比赛实操：人民网算法赛微博流行度预测

2022人民网算法赛：微博流行度预测

比赛地址：http://data.sklccc.com/2022

开源地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5567567

赛题介绍

互联网新媒体，特别是微博的兴起，极大地促进了信息的广泛传播。对微博信息的流行度规模作出精准预测，有利于对互联网舆情态势作出准确研判。

本次比赛提供微博传播数据集，包括一批微博数据，每条微博数据附带用户在当时的基本信息数据。参赛选手需要预测微博在指定时间的流行度。其中，流行度由微博的转发量、评论量、点赞量三者共同决定。

数据说明

数据集数据来源于新浪微博，用户Id、微博Id等信息已经过脱敏。数据集分为训练集和测试集，所有文件均为csv格式。

userid 用户Id(字段加密)
verified 是否微博认证
uservip 用户类别
userLocation 用户所在地
userCreatetime 用户创建时间
gender 性别
statusesCount 用户历史发微博数
followersCount 粉丝数
weiboid 微博Id(字段加密)
content 微博文字内容
pubtime 发布时间
ObserveTime 采集时间
retweetNum 微博采集时间转发数量
likeNum 微博采集时间点赞数量
commentNum 微博采集时间评论数量

评价指标

针对每条微博的转发量、评论量、点赞量，我们采用平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error）来评价预测效果的优劣。

步骤1：数据读取

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

train_data = pd.read_csv('train.data.csv', sep='t')
test_data = pd.read_csv('infer.data.csv', sep='t')

train_data['content'] = train_data['content'].apply(lambda x: x.strip())
test_data['content'] = test_data['content'].apply(lambda x: x.strip())

步骤2：数据分析

首先可以对数据集进行字段分析，如每个用户平均的微博转发数据，通过数据分析可以找到挖掘特征的方向。

用户总个数

train_data['userid'].nunique() # 45583

平均每个用户的转发数据均值

train_data.groupby(['userid'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().head(3)

	commentNum	retweetNum	likeNum
userid
1	2.750000	4.25	8.083333
2	0.333333	0.00	0.083333
3	0.000000	0.00	0.000000

微博内容分析

微博非重复内容

train_data['content'].nunique() # 1202620

微博内容个数统计

train_data['content'].value_counts()

所有男人都抵不住林有有这样往上贴的女人吗?                                                                                          14127
“我家夫人小意柔情，以丈夫为天，我说一她从来不敢说二的！”少帅跪在搓衣板上，一脸豪气云天的说。督军府的众副官：脸是个好东西，拜托少帅您要一下！                                        11136
//@开心源070627:#王源德亚全球品牌代言人# #王源电视剧灿烂# 王源超话风追着雨，雨赶着风，而我陪着你，怕被挨骂的小小少年也已经长成了你想要成为的样子@TFBOYS-王源                     10901
“穆先生，三年不见，我长大了，你又变了多少?”他的手肆无忌惮放在了她胸口：“是长大了不少……”                                                                 8698
“第一次?现在后悔还来的及” 她紧张却摇摇头，“我不后悔——”                                                                                 8486
                                                                                                               ...  
#周深加盟百赞音乐盛典# ✨ @卡布叻_周深 的歌声，像黑夜里的烛光，像朗空中的明月，像清晨的露珠，像黄昏的余晖，像亲切的问候，像甜蜜的微笑，像春天的微风，像冬日的火炉，像初恋者的心扉。浙江卫视为歌而赞的微博视频        1
#张远舞台氛围感#终于等到实力唱将张远开唱了，这一次的成都换季巡演，果然没有让我失望，曲目夏日感满满，唱跳舞台点燃现场氛围                                                      1
真的很感谢@三叔兄 让我?️到了79个宝宝                                                                                              1
#成毅南风知我意# cy #成毅傅云深# 你若不动岁月无恙，心若不动风又奈何;比心?༺ 成毅沉香如屑|应渊|唐周|南风知我意|傅云深 @成毅                                             1
看来还是得多发发自己要不然没得分                                                                                                   1
Name: content, Length: 1171028, dtype: int64

用户类别分析

用户类别分布

train_data['uservip'].value_counts()

-1    793157
     0    548711
          223633
     1     34237
     3     20437
     7     17558
     2     15706
   220      8975
     4      1579
   200      1012
    10       802
     5       148
Name: uservip, dtype: int64

用户类别微博转发均值

train_data.groupby(['uservip'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().head(3)

	commentNum	retweetNum	likeNum
uservip
	2.536227	0.616658	5.713352
0	6.585261	4.328470	21.470601
1	3.880509	1.139440	4.056781

用户地区分析

用户地区统计

train_data['userLocation'].value_counts()

529926
    其他           233139
    北京            86722
    广东            52722
    海外            43670
                  ...  
 广西 崇左                1
重庆 彭水苗族土家族自治县         1
香港 葵青区                1
 湖北 仙桃                1
天津 汉沽区                1
Name: userLocation, Length: 536, dtype: int64

按照地区统计微博转发数据

train_data.groupby(['userLocation'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().head(3)

	commentNum	retweetNum	likeNum
userLocation
	1.185690	0.340480	2.928094
上海	6.089585	2.591486	21.749898
云南	3.458444	0.918585	10.504483

用户粉丝数

plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(131)
sns.regplot(x='followersCount', y='commentNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(132)
sns.regplot(x='followersCount', y='retweetNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(133)
sns.regplot(x='followersCount', y='likeNum', data=train_data.head(1000))

plt.tight_layout()

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用户历史微博数

plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(131)
sns.regplot(x='statusesCount', y='commentNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(132)
sns.regplot(x='statusesCount', y='retweetNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(133)
sns.regplot(x='statusesCount', y='likeNum', data=train_data.head(1000))

plt.tight_layout()

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plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(131)
sns.boxenplot(x='verified', y='commentNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(132)
sns.boxenplot(x='verified', y='retweetNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(133)
sns.boxenplot(x='verified', y='likeNum', data=train_data.head(1000))

plt.tight_layout()

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用户性别

plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(131)
sns.boxenplot(x='gender', y='commentNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(132)
sns.boxenplot(x='gender', y='retweetNum', data=train_data.head(1000))

plt.subplot(133)
sns.boxenplot(x='gender', y='likeNum', data=train_data.head(1000))

plt.tight_layout()

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微博发布时间、观测时间

train_data['ObserveTime'] = pd.to_datetime(train_data['ObserveTime'])
train_data['pubtime'] = pd.to_datetime(train_data['pubtime'])

train_data['ShowTime'] = train_data['ObserveTime'] - train_data['pubtime']
train_data['ShowTime_minute'] = train_data['ShowTime'].dt.total_seconds() // 60

train_data['pubtime_hour'] = train_data['pubtime'].dt.hour
train_data['ObserveTime_hour'] = train_data['ObserveTime'].dt.hour

plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(311)
sns.lineplot(x='pubtime_hour', y='commentNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(312)
sns.lineplot(x='pubtime_hour', y='retweetNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(313)
sns.lineplot(x='pubtime_hour', y='likeNum', data=train_data.sample(10000))

plt.tight_layout()

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plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(311)
sns.lineplot(x='ObserveTime_hour', y='commentNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(312)
sns.lineplot(x='ObserveTime_hour', y='retweetNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(313)
sns.lineplot(x='ObserveTime_hour', y='likeNum', data=train_data.sample(10000))

plt.tight_layout()

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微博存活时间

plt.figure(figsize=(6, 4))

plt.subplot(131)
sns.regplot(x='ShowTime_minute', y='commentNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(132)
sns.regplot(x='ShowTime_minute', y='retweetNum', data=train_data.sample(10000))

plt.subplot(133)
sns.regplot(x='ShowTime_minute', y='likeNum', data=train_data.sample(10000))

plt.tight_layout()

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步骤3：赛题思路

赛题是一个典型的数据挖掘的数据，包含了多个字段，因此需要提前对字段进行转换和编码。

特征工程

划分验证集

train_data = pd.read_csv('train.data.csv', sep='t')
test_data = pd.read_csv('infer.data.csv', sep='t')

train_data['content'] = train_data['content'].apply(lambda x: x.strip())
test_data['content'] = test_data['content'].apply(lambda x: x.strip())

train_data = train_data.sample(frac=1.0)
train_idx = np.arange(train_data.shape[0])[:-25000]
valid_idx = np.arange(train_data.shape[0])[-25000:]

对用户计算target mean特征

userid_feature = train_data.iloc[train_idx].groupby(['userid'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().reset_index()

history_count = train_data.iloc[train_idx]['userid'].value_counts().to_dict()
userid_feature['userid_history_count'] = userid_feature['userid'].map(history_count)

userid_feature.loc[
userid_feature['userid_history_count'] < 3,
['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']
] = train_data.iloc[train_idx][['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().values

userid_feature.columns = [userid_feature.columns[0]] + [x + '_userid_mean' for x in userid_feature.columns[1:]]

计算历史微博数据

content_feature = train_data.iloc[train_idx].groupby(['content'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().reset_index()

history_count = train_data.iloc[train_idx]['content'].value_counts().to_dict()
content_feature['content_history_count'] = content_feature['content'].map(history_count)

content_feature.loc[
content_feature['content_history_count'] < 3,
['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']
] = train_data.iloc[train_idx][['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().values

content_feature.columns = [content_feature.columns[0]] + [x + '_content_mean' for x in content_feature.columns[1:]]

提取微博内容特征

#检验是否全是中文字符 def str_isall_chinese(str): for ch in str: if not u'u4e00' <= ch <= u'u9fa5': return False return True

#判断字符串是否包含中文 def str_contain_chinese(str): for ch in str: if u'u4e00'<=ch<=u'u9fff': return True return False

train_data['content_charcount'] = train_data['content'].apply(len)
train_data['content_all_ch'] = train_data['content'].apply(str_isall_chinese)
train_data['content_contain_ch'] = train_data['content'].apply(str_contain_chinese)

location_feature = train_data.iloc[train_idx].groupby(['userLocation'])[['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().reset_index()
history_count = train_data.iloc[train_idx]['userLocation'].value_counts().to_dict()
location_feature['location_history_count'] = location_feature['userLocation'].map(history_count)

location_feature.loc[
location_feature['location_history_count'] < 3,
['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']
] = train_data.iloc[train_idx][['commentNum', 'retweetNum', 'likeNum']].mean().values

location_feature.columns = [location_feature.columns[0]] + [x + '_location_mean' for x in location_feature.columns[1:]]

特征合并

train_data = pd.merge(train_data, userid_feature, on='userid', how='left')
train_data = pd.merge(train_data, content_feature, on='content', how='left')
train_data = pd.merge(train_data, uservip_feature, on='uservip', how='left')
train_data = pd.merge(train_data, time_feature, on='pubtime_hour', how='left')
train_data = pd.merge(train_data, location_feature, on='userLocation', how='left')

思路1：线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import jieba

model = LinearRegression()

model.fit(
train_data.iloc[train_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1),
train_commentNum
)
pred_commentNum = model.predict(train_data.iloc[valid_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1))
print('commentNum MAPE:', mean_absolute_percentage_error(pred_commentNum, valid_commentNum))

model.fit(
train_data.iloc[train_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1),
train_retweetNum
)
pred_retweetNum = model.predict(train_data.iloc[valid_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1))
print('retweetNum MAPE:', mean_absolute_percentage_error(pred_retweetNum, valid_retweetNum))

model.fit(
train_data.iloc[train_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1),
train_likeNum
)
pred_likeNum = model.predict(train_data.iloc[valid_idx].drop(['weiboid', 'content', 'commentNum', 'retweetNum', 'likeNum'], axis=1))
print('likeNum MAPE:', mean_absolute_percentage_error(pred_likeNum, valid_likeNum))

commentNum MAPE: 1.7469178890641088
retweetNum MAPE: 1.2269386458093727
likeNum MAPE: 1.5407936805042253

思路2：决策树

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

model = DecisionTreeRegressor(max_depth=6)

commentNum MAPE: 4.9309003994933
retweetNum MAPE: 3.6300008142097706
likeNum MAPE: 2.0723876497611156

思路3：LightGBM

from lightgbm import LGBMRegressor

model = LGBMRegressor(max_depth=6, n_estimators=100)

commentNum MAPE: 4.259334507873504
retweetNum MAPE: 2.203757388911284
likeNum MAPE: 1.2835411910087355

总结与展望

本次项目中我们对微博数据进行了特征提取 + 模型搭建，并尝试了多个机器学习模型。数据集特征包含了多种类型，如类别、数值、文本和时间，因此需要考虑从多角度进行特征提取。同时需要考虑到用户与微博的关系，以及微博内容特征。

后续可以从以下几个角度进行改进：

加入文本特征，如TFIDF或词向量嵌入
使用深度学习和多模态进行训练
使用多折交叉验证进行训练

【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】

本文由机构顾问发布在国际竞赛联盟，转载此文请保持文章完整性，并请附上文章来源（国际竞赛联盟）及本页链接。
原文链接：https://www.jingsailian.com/news/312936.html

比赛实操：人民网算法赛微博流行度预测

赛题介绍

数据说明

评价指标

步骤1：数据读取

步骤2：数据分析

微博内容分析

用户类别分析

用户地区分析

用户粉丝数

用户历史微博数

用户性别

微博发布时间、观测时间

微博存活时间

步骤3：赛题思路

特征工程

思路1：线性回归

思路2：决策树

思路3：LightGBM

总结与展望

科研论文造成统计错误的原因分析

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