【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析问题二方案及Python实现-阿里云开发者社区

【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析问题二方案及Python实现

2024-08-05 200

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简介： 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案，专注于疫情背景下的周边游需求图谱分析，具体针对问题二“周边游产品热度分析”，介绍了从OTA和UGC数据中提取旅游产品、计算产品热度得分、判断产品类型的方法，并给出了Python实现步骤和代码。

代码下载

https://github.com/BetterBench/BetterBench-Shop

1 问题二题目

完整的题目，请看第一篇文章

【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析问题一方案及Python实现

问题二：周边游产品热度分析

从附件提供的 OTA、UGC 数据中提取包括景区、酒店、网红景点、民宿、特色餐饮、乡村旅游、文创等旅游产品的实例和其他有用信息，将提取出的旅游产品和所依托的语料以的形式保存为文件“result2-1.csv”。建立旅游产品的多维度热度评价模型，对提取出的旅游产品按年度进行热度分析，并排名。将结果以表 3 的形式保存为文件“result2- 2.csv”。

2 思路方案

思路：本人从两个维度去计算产品热度，第一个是产品名称的词频，第二个是情感得分。

提取产品名称，是通过Textrank算法中文版提取关键词词组。通过cnsenti包计算情感，正向1，负向-1，中性0。通过权重相加得到总得热度得分。

还可以改进的，需要从其他维度去计算得分，并按一定权重相加。

4 Python实现

from tqdm import tqdm
import pandas as pd
tqdm.pandas()

Hotel_reviews1 = pd.read_excel(
    './data/2018-2019茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=0)   # 酒店评论
Scenic_reviews1 = pd.read_excel(
    './data/2018-2019茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=1)  # 景区评论
Travel_tips1 = pd.read_excel(
    './data/2018-2019茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=2)     # 游记攻略
Dining_reviews1 = pd.read_excel(
    './data/2018-2019茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=3)  # 餐饮评论
Wechat_article1 = pd.read_excel(
    './data/2018-2019茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=4)  # 微信公众号文章

Hotel_reviews2 = pd.read_excel(
    './data/2020-2021茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=0)   # 酒店评论
Scenic_reviews2 = pd.read_excel(
    './data/2020-2021茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=1)  # 景区评论
Travel_tips2 = pd.read_excel(
    './data/2020-2021茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=2)     # 游记攻略
Dining_reviews2 = pd.read_excel(
    './data/2020-2021茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=3)  # 餐饮评论
Wechat_article2 = pd.read_excel(
    './data/2020-2021茂名（含自媒体）.xlsx', sheet_name=4)  # 微信公众号文章

Hotel_reviews = pd.concat([Hotel_reviews1, Hotel_reviews2],axis=0)  # 酒店评论
Scenic_reviews = pd.concat([Scenic_reviews1, Scenic_reviews2], axis=0)  # 景区评论
Travel_tips = pd.concat([Travel_tips1, Travel_tips2], axis=0)  # 游记攻略
Dining_reviews = pd.concat([Dining_reviews1, Dining_reviews2], axis=0)  # 餐饮评论
Wechat_article = pd.concat([Wechat_article1, Wechat_article2], axis=0)  # 微信公众号文章
'''
旅游产品，亦称旅游服务产品。是指由实物和服务构成。包括旅行商集合景点、交通、食宿、娱乐等设施设备、
项目及相应服务出售给旅游者的旅游线路类产品，旅游景区、旅游饭店等单个企业提供给旅游者的活动项目类产品
'''

4.1 提取旅游产品

4.1.1 数据准备

由于酒店评论、景区评论和餐饮评论，直接给出了旅游产品，直接汇总就可以。但微信公众号和游记攻略没有特定的旅游产品，需要建立模型，提取出旅游产品的名称

Scenic_reviews.head(10)

def addstr(s):
    return '景区评论-'+str(s)

Scenic_reviews['语料ID'] = Scenic_reviews['景区评论ID'].progress_apply(addstr)
Scenic_reviews['文本'] = Scenic_reviews['评论内容']
Scenic_reviews['产品名称'] = Scenic_reviews['景区名称']
Scenic_reviews['年份'] = pd.to_datetime(Scenic_reviews['评论日期']).dt.year

Hotel_reviews.head(10)

def addstr(s):
    return '酒店评论-'+str(s)

Hotel_reviews['语料ID'] = Hotel_reviews['酒店评论ID'].progress_apply(addstr)
Hotel_reviews['文本'] = Hotel_reviews['评论内容']
Hotel_reviews['产品名称'] = Hotel_reviews['酒店名称']
Hotel_reviews['年份'] = pd.to_datetime(Hotel_reviews['评论日期']).dt.year

Dining_reviews.head(10)

def addstr(s):
    return '餐饮评论-'+str(s)

Dining_reviews['语料ID'] = Dining_reviews['餐饮评论ID'].progress_apply(addstr)
Dining_reviews['文本'] = Dining_reviews['评论内容'] + '\n'+Dining_reviews['标题']
Dining_reviews['产品名称'] = Dining_reviews['餐饮名称']
Dining_reviews['年份'] = pd.to_datetime(Dining_reviews['评论日期']).dt.year

4.1.2 单独提取公众号和游记攻略的旅游产品

# 采用Textrank提取关键词组算法
。。.。略
请下载完整代码

4.1.3 存储result2-1表


。。.。略
请下载完整代码

product_id = ['ID'+str(i+1) for i in range(len(all_df))]
all_df['产品ID'] = product_id
result2 = all_df[['语料ID','产品ID','产品名称']]
result2

result2.to_csv('./data/result2-1.csv', index=False)
all_df.to_csv('./data/问题二所有数据汇总.csv', index=False)

4.2 热度分析

4.2.1 读取数据

import warnings
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
tqdm.pandas()
warnings.filterwarnings('ignore')

all_df = pd.read_csv('./data/问题二所有数据汇总.csv')
all_df

4.2.2 统计情感得分

。。.。略
请下载完整代码

4.2.3 按年份统计旅游产品出现的次数

year_2018 = all_df[all_df['年份']==2018]
year_2019 = all_df[all_df['年份'] == 2019]
year_2020 = all_df[all_df['年份'] == 2020]
year_2021 = all_df[all_df['年份'] == 2021]

dict_2018 = dict(year_2018['产品名称'].value_counts())
def get_frequency(s):
    fre = dict_2018[s]
    return fre
year_2018['出现频次'] = year_2018['产品名称'].progress_apply(get_frequency)
dict_2019 = dict(year_2019['产品名称'].value_counts())
def get_frequency(s):
    fre = dict_2019[s]
    return fre
year_2019['出现频次'] = year_2019['产品名称'].progress_apply(get_frequency)
dict_2020 = dict(year_2020['产品名称'].value_counts())
def get_frequency(s):
    fre = dict_2020[s]
    return fre
year_2020['出现频次'] = year_2020['产品名称'].progress_apply(get_frequency)
dict_2021 = dict(year_2021['产品名称'].value_counts())
def get_frequency(s):
    fre = dict_2021[s]
    return fre
year_2021['出现频次'] = year_2021['产品名称'].progress_apply(get_frequency)

4.3 计算产品热度得分

将情感和频次按权重相加

# 计算综合得分
year_2018['产品热度总分'] = 2*year_2018['出现频次']+year_2018['情感得分']
year_2019['产品热度总分'] = 2*year_2019['出现频次']+year_2019['情感得分']
year_2020['产品热度总分'] = 2*year_2020['出现频次']+year_2020['情感得分']
year_2021['产品热度总分'] = 2*year_2021['出现频次']+year_2021['情感得分']

year_2018['产品热度'] = year_2018['产品热度总分'].div(np.sum(year_2018['产品热度总分']), axis=0)
year_2019['产品热度'] = year_2019['产品热度总分'].div(np.sum(year_2019['产品热度总分']), axis=0)
year_2020['产品热度'] = year_2020['产品热度总分'].div(np.sum(year_2020['产品热度总分']), axis=0)
year_2021['产品热度'] = year_2021['产品热度总分'].div(np.sum(year_2021['产品热度总分']), axis=0)

year_2018 = year_2018.sort_values(by="产品热度", ascending=False).reset_index(drop=True)
year_2019 = year_2019.sort_values(by="产品热度", ascending=False).reset_index(drop=True)
year_2020 = year_2020.sort_values(by="产品热度", ascending=False).reset_index(drop=True)
year_2021 = year_2021.sort_values(by="产品热度", ascending=False).reset_index(drop=True)

product_hot_score = pd.concat([year_2018, year_2018, year_2020, year_2021], axis=0)
product_hot_score

4.4 判断产品类型

# 分词
import re
import jieba
stopword_list = [k.strip() for k in open(
    'stop/cn_stopwords.txt', encoding='utf8').readlines() if k.strip() != '']
def clearTxt(line):
    if line != '':
        line = str(line).strip()
        #去除文本中的英文和数字
        line = re.sub("[a-zA-Z0-9]", "", line)
        #只保留中文、大小写字母
        reg = "[^0-9A-Za-z\u4e00-\u9fa5]"
        line = re.sub(reg, '', line)
        #分词
        segList = jieba.cut(line, cut_all=False)
        segSentence = ''
        for word in segList:
            if word != '\t':
                segSentence += word + " "
    # 去停用词
    wordList = segSentence.split(' ')
    sentence = ''
    for word in wordList:
        word = word.strip()
        if word not in stopword_list:
            if word != '\t':
                sentence += word + " "
    return sentence.strip()

product_hot_score['文本'] = product_hot_score['文本'].progress_apply(clearTxt)
product_hot_score

# 景区、酒店、网红景点、民宿、特色餐饮、乡村旅游、文创
def get_product_type(s):
   。。.。略
请下载完整代码

product_hot_score['产品类型判断文本'] = product_hot_score['语料ID'] +' '+product_hot_score['文本']

product_hot_score['产品类型'] = product_hot_score['产品类型判断文本'].progress_apply(get_product_type)

# 去除重复的产品
product_hot_score2 = product_hot_score.drop_duplicates(['产品名称'])
product_hot_score2

4.5 存储result2-1.csv

# 产品 ID 产品类型 产品名称 产品热度 年份

result2_2 = product_hot_score2[['产品ID','产品类型','产品名称','产品热度','年份']]
result2_1.to_csv('./data/result2-2.csv',index=False)

【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析问题二方案及Python实现

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1 问题二题目

2 思路方案

4 Python实现

4.1 提取旅游产品

4.1.1 数据准备

4.1.2 单独提取公众号和游记攻略的旅游产品

4.1.3 存储result2-1表

4.2 热度分析

4.2.1 读取数据

4.2.2 统计情感得分

4.2.3 按年份统计旅游产品出现的次数

4.3 计算产品热度得分

4.4 判断产品类型

4.5 存储result2-1.csv

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【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析 问题二方案及Python实现

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1 问题二题目

2 思路方案

4 Python实现

4.1 提取旅游产品

4.1.1 数据准备

4.1.2 单独提取公众号和游记攻略的旅游产品

4.1.3 存储result2-1表

4.2 热度分析

4.2.1 读取数据

4.2.2 统计情感得分

4.2.3 按年份统计旅游产品出现的次数

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4.4 判断产品类型

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