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写软文怎么取标题,助你找到起文章标题的技巧与灵感。
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发表时间:2018-12-25 12:19作者:成名来源:鸟哥网址:http://www.dakaruanwen.com


不少时候,一篇文章能否得到广泛的传播,除了文章本身实打实的质量以外,一个好的标题也至关重要。本文爬取了虎嗅网建站至今共 5 万条新闻标题内容,助你找到起文章标题的技巧与灵感。同时,分享一些值得关注的文章和作者。

1. 分析背景

1.1. 为什么选择「虎嗅」


在众多新媒体网站中,「虎嗅」网的文章内容和质量还算不错。在「新榜」科技类公众号排名中,它位居榜单第 3 名,还是比较受欢迎的。所以选择爬取该网站的文章信息,顺便从中了解一下这几年科技互联网都出现了哪些热点信息。

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1.2. 分析内容


  • 分析虎嗅网 5 万篇文章的基本情况,包括收藏数、评论数等

  • 发掘最受欢迎和最不受欢迎的文章及作者

  • 分析文章标题形式(长度、句式)与受欢迎程度之间的关系

  • 展现近些年科技互联网行业的热门词汇


1.3. 分析工具


  • Python 3.6

  • pyspider

  • MongoDB

  • Matplotlib

  • WordCloud

  • Jieba

2. 数据抓取

使用 pyspider 抓取了虎嗅网的主页文章,文章抓取时期为 2012 年建站至 2018 年 11 月 1 日,共计约 5 万篇文章。抓取 了 7 个字段信息:文章标题、作者、发文时间、评论数、收藏数、摘要和文章链接。

2.1. 目标网站分析


这是要爬取的 网页界面,可以看到是通过 AJAX 加载的。

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右键打开开发者工具查看翻页规律,可以看到 URL 请求是 POST 类型,下拉到底部查看 Form Data,表单需提交参数只有 3 项。经尝试, 只提交 page 参数就能成功获取页面的信息,其他两项参数无关紧要,所以构造分页爬取非常简单。


1huxiu_hash_code: 39bcd9c3fe9bc69a6b682343ee3f024a
2page: 4
3last_dateline: 1541123160

接着,切换选项卡到 Preview 和 Response 查看网页内容,可以看到数据都位于 data 字段里。total_page 为 2004,表示一共有 2004 页的文章内容,每一页有 25 篇文章,总共约 5 万篇,也就是我们要爬取的数量。

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以上,我们就找到了所需内容,接下来可以开始构造爬虫,整个爬取思路比较简单。之前我们也练习过这一类 Ajax 文章的爬取,可以参考:

做 PPT 没灵感?澎湃网 1500 期信息图送给你

2.2. pyspider 介绍


和之前文章不同的是,这里我们使用一种新的工具来进行爬取,叫做:pyspider 框架。由国人 binux 大神开发,GitHub Star 数超过 12 K,足以证明它的知名度。可以说,学习爬虫不能不会使用这个框架。

网上关于这个框架的介绍和实操案例非常多,这里仅简单介绍一下。

我们之前的爬虫都是在 Sublime 、PyCharm 这种 IDE 窗口中执行的,整个爬取过程可以说是处在黑箱中,内部运行的些细节并不太清楚。而 pyspider 一大亮点就在于提供了一个可视化的 WebUI 界面,能够清楚地查看爬虫的运行情况。

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pyspider 的架构主要分为 Scheduler(调度器)、Fetcher(抓取器)、Processer(处理器)三个部分。Monitor(监控器)对整个爬取过程进行监控,Result Worker(结果处理器)处理最后抓取的结果。

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该框架比较容易上手,网页右边是代码区,先定义类(Class)然后在里面添加爬虫的各种方法(也可以称为函数),运行的过程会在左上方显示,左下方则是输出结果的区域。

这里,分享几个不错的教程以供参考:

官方主页:http://docs.pyspider.org/en/latest/

pyspider 爬虫原理剖析:http://python.jobbole.com/81109/

pyspider 爬淘宝图案例实操:https://cuiqingcai.com/2652.html

安装好该框架并大概了解用法后,下面我们可以就开始爬取了。

2.3. 抓取数据


CMD 命令窗口执行:pyspider all 命令,然后浏览器输入:http://localhost:5000/ 就可以启动 pyspider 。

点击 Create 新建一个项目,Project Name 命名为:huxiu,因为要爬取的 URL 是 POST 类型,所以这里可以先不填写,之后可以在代码中添加,再次点击 Creat 便完成了该项目的新建。

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新项目建立好后会自动生成一部分模板代码,我们只需在此基础上进行修改和完善,然后就可以运行爬虫项目了。现在,简单梳理下代码编写步骤。

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1from pyspider.libs.base_handler import *
 2class Handler(BaseHandler):
 3    crawl_config:{
 4        "headers":{
 5            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64)
  AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
 6            'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
 7            }
 8    }
 9    def on_start(self):
10        for page in range(2,3): # 先循环1页
11            print('正在爬取第 %s 页' % page)
12            self.crawl(' 
data={'page':page}, callback=self.index_page)

这里,首先定义了一个 Handler 主类,整个爬虫项目都主要在该类下完成。 接着,可以将爬虫基本的一些基本配置,比如 Headers、代理等设置写在下面的 crawl_config 属性中。

如果你还没有习惯从函数(def)转换到类(Class)的代码写法,那么需要先了解一下类的相关知识,之后我也会单独用一篇文章介绍一下。

下面的 on_start()  方法是程序的入口,也就是说程序启动后会首先从这里开始运行。首先,我们将要爬取的 URL传入 crawl() 方法,同时将 URL 修改成虎嗅网的:https://www.huxiu.com/v2_action/article_list。

由于 URL 是 POST 请求,所以我们还需要增加两个参数:method 和 data。method 表示 HTTP 请求方式,默认是 GET,这里我们需要设置为 POST;data 是 POST 请求表单参数,只需要添加一个 page 参数即可。

接着,通过 callback 参数定义一个 index_page() 方法,用来解析 crawl() 方法爬取 URL 成功后返回的 Response 响应。在后面的 index_page() 方法中,可以使用 PyQuery 提取响应中的所需内容。具体提取方法如下:


1import json
2from pyquery import PyQuery as pq
3def index_page(self, response):
4        content = response.json['data']
5        # 注意,在sublime中,json后面需要添加(),pyspider 中则不用
6        doc = pq(content)
7        lis = doc('.mod-art').items()
8        data = [{
9            'title': item('.msubstr-row2').text(),
10            'url':'https://www.huxiu.com'+ str(item('.msubstr-row2').attr('href')),
11            'name': item('.author-name').text(),
12            'write_time':item('.time').text(),
13            'comment':item('.icon-cmt+ em').text(),
14            'favorites':item('.icon-fvr+ em').text(),
15            'abstract':item('.mob-sub').text()
16            } for item in lis ]   # 列表生成式结果返回每页提取出25条字典信息构成的list
17        print(data)
18        return data

这里,网页返回的 Response 是 json 格式,待提取的信息存放在其中的 data 键值中,由一段 HTML 代码构成。我们可以使用 response.json['data'] 获取该 HTML 信息,接着使用 PyQuery 搭配 CSS 语法提取出文章标题、链接、作者等所需信息。这里使用了列表生成式,能够精简代码并且转换为方便的 list 格式,便于后续存储到 MongoDB 中。

我们输出并查看一下第 2 页的提取结果:


1# 由25个 dict 构成的 list
2[{'title': '想要长生不老?杀死体内的“僵尸细胞”吧', 'url': 'https://www.huxiu.com/article/270086.html', 'name': '造就Talk', 'write_time': '19小时前', 'comment': '4', 'favorites': '28', 'abstract': '如果有了最终疗法,也不应该是每天都需要接受治疗'},
3 {'title': '日本步入下流社会,我们还在买买买', 'url': 'https://www.huxiu.com/article/270112.html', 'name': '腾讯《大家》©', 'write_time': '20小时前', 'comment': '13', 'favorites': '142', 'abstract': '我买,故我在'}
4...
5]


可以看到,成功得到所需数据,然后就可以保存了,可以选择输出为 CSV、MySQL、MongoDB 等方式,这里我们选择保存到  MongoDB 中。


1import pandas as pd
2import pymongo
3import time
4import numpy as np
5client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
6db = client.Huxiu
7mongo_collection = db.huxiu_news
8
9def on_result(self,result):
10        if result:
11            self.save_to_mongo(result)  
12def save_to_mongo(self,result):
13    df = pd.DataFrame(result)
14    #print(df)
15    content = json.loads(df.T.to_json()).values()
16    if mongo_collection.insert_many(content):
17        print('存储到 mongondb 成功')
18        # 随机暂停
19        sleep = np.random.randint(1,5)
20        time.sleep(sleep)

上面,定义了一个 on_result() 方法,该方法专门用来获取 return 的结果数据。这里用来接收上面 index_page() 返回的 data 数据,在该方法里再定义一个存储到 MongoDB 的方法就可以保存到 MongoDB 中。

关于数据如何存储到 MongoDB 中,我们在之前的一篇文章中有过介绍,如果忘记了可以回顾一下。

下面,我们来测试一下整个爬取和存储过程。点击左上角的 run 就可以顺利运行单个网页的抓取、解析和存储,结果如下:

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上面完成了单页面的爬取,接下来,我们需要爬取全部 2000 余页内容。

需要修改两个地方,首先在 on_start() 方法中将 for 循环页数 3 改为 2002。改好以后,如果我们直接点击 run ,会发现还是只能爬取第 2 页的结果。

这是因为,pyspider 以 URL的 MD5 值作为 唯一 ID 编号,ID 编号相同的话就视为同一个任务,便不会再重复爬取。由于 GET 请求的 分页URL 通常是有差异的,所以 ID 编号会不同,也就自然能够爬取多页。但这里 POST 请求的分页 URL 是相同的,所以爬完第 2 页,后面的页数便不会再爬取。

那有没有解决办法呢? 当然是有的,我们需要重新写下 ID 编号的生成方式,方法很简单,在 on_start() 方法前面添加下面 2 行代码即可:

1def get_taskid(self,task):
2    return md5string(task['url']+json.dumps(task['fetch'].get('data','')))

这样,我们再点击 run 就能够顺利爬取 2000 页的结果了,我这里一共抓取了 49,996 条结果,耗时 2 小时左右完成。

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以上,就完成了数据的获取。有了数据我们就可以着手分析,不过这之前还需简单地进行一下数据的清洗、处理。

3. 数据清洗处理

首先,我们需要从 MongoDB 中读取数据,并转换为 DataFrame。

1client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
2db = client['Huxiu']
3collection = db['huxiu_news']
4# 将数据库数据转为DataFrame
5data = pd.DataFrame(list(collection.find()))

下面我们看一下数据的总体情况,可以看到数据的维度是 49996 行 × 8 列。发现多了一列无用的 _id 需删除,同时 name 列有一些特殊符号,比如© 需删除。另外,数据格式全部为 Object 字符串格式,需要将 comment 和 favorites 两列更改为数值格式、 write_time 列更改为日期格式。

代码实现如下:

1# 删除无用_id列
2data.drop(['_id'],axis=1,inplace=True)
3# 替换掉特殊字符©
4data['name'].replace('©','',inplace=True,regex=True)
5# 字符更改为数值
6data = data.apply(pd.to_numeric,errors='ignore')
7# 更该日期格式
8data['write_time'] = data['write_time'].replace('.*前','2018-10-31',regex=True)
9# 为了方便,将write_time列,包含几小时前和几天前的行,都替换为10月31日最后1天。
10data['write_time'] = pd.to_datetime(data['write_time'])

下面,我们看一下数据是否有重复,如果有,那么需要删除。

1# 判断整行是否有重复值
2print(any(data.duplicated()))
3# 显示True,表明有重复值,进一步提取出重复值数量
4data_duplicated = data.duplicated().value_counts()
5print(data_duplicated) # 显示2 True ,表明有2个重复值
6# 删除重复值
7data = data.drop_duplicates(keep='first')
8# 删除部分行后,index中断,需重新设置index
9data = data.reset_index(drop=True)
10#结果:
11True
12False    49994
13True         2

然后,我们再增加两列数据,一列是文章标题长度列,一列是年份列,便于后面进行分析。

1data['title_length'] = data['title'].apply(len)
2data['year'] = data['write_time'].dt.year
3Data columns (total 9 columns):
4abstract        49994 non-null object
5comment         49994 non-null int64
6favorites       49994 non-null int64
7name            49994 non-null object
8title           49994 non-null object
9url             49994 non-null object
10write_time      49994 non-null datetime64[ns]
11title_length    49994 non-null int64
12year            49994 non-null int64

以上,就完成了基本的数据清洗处理过程,针对这 9 列数据可以开始进行分析了。

4. 描述性数据分析

通常,数据分析主要分为四类: 「描述型分析」、「诊断型分析」「预测型分析」「规范型分析」。「描述型分析」是用来概括、表述事物整体状况以及事物间关联、类属关系的统计方法,是这四类中最为常见的数据分析类型。通过统计处理可以简洁地用几个统计值来表示一组数据地集中性(如平均值、中位数和众数等)和离散型(反映数据的波动性大小,如方差、标准差等)。

这里,我们主要进行描述性分析,数据主要为数值型数据(包括离散型变量和连续型变量)和文本数据。

4.1. 总体情况


先来看一下总体情况。

1print(data.describe())
2             comment     favorites  title_length
3count  49994.000000  49994.000000  49994.000000  
4mean      10.860203     34.081810     22.775333  
5std       24.085969     48.276213      9.540142  
6min        0.000000      0.000000      1.000000  
725%        3.000000      9.000000     17.000000  
850%        6.000000     19.000000     22.000000  
975%       12.000000     40.000000     28.000000  
10max     2376.000000   1113.000000    224.000000  

这里,使用了 data.describe() 方法对数值型变量进行统计分析。从上面可以简要得出以下几个结论:

  • 读者的评论和收藏热情都不算太高。大部分文章(75 %)的评论数量为十几条,收藏数量不过几十个。这和一些微信大 V 公众号动辄百万级阅读、数万级评论和收藏量相比,虎嗅网的确相对小众一些。不过也正是因为小众,也才深得部分人的喜欢。

  • 评论数最多的文章有 2376 条,收藏数最多的文章有 1113 个收藏量,说明还是有一些潜在的比较火或者质量比较好的文章。

  • 最长的文章标题长达 224 个字,大部分文章标题长度在 20 来个字左右,所以 标题最好不要太长或过短

对于非数值型变量(name、write_time),使用 describe() 方法会产生另外一种汇总统计。

1print(data['name'].describe())
2print(data['write_time'].describe())
3# 结果:
4count     49994
5unique     3162
6top          虎嗅
7freq      10513
8Name: name, dtype: object
9count                   49994
10unique                   2397
11top       2014-07-10 00:00:00
12freq                      274
13first     2012-04-03 00:00:00
14last      2018-10-31 00:00:00

unique 表示唯一值数量,top 表示出现次数最多的变量,freq 表示该变量出现的次数,所以可以简单得出以下几个结论:

  • 在文章来源方面,3162 个作者贡献了这 5 万篇文章,其中自家官网「虎嗅」写的数量最多,超过了 1 万篇,这也很自然。

  • 在文章发表时间方面,最早的一篇文章来自于 2012年 4 月 3 日。 6 年多时间,发文数最多的 1 天 是 2014 年 7 月 10 日,一共发了 274 篇文章。

4.2. 不同时期文章发布的数量变化


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可以看到 ,以季度为时间尺度的 6 年间,前几年发文数量比较稳定,大概在1750 篇左右,个别季度数量激增到 2000 篇以上。2016 年之后文章开始增加到 2000 篇以上,可能跟网站知名度提升有关。首尾两个季度日期不全,所以数量比较少。

具体代码实现如下:

1def analysis1(data):
2    # # 汇总统计
3    # print(data.describe())
4    # print(data['name'].describe())
5    # print(data['write_time'].describe())
6
7    data.set_index(data['write_time'],inplace=True)
8    data = data.resample('Q').count()['name']  # 以季度汇总
9    data = data.to_period('Q')
10    # 创建x,y轴标签
11    x = np.arange(0,len(data),1)
12    ax1.plot(x,data.values, #x、y坐标
13        color = color_line , #折线图颜色为红色
14        marker = 'o',markersize = 4 #标记形状、大小设置
15        )
16    ax1.set_xticks(x) # 设置x轴标签为自然数序列
17    ax1.set_xticklabels(data.index) # 更改x轴标签值为年份
18    plt.xticks(rotation=90) # 旋转90度,不至太拥挤
19
20    for x,y in zip(x,data.values):
21        plt.text(x,y + 10,'%.0f' %y,ha = 'center',color = colors,
fontsize=fontsize_text )
22        # '%.0f' %y 设置标签格式不带小数
23    # 设置标题及横纵坐标轴标题
24    plt.title('虎嗅网文章数量发布变化(2012-2018)',color = colors,
fontsize=fontsize_title)
25    plt.xlabel('时期')
26    plt.ylabel('文章(篇)')
27    plt.tight_layout()  # 自动控制空白边缘
28    plt.savefig('虎嗅网文章数量发布变化.png',dpi=200)
29    plt.show()


4.3. 文章收藏量 TOP10


接下来,到了我们比较关心的问题:几万篇文章里,到底哪些文章写得比较好或者比较火?

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此处选取了「favorites」(收藏数量)作为衡量标准。毕竟,一般好的文章,我们都会有收藏的习惯。

第一名「读完这10本书,你就能站在智商鄙视链的顶端了 」以 1113 次收藏位居第一,并且遥遥领先于后者,看来大家都怀有「想早日攀上人生巅峰,一览众人小」的想法啊。打开这篇文章的链接,文中提到了这几本书:《思考,快与慢》、《思考的技术》、《麦肯锡入职第一课:让职场新人一生受用的逻辑思考力》等。一本都没看过,看来这辈子是很难登上人生巅峰了。

发现两个有意思的地方:
第一,文章标题都比较短小精炼。
第二,文章收藏量虽然比较高,但评论数都不多,猜测这是因为 大家都喜欢做伸手党?

4.4. 历年文章收藏量 TOP3


在了解文章的总体排名之后,我们来看看历年的文章排名是怎样的。这里,每年选取了收藏量最多的 3 篇文章。

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鸟哥笔记,新媒体运营,苏克1900,内容运营,新媒体营销,标题可以看到,文章收藏量基本是逐年递增的,但 2015 年的 3 篇文章的收藏量却是最高的,包揽了总排名的前 3 名,不知道这一年的文章有什么特别之处。

以上只罗列了一小部分文章的标题,可以看到标题起地都蛮有水准的。关于标题的重要性,有这样通俗的说法:「一篇好文章,标题占一半」,一个好的标题可以大大增强文章的传播力和吸引力。文章标题虽只有短短数十字,但要想起好,里面也是很有很多技巧的。

好在,这里提供了 5 万个标题可供参考。如需,可以在公众号后台回复「虎嗅」得到这份 CSV 文件。

代码实现如下:

1def analysis2(data):
2    # # 总收藏排名
3    # top = data.sort_values(['favorites'],ascending = False)
4    # # 收藏前10
5    # top.index = (range(1,len(top.index)+1)) # 重置index,并从1开始编号
6    # print(top[:10][['title','favorites','comment']])
7
8    # 按年份排名
9    # # 增加一列年份列
10    # data['year'] = data['write_time'].dt.year
11    def topn(data):
12        top = data.sort_values('favorites',ascending=False)
13        return top[:3]
14    data = data.groupby(by=['year']).apply(topn)
15    print(data[['title','favorites']])
16    # 增加每年top123列,列依次值为1、2、3
17    data['add'] = 1 # 辅助
18    data['top'] = data.groupby(by='year')['add'].cumsum()
19    data_reshape = data.pivot_table(index='year',columns='top',values='favorites').
reset_index()
20    # print(data_reshape)  # ok
21    data_reshape.plot(
22        # x='year',
23        y=[1,2,3],
24        kind='bar',
25        width=0.3,
26        color=['#1362A3','#3297EA','#8EC6F5']  # 设置不同的颜色
27        # title='虎嗅网历年收藏数最多的3篇文章'
28        )
29    plt.xlabel('Year')
30    plt.ylabel('文章收藏数量')
31    plt.title('历年 TOP3 文章收藏量比较',color = colors,fontsize=fontsize_title)
32    plt.tight_layout()  # 自动控制空白边缘,以全部显示x轴名称
33    # plt.savefig('历年 Top3 文章收藏量比较.png',dpi=200)
34    plt.show()


4.4.1. 最高产作者 TOP20

上面,我们从收藏量指标进行了分析,下面,我们关注一下发布文章的作者(个人/媒体)。前面提到发文最多的是虎嗅官方,有一万多篇文章,这里我们筛除官媒,看看还有哪些比较高产的作者。

鸟哥笔记,新媒体运营,苏克1900,内容运营,新媒体营销,标题可以看到,前 20 名作者的发文量差距都不太大。发文比较多的有「娱乐资本论」、「Eastland」、「发条橙子」这类媒体号;也有虎嗅官网团队的作者:发条橙子、周超臣、张博文等;还有部分独立作者:假装FBI、孙永杰等。可以尝试关注一下这些高产作者。

代码实现如下:

1def analysis3(data):
2    data = data.groupby(data['name'])['title'].count()
3    data = data.sort_values(ascending=False)
4    # pandas 直接绘制,.invert_yaxis()颠倒顺序
5    data[1:21].plot(kind='barh',color=color_line).invert_yaxis()
6    for y,x in enumerate(list(data[1:21].values)):
7        plt.text(x+12,y+0.2,'%s' %round(x,1),ha='center',color=colors)
8    plt.xlabel('文章数量')
9    plt.ylabel('作者')
10    plt.title('发文数量最多的 TOP20 作者',color = colors,fontsize=fontsize_title)
11    plt.tight_layout()
12    plt.savefig('发文数量最多的TOP20作者.png',dpi=200)
13    plt.show()


4.4.2. 平均文章收藏量最多作者 TOP 10

我们关注一个作者除了是因为文章高产以外,可能更看重的是其文章水准。这里我们选择「文章平均收藏量」(总收藏量/文章数)这个指标,来看看文章水准比较高的作者是哪些人。

这里,为了避免出现「某作者只写了一篇高收藏率的文章」这种不能代表其真实水准的情况,我们将筛选范围定在至少发布过 5 篇文章的作者们。

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可以看到,前 10 名作者包括:遥遥领先的 重读、两位高产又有质量的 辩手李慕阳饭统戴老板  ,还有大众比较熟悉的 高晓松宁南山等。

如果你将这份名单和上面那份高产作者名单进行对比,会发现他们没有出现在这个名单中。相比于数量,质量可能更重要吧。

下面,我们就来看看排名第一的 重读 都写了哪些高收藏量文章。

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居然写的都是清一色关于马老板家的文章。

了解了前十名作者之后,我们顺便也看看那些处于最后十名的都是哪些作者。

鸟哥笔记,新媒体运营,苏克1900,内容运营,新媒体营销,标题

一对比,就能看到他们的文章收藏量就比较寒碜了。尤其好奇最后一位作者 Yang Yemeng ,他写了 7 篇文章,竟然一个收藏都没有。

来看看他究竟写了些什么文章。

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原来写的全都是英文文章,看来大家并不太钟意阅读英文类的文章啊。

具体实现代码:

1def analysis4(data):
2    data = pd.pivot_table(data,values=['favorites'],index='name',
aggfunc=[np.sum,np.size])
3    data['avg'] = data[('sum','favorites')]/data[('size','favorites')]
4    # 平均收藏数取整
5    # data['avg'] = data['avg'].round(decimals=1)
6    data['avg'] = data['avg'].astype('int')
7    # flatten 平铺列
8    data.columns = data.columns.get_level_values(0)
9    data.columns = ['total_favorites','ariticls_num','avg_favorites']
10    # 筛选出文章数至少5篇的
11    data=data.query('ariticls_num > 4')
12    data = data.sort_values(by=['avg_favorites'],ascending=False)
13    # # 查看平均收藏率第一名详情
14    # data = data.query('name == "重读"')
15    # # 查看平均收藏率倒数第一名详情
16    # data = data.query('name == "Yang Yemeng"')
17    # print(data[['title','favorites','write_time']])
18    print(data[:10])     # 前10名
19    print(data[-10:])    # 后10名


4.5. 文章评论数最多 TOP10


说完了收藏量。下面,我们再来看看评论数量最多的文章是哪些。

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基本上都是和 三星 有关的文章,这些文章大多来自 2014 年,那几年 三星 好像是挺火的,不过这两年国内基本上都见不到三星的影子了,世界变化真快。

发现了两个有意思的现象。

第一,上面关于 三星 和前面 阿里 的这些批量文章,它们「霸占」了评论和收藏榜,结合知乎上曾经的一篇关于介绍虎嗅这个网站的文章:虎嗅网其实是这样的 ,貌似能发现些微妙的事情

第二,这些文章评论数和收藏数两个指标几乎呈极端趋势,评论量多的文章收藏量却很少,评论量少的文章收藏量却很多。

我们进一步观察下这两个参数的关系。

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可以看到,大多数点都位于左下角,意味着这些文章收藏量和评论数都比较低。但也存在少部分位于上方和右侧的异常值,表明这些文章呈现 「多评论、少收藏」或者「少评论、多收藏」的特点。

4.6. 文章标题长度


下面,我们再来看看文章标题的长度和收藏量之间有没有什么关系。

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大致可以看出两点现象:

第一,收藏量高的文章,他们的标题都比较短(右侧的部分散点)。

第二,标题很长的文章,它们的收藏量都非常低(左边形成了一条垂直线)。

看来,文章起标题时最好不要起太长的。

实现代码如下:

1def analysis5(data):
2    plt.scatter(
3        x=data['favorites'],
4        y =data['comment'],
5        s=data['title_length']/2,
6        )
7    plt.xlabel('文章收藏量')
8    plt.ylabel('文章评论数')
9    plt.title('文章标题长度与收藏量和评论数之间的关系',color = colors,
fontsize=fontsize_title)
10    plt.tight_layout()
11    plt.show()


4.7. 标题形式


下面,我们看看作者在起文章标题的时候,在标点符号方面有没有什么偏好。


可以看到,五万篇文章中,大多数文章的标题是陈述性标题。三分之一(34.8%) 的文章标题使用了问号「?」,而仅有 5% 的文章用了叹号「!」。通常,问号会让人们产生好奇,从而想去点开文章;而叹号则会带来一种紧张或者压迫感,使人不太想去点开。所以,可以尝试多用问号而少用叹号。

4.8. 文本分析


最后,我们从这 5 万篇文章中的标题和摘要中,来看看虎嗅网的文章主要关注的都是哪些主题领域。

这里首先运用了 jieba 分词包对标题进行了分词,然后用 WordCloud 做成了词云图,因虎嗅网含有「虎」字,故选取了一张老虎头像。(关于 jieba 和 WordCloud 两个包,之后再详细介绍)

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可以看到文章的主题内容侧重于:互联网、知名公司、电商、投资这些领域。这和网站本身对外宣传的核心内容,即「关注互联网与移动互联网一系列明星公司的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势,以及互联网与移动互联网如何改造传统产业」大致相符合。

实现代码如下:

1def analysis6(data):
2    text=''
3    for i in data['title'].values:
4        symbol_to_replace = '[!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@,。?★、…【】《》?
“”‘’![\\]^_`{|}~]+'
5        i = re.sub(symbol_to_replace,'',i)
6        text+=' '.join(jieba.cut(i,cut_all=False))
7    d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()
8
9    background_Image = np.array(Image.open(path.join(d, "tiger.png")))
10    font_path = 'C:\Windows\Fonts\SourceHanSansCN-Regular.otf'  # 思源黑字体
11
12    # 添加stopswords
13    stopwords = set()
14    # 先运行对text进行词频统计再排序,再选择要增加的停用词
15    stopwords.update(['如何','怎么','一个','什么','为什么','还是','我们','为何',
'可能','不是','没有','哪些','成为','可以','背后','到底','就是','这么','不要','怎样','为了',
'能否','你们','还有','这样','这个','真的','那些'])
16    wc = WordCloud(
17        background_color = 'black',
18        font_path = font_path,
19        mask = background_Image,
20        stopwords = stopwords,
21        max_words = 200,
22        margin =2,
23        max_font_size = 100,
24        random_state = 42,
25        scale = 2,
26    )
27    wc.generate_from_text(text)
28    process_word = WordCloud.process_text(wc, text)
29    # 下面是字典排序
30    sort = sorted(process_word.items(),key=lambda e:e[1],reverse=True) # sort为list
31    print(sort[:50])  # 输出前词频最高的前50个,然后筛选出不需要的stopwords,
添加到前面的stopwords.update()方法中
32    img_colors = ImageColorGenerator(background_Image)
33    wc.recolor(color_func=img_colors)  # 颜色跟随图片颜色
34    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
35    plt.axis('off')
36    plt.tight_layout()  # 自动控制空白边缘
37    plt.savefig('huxiu20.png',dpi=200)
38    plt.show()

上面的关键词是这几年总体的概况,而科技互联网行业每年的发展都是不同的,所以,我们再来看看历年的一些关键词,透过这些关键词看看这几年互联网行业、科技热点、知名公司都有些什么不同变化。

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可以看到每年的关键词都有一些相同之处,但也不同的地方:

  • 中国互联网、公司、苹果、腾讯、阿里等这些热门关键词一直都是热门,这几家公司真是稳地一批啊。

  • 每年会有新热点涌现:比如 2013 年的微信(刚开始火)、2016 年的直播(各大直播平台如雨后春笋般出现)、2017年的 iPhone(上市十周年)、2018年的小米(上市)。

  • 不断有新的热门技术出现:2013 - 2015 年的 O2O、2016 年的 VR、2017 年的 AI 、2018 年的「区块链」。这些科技前沿技术也是这几年大家口耳相传的热门词汇。

通过这一幅图,就看出了这几年科技互联网行业、明星公司、热点信息的风云变化。

5. 小结

  • 本文简要分析了虎嗅网 5 万篇文章信息,大致了解了近些年科技互联网的千变万化。

  • 发掘了那些优秀的文章和作者,能够节省宝贵的时间成本。

  • 一篇文章要想传播广泛,文章本身的质量和标题各占一半,文中的5 万个标题相信能够带来一些灵感。

  • 本文尚未做深入的文本挖掘,而文本挖掘可能比数据挖掘涵盖的信息量更大,更有价值。进行这些分析需要机器学习和深度学习的知识,待后期学习后再来补充。


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