【毕业设计】FP-Growth 新闻挖掘系统 - python

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(11) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

0 前言

🔥 Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!

🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大… 毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定要提前准备,避免到后面措手不及,草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的新项目是

🚩 基于FP-Growth的新闻挖掘算法系统的设计与实现

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:4分
  • 工作量:4分
  • 创新点:3分

🧿 选题指导, 项目分享:

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

1 项目背景

如今新闻泛滥,令人眼花缭乱,即使同一话题下的新闻也多得数不胜数。人们可以根据自己的职业和爱好关注专业新闻网站的不同热点要闻。因此,通过对人们关注新闻的热点问题进行分析,可以得出民众对某个领域的关切程度和社会需要解决的问题,也有利于了解当前的舆论焦点,有助于政府了解民意,便于国家对舆论进行正确引导,使我们的社会更加安定和谐。本文以财经领域为例,通过爬虫技术抓取网络上的大量财经新闻,通过对新闻内容文本进行预处理及密度聚类分析来发现热点;从发现的热点中,再进行词汇聚类分析,得出热点所涉及的人或事物,以此分析出社会对经济领域关注的问题和需要解决的问题。

在这里插入图片描述

2 算法架构

该项目学长要通过文本挖掘技术进行新闻热点问题分析,把从网上抓取到的财经新闻,通过对新闻内容的聚类,得到新闻热点;再对热点进行分析,通过对某一热点相关词汇的聚类,得到热点问题所涉及的人物、行业或组织等。

在这里插入图片描述
1、利用新闻 API、爬虫算法、多线程并行技术,抓取三大专业财经新闻网站(新浪财经、搜狐财经、新华网财经)的大量财经新闻报道;

2、对新闻进行去重、时间段过滤,然后对新闻内容文本进行 jieba 分词并词性标注,过滤出名词、动词、简称等词性,分词前使用自定义的用户词词典增加分词的准确性,分词后使用停用词词典、消歧词典、保留单字词典过滤掉对话题无关并且影响聚类准确性的词,建立每篇新闻的词库,利用 TF-IDF 特征提取之后对新闻进行 DBSCAN 聚类,并对每个类的大小进行排序;

3、针对聚类后的每一类新闻,为了得到该处热点的话题信息,还需要提取它们的标题,利用 TextRank 算法,对标题的重要程度进行排序,用重要性最高的标题来描述该处热点的话题

4、对所有的新闻内容进行 jieba 分词,并训练出 word2vec 词嵌入模型,然后对聚类后的每一类新闻,提取它们的内容分词后的结果,运用 word2vec 模型得到每个词的词向量,再利用 FP-Growth类算法进行相关新闻挖掘。

3 FP-Growth算法原理

3.1 FP树

FP树是一种存储数据的树结构,如下图所示,每一路分支表示数据集的一个项集,数字表示该元素在某分支中出现的次数

在这里插入图片描述

3.2 算法过程

1 构建FP树

  • 遍历数据集获得每个元素项的出现次数,去掉不满足最小支持度的元素项
  • 构建FP树:读入每个项集并将其添加到一条已存在的路径中,若该路径不存在,则创建一条新路径(每条路径是一个无序集合)

2 从FP树中挖掘频繁项集

  • 从FP树中获得条件模式基
  • 利用条件模式基构建相应元素的条件FP树,迭代直到树包含一个元素项为止

算法过程写得比较简略,具体过程我们在下节的实操中进一步理解。

3.3 算法实现

3.3.1 构建FP树

class treeNode:
    def __init__(self,nameValue,numOccur,parentNode):
        self.name=nameValue #节点名
        self.count=numOccur #节点元素出现次数
        self.nodeLink=None #存放节点链表中,与该节点相连的下一个元素
        self.parent=parentNode
        self.children={} #用于存放节点的子节点,value为子节点名
    
    def inc(self,numOccur):
        self.count+=numOccur
    
    def disp(self,ind=1):
        print("   "*ind,self.name,self.count) #输出一行节点名和节点元素数,缩进表示该行节点所处树的深度
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind+1) #对于子节点,深度+1

# 构造FP树
# dataSet为字典类型,表示探索频繁项集的数据集,keys为各项集,values为各项集在数据集中出现的次数
# minSup为最小支持度,构造FP树的第一步是计算数据集各元素的支持度,选择满足最小支持度的元素进入下一步
def createTree(dataSet,minSup=1):
    headerTable={}

    #遍历各项集,统计数据集中各元素的出现次数
    for key in dataSet.keys():
        for item in key:
            headerTable[item]=headerTable.get(item,0)+dataSet[key] 
            
    #遍历各元素,删除不满足最小支持度的元素
    for key in list(headerTable.keys()):
        if headerTable[key]<minSup:
            del headerTable[key]
    freqItemSet=set(headerTable.keys())
    
    #若没有元素满足最小支持度要求,返回None,结束函数
    if len(freqItemSet)==0:
        return None,None
    for key in headerTable.keys():
        headerTable[key]=[headerTable[key],None] #[元素出现次数,**指向每种项集第一个元素项的指针**]
    retTree=treeNode("Null Set",1,None) #初始化FP树的顶端节点
    
    for tranSet,count in dataSet.items():
        localD={} #存放每次循环中的频繁元素及其出现次数,便于利用全局出现次数对各项集元素进行项集内排序
        for item in tranSet:
            if item in freqItemSet:
                localD[item]=headerTable[item][0]
        if len(localD)>0:
            orderedItems=[v[0] for v in sorted(localD.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)] #根据元素全局出现次数对每个项集(tranSet)中的元素进行排序
            updateTree(orderedItems,retTree,headerTable,count) #使用排序后的项集对树进行填充
    return retTree,headerTable


#树的更新函数
#items为按出现次数排序后的项集,是待更新到树中的项集;count为items项集在数据集中的出现次数
#inTree为待被更新的树;headTable为头指针表,存放满足最小支持度要求的所有元素
def updateTree(items,inTree,headerTable,count):
    #若项集items当前最频繁的元素在已有树的子节点中,则直接增加树子节点的计数值,增加值为items[0]的出现次数
    if items[0] in inTree.children: 
        inTree.children[items[0]].inc(count)
    else:#若项集items当前最频繁的元素不在已有树的子节点中(即,树分支不存在),则通过treeNode类新增一个子节点
        inTree.children[items[0]]=treeNode(items[0],count,inTree)
        #若新增节点后表头表中没有此元素,则将该新增节点作为表头元素加入表头表
        if headerTable[items[0]][1]==None: 
            headerTable[items[0]][1]=inTree.children[items[0]]
        else:#若新增节点后表头表中有此元素,则更新该元素的链表,即,在该元素链表末尾增加该元素
            updateHeader(headerTable[items[0]][1],inTree.children[items[0]])
    #对于项集items元素个数多于1的情况,对剩下的元素迭代updateTree
    if len(items)>1:
        updateTree(items[1::],inTree.children[items[0]],headerTable,count)


#元素链表更新函数
#nodeToTest为待被更新的元素链表的头部
#targetNode为待加入到元素链表的元素节点
def updateHeader(nodeToTest,targetNode):
    #若待被更新的元素链表当前元素的下一个元素不为空,则一直迭代寻找该元素链表的末位元素
    while nodeToTest.nodeLink!=None: 
        nodeToTest=nodeToTest.nodeLink #类似撸绳子,从首位一个一个逐渐撸到末位
    #找到该元素链表的末尾元素后,在此元素后追加targetNode为该元素链表的新末尾元素
    nodeToTest.nodeLink=targetNode

测试

#加载简单数据集
def loadSimpDat():
    simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'],
               ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'],
               ['z'],
               ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
               ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'],
               ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']]
    return simpDat

#将列表格式的数据集转化为字典格式
def createInitSet(dataSet):
    retDict={}
    for trans in dataSet:
        retDict[frozenset(trans)]=1
    return retDict

simpDat=loadSimpDat()
dataSet=createInitSet(simpDat)
myFPtree1,myHeaderTab1=createTree(dataSet,minSup=3)
myFPtree1.disp(),myHeaderTab1

输入数据:

在这里插入图片描述
由此数据集构建的FP树长这样,看看是不是满足上一节介绍的FP树结构

在这里插入图片描述

3.4 从FP树中挖掘频繁项集

具体过程如下:

1 从FP树中获得条件模式基

  • 条件模式基:以所查找元素项为结尾的路径集合,每条路径都是一条前缀路径,路径集合包括前缀路径和路径计数值。
  • 例如,元素"r"的条件模式基为 {x,s}2,{z,x,y}1,{z}1
  • 前缀路径:介于所查找元素和树根节点之间的所有内容
  • 路径计数值:等于该条前缀路径的起始元素项(即所查找的元素)的计数值

2 利用条件模式基构建相应元素的条件FP树

  • 对每个频繁项,都要创建一棵条件FP树。
  • 例如对元素t创建条件FP树:使用获得的t元素的条件模式基作为输入,利用构建FP树相同的逻辑构建元素t的条件FP树

3 迭代步骤(1)(2),直到树包含一个元素项为止

  • 接下来继续构建{t,x}{t,y}{t,z}对应的条件FP树(tx,ty,tz为t条件FP树的频繁项集),直到条件FP树中没有元素为止
  • 至此可以得到与元素t相关的频繁项集,包括2元素项集、3元素项集。。。
#由叶节点回溯该叶节点所在的整条路径
#leafNode为叶节点,treeNode格式;prefixPath为该叶节点的前缀路径集合,列表格式,在调用该函数前注意prefixPath的已有内容
def ascendTree(leafNode,prefixPath):
    if leafNode.parent!=None:
        prefixPath.append(leafNode.name)
        ascendTree(leafNode.parent,prefixPath)
        
#获得指定元素的条件模式基
#basePat为指定元素;treeNode为指定元素链表的第一个元素节点,如指定"r"元素,则treeNode为r元素链表的第一个r节点
def findPrefixPath(basePat,treeNode):
    condPats={} #存放指定元素的条件模式基
    while treeNode!=None: #当元素链表指向的节点不为空时(即,尚未遍历完指定元素的链表时)
        prefixPath=[]
        ascendTree(treeNode,prefixPath) #回溯该元素当前节点的前缀路径
        if len(prefixPath)>1:
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])]=treeNode.count #构造该元素当前节点的条件模式基
        treeNode=treeNode.nodeLink #指向该元素链表的下一个元素
    return condPats

#有FP树挖掘频繁项集
#inTree: 构建好的整个数据集的FP树
#headerTable: FP树的头指针表
#minSup: 最小支持度,用于构建条件FP树
#preFix: 新增频繁项集的缓存表,set([])格式
#freqItemList: 频繁项集集合,list格式

def mineTree(inTree,headerTable,minSup,preFix,freqItemList):
    #按头指针表中元素出现次数升序排序,即,从头指针表底端开始寻找频繁项集
    bigL=[v[0] for v in sorted(headerTable.items(),key=lambda p:p[1][0])] 
    for basePat in bigL:
        #将当前深度的频繁项追加到已有频繁项集中,然后将此频繁项集追加到频繁项集列表中
        newFreqSet=preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat)
        print("freqItemList add newFreqSet",newFreqSet)
        freqItemList.append(newFreqSet)
        #获取当前频繁项的条件模式基
        condPatBases=findPrefixPath(basePat,headerTable[basePat][1])
        #利用当前频繁项的条件模式基构建条件FP树
        myCondTree,myHead=createTree(condPatBases,minSup)
        #迭代,直到当前频繁项的条件FP树为空
        if myHead!=None:
            mineTree(myCondTree,myHead,minSup,newFreqSet,freqItemList)

接着刚才构建的FP树,测试一下,

freqItems=[]
mineTree(myFPtree1,myHeaderTab1,3,set([]),freqItems)
freqItems

我们从FP树中挖掘到的频繁项集如下,这里设置的最小支持度为3:

在这里插入图片描述
上图表示数据集中,支持度大于3(出现3次以上)的元素项集,即,频繁项集。

4 系统设计展示

为了方便操作及理解,学长使用 Python 的 tkinter 模块设计了一个系统操作界面

在这里插入图片描述

分析可视化

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5 最后