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> 新浪微博文本分析初探v0.1
v0.1版本说明：本文发在主站上之后，站友们经常评论代码跑着有问题。经过和lijian大哥等人进行咨询，自己也摸索了一些之后，发现了之前代码非常多的漏洞。因此，给广大站友带来了困扰。在这里我表示万分的抱歉。最近邮箱中收到让我整理代码的需求越来越多。我也非常想整理下，但是由于工作也非常繁忙，所以很难抽出时间。前两天说5.1期间会整理一下代码发出来。但是事实上因为5.1小长假期间我可能无法上网，导致无力更新代码。所以今晚抽时间对代码进行了简单的修改。对本文也进行了一些调整。目前的状况是，基本上到生成待分析的语料库已经没有问题了。聚类分析的模型可以跑出来，但是最终的图画不出来。我暂时也没能找到原因。所以进一步的调整可能要等到5.1过完以后再抽时间来做了。这篇文章我会负责到底的哈。（）
完整代码如下：
—————————–分割线————————————————-
自从lijian大哥的Rweibo包问世以来，便成了R爱好者们获取新浪微博数据的最为重要的工具。在该包的中文主页上，作者对如何连接新浪微博的API，获取授权，并以此为基础开发应用的原理讲解的非常清楚。对于我这种连基本的网页开发神马原理都一点也不清楚的菜鸟来说，Rweibo是一种非常趁手的获取微博数据的工具。
有了获取数据的工具，对于中文文本分析来说，最重要的是分词。这里使用的分词算法来自中科院 ictclas算法。依然是沾了lijian大哥Rwordseg的光，直接拿来用了。
有了这两样利器，我们便可以来分析一下新浪微博的数据了。我选取的话题是最近热映的国产喜剧电影《泰囧》，在微博上拿到了998条和“泰囧”有关的微博文本。代码如下（以下代码不能直接执行，请首先阅读链接中Rweibo的关于授权帮助文档）：
#关键词搜索并不需要注册API
require(Rweibo)
#registerApp(app_name = "SNA3", "********", "****************")
#roauth &- createOAuth(app_name = "SNA3", access_name = "rweibo")
res &- web.search.content("泰囧", page = 10, sleepmean = 10,
sleepsd = 1)$Weibo
获取了数据之后，首先迫不及待对微博文本进行分词。代码如下（Rwordseg包可以在语料库中自助加入新词，比如下面的insertWords语句）：
require(Rwordseg)
insertWords("泰囧")
n = length(res[, 1])
res = res[res!=" "]
words = unlist(lapply(X = res, FUN = segmentCN))
word = lapply(X = words, FUN = strsplit, " ")
v = table(unlist(word))
v = sort(v, decreasing = T)
d = data.frame(word = names(v), freq = v)
完成分词之后，我们最先想到的，便是对词频进行统计。词频排名前53的词列表如下（这个词频是我人工清理过的，但是只删除了一些符号）：
一代宗师 87
十二生肖 123
从中我们可以看出一些东西。比如说这部电影的口碑似乎还不错，此外某教授对其的炮轰也引发了不少得讨论。另外，同档期的另外两部电影（一代宗师，十二生肖）也经常和它同时被提及（这是否会对某些搞传播和营销的人带来一些启发，联动效应之类的，纯数个人瞎说）。 词云展示是不可少的，展示频率最高的150个词（这里我实现把分词的结果存放在了txt文件中，主要目的是为了节省内存）：
require(wordcloud)
d = read.table("wordseg.txt")
dd = tail(d, 150)
op = par(bg = "lightyellow")
# grayLevels = gray((dd$freq)/(max(dd$freq) + 140))
# wordcloud(dd$word, dd$freq, colors = grayLevels)
rainbowLevels = rainbow((dd$freq)/(max(dd$freq) - 10))
wordcloud(dd$word, dd$freq, col = rainbow(length(d$freq)))
下面做一些相对来说比较专业的文本挖掘的工作。主要目的是对这998条微博进行聚类。聚类里最核心的概念是距离。将距离比较靠近的数据聚为一类就是聚类。对于文本来说，如何定义距离呢？也就是说我如何来衡量微博与微博之间的距离。这涉及到了文本挖掘最基本的概念，通过建立语料库，词频-文档矩阵，来衡量文档之间的相关性，从而衡量文档之间的距离之类的。。下面使用PAM算法，对998条微博进行聚类。看看能不能得出一些什么有意思的结果。
PAM算法全称是Partitioning Around Medoids算法。中文翻译为围绕中心点的划分算法。该算法是基于相异矩阵的（dissimilarity matrix）。也就是说，这个算法对于样本的距离度量是基于相异矩阵的。而不是基于通常使用的距离。因此，这个算法相对来说比较稳健（比起kmeans）。该算法首先计算出k个medoid，medoid的定义有点绕口。基本上的想法就是它和同一聚类中的其他对象的相异性是最小的。也就是说，同一个聚类的对象都是围绕着medoid的。和它的平均相异程度最小。找到这些medoid之后，再将其他样本点按照与medoid的相似性进行分配。从而完成聚类。R语言中的fpc包实现了这种算法，并且给出了非常有意思的聚类图。
首先，载入tm包，建立语料库，建立词频矩阵:
#4.建立语料库
require(tm)
#先生成一个语料库，来清理一下微博的文本
weiboCorpus&-Corpus(VectorSource(res))
#删除标点符号
weiboCorpus&-tm_map(weiboCorpus,removePunctuation)
weiboCorpus&-tm_map(weiboCorpus,removeNumbers)
#删除URL,使用了一点正则表达式
removeURL&-function(x) gsub("http[[:alnum:]]*","",x)
weiboCorpus&-tm_map(weiboCorpus,removeURL)
weiboData&-as.data.frame(weiboCorpus)
weiboData&-t(weiboData)
weiboData&-as.data.frame(weiboData)
#head(weiboData) #再次加入一些词
insertWords(c("泰囧","十二生肖","一代宗师","黄渤","人在囧途","人再囧途","三俗"))
weiboData$segWord&-segmentCN(as.matrix(weiboData)[,1])
#head(weiboData)
#形成了一个data.frame--weiboData，第一个变量为微博内容本身，第二个变量为分词的结果
#再次形成一个语料库，用来做更进一步的分析
weiboCorpusForAnys &- Corpus(DataframeSource(weiboData))
#其实这个时候再画一个词云，可能效果会更好些
#目前代码运行到这一步都是没有问题的。我反复试了几次了。
#下面的fpc做聚类，最终图形无法展示出来。回头我5.1放假回来会扣一下的。
#5.pam算法对微博进行聚类分析
require(fpc)
weiboTDMatrix control = list(wordLengths = c(1, Inf)))
TDMforCluster&-removeSparseTerms(weiboTDMatrix,sparse=0.9)
MatrixForCluster&-as.matrix(TDMforCluster)
MatrixWeiboForCluster&-t(MatrixForCluster)
pamRes&-pamk(MatrixWeiboForCluster,metric="manhattan")
k&-pamRes$nc
pamResult&-pamRes$pamobject
pamResult$clustering
layout(matrix(c(1,2),2,1))
plot(pamResult,color=F,labels=4,lines=0,cex=0.8,col.clus=1,col.p=pamResult$clustering)
layout(matrix(1))
结果我们将微博分成了两类：
当然了，从这个图，你很难看出点什么有益的信息，就是图个好看。我们不妨来看看被分成两类的微博都分别说了些什么。具体看到过程和解读因人而异，这里也没什么代码要列出来。我只说一些我看到的，不保证是对的。
两个聚类中的微博讨论的问题不同，第一类讨论的是看了泰囧的心情，比如开心，高兴抑或难过之类的。比如：
“哈哈哈二到無窮大.大半夜的我這二逼在家看泰囧.笑到爸爸起床罵我..不好意思咧.實在沒忍住”
“时间滴答滴答的走我知道我在想着一个人看泰囧片头的时候熟悉的名字我一下子愣住了我想我是在乎了这样的夜里我难过”
“大半夜睡不着觉一个人在家看盗版泰囧突然觉得很凄惨”
“我们一起吃牛排一起坐轮渡一起看金门一起去乐园一起吃牛排一起看大海一起坐公交一起啃鸡爪一起过圣诞一起看泰囧一起去鼓浪屿一起打的绕厦门岛一起在酒店吃早餐一起在一张大床上睡觉一起吃烤鱼一起在大排档吃肉一起在KFC买了对辣翅一起爬鼓山一起抱着对方说我爱你”
这一类微博本身不够成对电影的评价，电影是这些博主生活的一部分，或悲或喜，电影只是陪衬。
第二类微博，则集中于对电影的评价，褒贬不一，比如：
“搜索一代宗师发现十个里面九个说不好看上回的泰囧微博上都是说怎么怎么好笑结果去影院一看大失所望还没有赵本山演的落叶归根幽默和寓意深远纯属快餐式电影其实好的事物往往具有很大的争议性就比如John.Cage.的有的人觉得纯属扯淡有的人却如获至宝我想王家卫的电影也是如此”
“应该看第一部人在囧途比泰囧好看太多了第一部我从头看到尾很有意思第二部看分钟掐断沉闷没什么笑点”
“泰囧实在好看极了又搞笑又感动让我哭笑不得真心推荐晚安啦.我在”
“发表了博文.影评人再囧途之泰囧..首映没有赶上好多朋友强烈向我推荐推荐理由很具有唯一性笑到我抽搐.笑成了这部电影唯一的标签但是这已经足够了.在好莱坞大片冲击欧洲小资”
从我的解读来看，微博大致分为这两类，如果进一步分析，也可以将发微博的人分成两类。一类可能相对感性，单纯，生活中的高兴或者快乐，会表现在微博中。电影只是作为引发他们情绪的一件事儿被提及。而另一类人，相对比较理性，喜欢评论，喜欢写博客写影评之类。电影在他们的心中，是被评价的对象。当然，这两类人或者两类微博会有很多部分是重叠交替的。这是非常正常的现象，就像人也有理性和感性的两个面。
结语：本文仅仅是对微博数据的初步探索。感谢lijian大哥的两个包，我想，这两个包将改变微博数据分析的面貌。更多R语言爱好者将通过这两个包发挥他们的热情，来更多的挖掘微博中有价值的信息。另外，笔者从未深入研究过文本挖掘。望看官拍砖时手下留情。
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or分享 (0)门户微博年度数据分析
门户微博年度数据分析
摘要：2010年可以算是中国的“微博元年”，这一年当中微博的概念得到了空前的传播，各大门户网站也在这一年纷纷开通微博频道，以新浪、腾讯为代表的微博之争愈演愈烈，相关广告已经铺天盖地甚至走上春晚舞台，那么经过这一年来的激烈竞争，中国的微博市场的现状如何呢？本文通过百度指数和谷歌趋势两个第三方系统对于目前国内各个门户微博进行一番统计。
百度指数和谷歌趋势都是通过用户在 ...
2010年可以算是中国的“微博元年”，这一年当中微博的概念得到了空前的传播，各大门户网站也在这一年纷纷开通微博频道，以新浪、腾讯为代表的微博之争愈演愈烈，相关广告已经铺天盖地甚至走上春晚舞台，那么经过这一年来的激烈竞争，中国的微博市场的现状如何呢？本文通过百度指数和谷歌趋势两个第三方系统对于目前国内各个门户微博进行一番统计。
百度指数和都是通过用户在百度和谷歌的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，分析并计算出各个关键词在搜索引擎网页搜索中搜索频次的加权和，并以曲线图的形式展现。还可以分析所有网站的流量和受欢迎程度，类似Alexa工具。
根据最新百度指数显示，在用户关注度上，“新浪微博”和“腾讯微博”的图表显示极为夸张。
腾讯微博和网易微博，搜狐微博的用户关注度比较。
四大微博在谷歌趋势上的关注度比较。
数据解读：
1）新浪微博的百度指数数据远远高于腾讯微博，新浪微博在所有门户微博中呈现“一枝独秀”的状态。
2）腾讯微博的数据和网易微博、搜狐微博相比，也处于绝对优势。
3）网易微博相对开通较早，数据却非常“平稳”。
4）搜狐微博在2010年后半年发力超越网易微博。
5）谷歌趋势里显示的图表和百度指数大体一致，只是搜狐微博与网易微博的差距没有百度大。
6）2010年7月份的“”导致各个微博的搜索量都出现不小变化，可见政策因素对于微博运营所产生的风险，这也算是一次机遇，挺过去的就成功了，没挺过去的就失败了。
以上的图表显示的是搜索引擎用户访问门户微博的情况，而通过可以大致估算出各个门户微博的实际流量情况。
数据解读：
1）谷歌网站趋势显示的流量数据与百度指数和谷歌趋势的关键字搜索量差距很大，其中腾讯微博的数据变化最大，新浪微博早先的“一枝独秀”忽然变成了和腾讯微博的“二龙戏珠”，可见腾讯微博的用户对于搜索引擎的使用率偏低。
2）谷歌趋势的流量数据显示，腾讯微博的流量在2010年11月份出现猛增，并且已经接近新浪微博，如果以中国地区用户统计则在2011年1月超过了新浪微博。从这里也可以看出，新浪微博的海外用户多于腾讯微博，其搜索引擎使用率高。
3）新浪流量在2010年大部分时间都一枝独秀，搜狐微博本来也有机会，但7月份流量突变，网易微博也在7月从增长变为衰减。
4）2010年7月的测试版时间对搜狐微博打击最大，其后流量被网易微博超过，下半年搜狐微博流量又反超网易微博，并逐渐和网易微博拉开距离。
5）2010年10月份新浪微博的流量有不少下降，之后又恢复，这次流量变化和十一国庆长假有关，说明新浪微博的用户以上班族居多。
6）腾讯微博在2010年11月份之后，流量猛增，三个月下来，流量已经接近新浪微博。
7）腾讯微博在11月初流量猛增的原因，我分析是因为“”，该事件在11月3日，腾讯为应付360的挑战，自动将大量腾讯QQ客户端升级到最新版本的QQ，而最新版本的QQ绑定了腾讯微博，使得不少QQ用户都开通了腾讯微博，QQ用户开通微博后，登陆QQ后会自动登陆腾讯微博，并刷新微博页面，因此导致腾讯微博的流量猛增。这也就是百度指数中“腾讯微博”搜索量没有太大变化的原因，因为大部分流量都是来自QQ客户端。因此我认为，11月初的“腾讯360大战”导致QQ大量升级，大量用户点亮微博图标，这是腾讯微博在11月初没做什么市场活动下流量猛增的原因。
从目前的百度指数上看，新浪微博的百度搜索量高的惊人，不仅仅超过了国内最大的SNS网站人人网和开心网并且已经全面逼近QQ，值得注意的是，新浪微博至今推出服务不到两年时间，QQ却在国内经营了十多年。新浪微博搜索量的上升速度堪比2008年开心网当年的速度，并且现在已经超过了中的9个，也就是说目前新浪微博是除了QQ之外百度用户搜索最多的关键词，如果新浪微博能一直保持这个势头，相信明年的里就会有“新浪微博”了吧。
不过也有一个奇怪的现象，就是“新浪微博”在谷歌趋势里的数据却和百度差别很大。
数据解读：
1）百度用户比谷歌用户更多搜索新浪微博。
2）腾讯微博的用户大多基于QQ客户端，很少使用搜索引擎，相对来说，腾讯微博的媒体性低于新浪微博。
3）新浪的优势就是品牌，号称是高端用户群体，很多知名艺人以及媒体记者入驻，名人效应强，媒体特性突出。
4）腾讯的优势是用户量巨大，腾讯的1亿在线用户是腾讯最大的法宝，3亿的网民，腾讯抢了1亿，不过腾讯的大量用户都属于青少年，算是低端群体，对微博的兴趣似乎并不大，媒体性不太突出。
虽然新浪微博和腾讯微博都宣布用户数量很大，但是与国际知名微博Twitter相比，流量上的差距还是非常巨大，其流量不是在一个数量级上，可见中国微博的发展目前还具有相当大的空间。
总的来看，2010年依旧是门户微博的启动年，和Twitter等国际微博相比，国内门户微博向上还有很大的发展前景，2011年也许正是国内微博们决一胜负的一年。新浪微博可以充分利用自身的媒体优势，进一步拓展中高端用户，腾讯微博则可以利用自己用户群的优势，引导和帮助中低端青少年用户正确使用微博，启发这些用户在微博上的潜力，创建一个有自身特色的微博。
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厂家解决去吧”。&&&&有效地将销售过程中产生的各个环节分解，形成针对性的解决方案，快速完备地提交给消费者去体验，是增值3P营销中过程管理的精髓。&&&&展示（PhysicalEvidence）：礼品营销的“倍增器”&&&&展示部分是指任何有形的商品通过服务的传递及其表现，从而使得产品本身的价值表现得更加完整，包括产品功能展示、价值展示、体验展示等诸多销售环节。随着竞争的加剧，服务已经成为所有厂家的一种责任，并逐渐成为一种产品的表现方式。它不仅将环境视为支持及反映产品质量的有力实证，而且将有形展示的内容由环境扩展至包含所有用以帮助生产服务和包装服务的一切实体产品和设施。&&&&1.通过功能展示引起消费者购买欲望。展示的途径包括电视广告、现场演示、相关软文介绍和其他使用者的经验介绍等。消费者购买行为理论强调，产品的功能展示是否能满足顾客的感官需要将直接影响到顾客是否真正采取行动购买该产品。因此，努力在顾客的消费经历中注人新颖的、令人激动的、娱乐性的因素，从而改善顾客的厌倦情绪，其实质是通过有形物体的具体功能展示，满足对顾客感官方面的刺激，进而影响其欲望和需求。&&&&2.通过服务展示产品内在价值。“值还是不值”是消费者在感受后的直接感官评价，因此，服务应强调使用适用于目标市场和整体营销策略的服务展示。通过有形因素提高质量意味着对微小的细节加以注意，可见性细节能向顾客传递公司的服务能力以及对顾客的关心。为顾客创造良好的环境，提高顾客感觉中的服务质量，形成“雪中送炭”效应。&&&&3.通过消费者的体验来展示服务。通过消费者的亲身体验来感受产品的卖点、质量等关键要素和宣传点是否一致。“耳听为虚眼见为实”是消费者的购买逻辑，营销实质上就是要通过消费者亲身的体验，形成综合性的评价。因此，若想让自己的礼品足以影响到消费者的决策，可以从消费者的眼观、手触、鼻嗅、舌尝、耳听等五个方面着手来让消费者充分地了解自己企业的产品。&&&&新增的3P是企业为消费者提供增值服务的具体化表现形式，有了这个服务，就在传统4P的营销框架上对产品赋予了灵魂。有了3P的融入，使得产品的价值得以快速彰显。价值是无形，且是难以评估的，最终是通过消费者体验后的感知体现，哪个品牌能贯穿7P的营销思想，哪个品牌将获得更强大的溢价生命力。&&&&“便宜没好货，好货不便宜”是消费者的潜在认知，礼品营销最好是抛弃价格战的打法，而打能带来足够利润的“价值战”。有效地将销售过程中产生的各个环节分解，形成有针对性的解决方案，快速完备地提交给消费者去体验，是增值3P营销中过程管理的精髓。　　（信息来源：销售与市场）
09-13-2011&&
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