgetter(1),reverse =True)#打印词频

freqContent = "";for key,value insorted_table:

freqContent+= key.encode('utf-8')+ "," + str(value).encode('utf-8') + 'n'writeFile(tempfreqPath,freqContent)#若该文件刚好是被抽样到的文件，则进行公共词统计

if index inrandlist:for key,value insorted_table:ifcommonWords.has_key(key):

commonWords[key]= commonWords[key] + 1

else:

commonWords[key]= 1index+= 1commonWordsCache=[]

sorted_commonWords= sorted(commonWords.iteritems(), key=itemgetter(1),reverse =True)for word, count insorted_commonWords:if count > sampleNumber*filterRate:

commonWordsCache= commonWordsCache +[word]

commonWordsCache= ','.join(commonWordsCache).encode('utf-8')printcommonWordsCache

View Code

------ 2013.9.4 ----R中的中英文分词-----

有个分词的插件，叫snowball。直接在R的菜单栏上点击Packages-> install package(s)，然后选择beijing，然后在列表里面找到snowball就可以了。

按完以后可以看到界面中的提示。