O'Reillyの本をクラスタリングで分類してみる

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MachineLearning Python clustering scikit-learn 機械学習 Python テキストリンク

目標

O'Reilly JapanのHPから本の情報を取得して、
取得した情報から本を非階層クラスタリングで分類してみます。
手順は以下のとおり。
　・Webのトップページから本の詳細情報情報にアクセスし、
　　本紹介の文章をリストで取得する
　・本ごとに本紹介の文章を単語レベルに分解して、各々の単語に重み付けする
　・上記情報をもとに、クラスタリングで本を分類する
言語はPythonを利用します。

Webから情報を取得する

※クローリングとスクレイピングで調べるといろいろ情報が出てくると思います。
1.まず、トップページにある新刊本の詳細ページへのURLを全て取得、
　allBookLinksの中に配列で格納する。

clustering.py
#coding:utf-8

import numpy as np
import mechanize
import MeCab
import util
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.cluster import AffinityPropagation

# get O'Reilly new books from Top page
page = mechanize.Browser()
page.open('http://www.oreilly.co.jp/index.shtml')

response = page.response()
soup = BeautifulSoup(response.read(), "html.parser")

allBookLinks = []
bibloLinks = soup.find_all("p", class_="biblio_link")
for bibloLink in bibloLinks:
    books = bibloLink.find_all("a", href=re.compile("http://www.oreilly.co.jp/books/"))
    for book in books:
        allBookLinks.append( book.get("href") )

2.上記で取得した本の詳細ページURLに移動し、移動先のページから
　titleListに本のタイトル・inputDatasに紹介文を格納する。
　関連書籍情報のURLも取得し、1階層分だけリストに加える。

clustering.py
def get_detail_sentence_list( detailPageLink ):
    page.open( detailPageLink )
    detailResponse = page.response()
    detailSoup = BeautifulSoup( detailResponse.read(), "html.parser" )
    # get title
    titleTag = detailSoup.find("h3", class_="title")
    title = titleTag.get_text().encode('utf-8')
    # get detail
    detailDiv = detailSoup.find("div", id="detail")
    detail = detailDiv.find("p").get_text().encode('utf-8')
    # get relation book links
    relationLinks = detailDiv.find_all("a")
    relationLinkList = []
    for relationLink in relationLinks:
        href = relationLink.get("href")
        if href.find('/books/') > 0:
            relationLinkList.append(href[href.find('/books/') + len('/books/'):])
    return [ title, detail, relationLinkList ]


# crolling books info
titleList = []
inputDatas = []
for bookLink in allBookLinks:
    title, detail, relationLinkList = get_detail_sentence_list( bookLink )
    # save
    if not (title in titleList):
        titleList.append(title)
        inputDatas.append( detail )

    # go to relation book links
    for relationLink in relationLinkList:
        title, detail, relationLinkList = get_detail_sentence_list( 'http://www.oreilly.co.jp/books/' + relationLink )
        # save
        if not (title in titleList):
            titleList.append(title)
            inputDatas.append( detail )

TF-IDF法で本ごとの紹介文を重み付けする

TfidfVectorizerを使ったXの中身は、
　・len( X )=探索した本の数
　・len( X[0] )=本の紹介文の単語の数
　・X[0][0]=0番目の本の0番目に出てくる単語（terms[0]に格納されている単語）のTF-IDFの値
みたいな感じの行列。
ロジック組んでTF-IDFを計算しても良いけど、このライブラリを使うと楽。

clustering.py
def get_word_list( targetText ):
    tagger = MeCab.Tagger()
    wordList = []
    if len(targetText) > 0:
        node = tagger.parseToNode(targetText)
        while node:
            if len(util.mytrim(node.surface)) > 0:
                wordList.append(node.surface)
            node = node.next
    return wordList

tfidfVectonizer = TfidfVectorizer(analyzer=get_word_list, min_df=1, max_df=50)
X = tfidfVectonizer.fit_transform( inputDatas )
terms = tfidfVectonizer.get_feature_names()
util.py
#coding:utf-8

def mytrim( target ):
    target = target.replace('　','')
    return target.strip()

クラスタリングで本を分類する

K-meansとAffinityPropagationの両方で試してみた。
K-meansは先に何個に分類するか決まっているときに利用、
決まっていないときはAffinityPropagationを使うとかなりうまくいく。
今回の場合はAffinityPropagationのほうが適していたと思う。

clustering.py
# clustering by KMeans
k_means = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', n_init=5, verbose=True)
k_means.fit(X)
label = k_means.labels_

clusterList = {}
for i in range(len(titleList)):
    clusterList.setdefault( label[i], '' )
    clusterList[label[i]] = clusterList[label[i]] + ',' + titleList[i]

print 'By KMeans'
for key, value in clusterList.items():
    print key
    print value

print 'By AffinityPropagation'
# clustering by AffinityPropagation
af = AffinityPropagation().fit(X)
afLabel = af.labels_
afClusterList = {}
for i in range(len(titleList)):
    afClusterList.setdefault( afLabel[i], '' )
    afClusterList[afLabel[i]] = afClusterList[afLabel[i]] + ',' + titleList[i]

for key, value in afClusterList.items():
    print key
    print value

いちおう、AffinityPropagation使ったほうの実行結果

なんかそれっぽくなった！


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