引
有很多文章打着标题党，拥有很高的点击率；它的标题命中了很多读者的兴趣点，那么它是怎么命中的呢？
我们把环境设定在一个特定专题里，这里的每篇文章的标题，都蕴含着潜在的兴趣点；如果把标题分割为一个个关键词，那么热门标题里应该大概率会包含代表着用户兴趣的关键词。
下面的试验是基于已经爬好的数据的，请参考：
准备知识
mysql
这里需要用到数据库的查询(query)，具体使用参考：
https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/connector-python-example-cursor-select.html
中文分词
使用了中文分词库jieba：
安装：
pip install jieba
工程：
使用也很简单：
import jieba
jieba.initialize() # 手动初始化
str = '你好好陪她，我四海为家'
seg_list = jieba.cut(str, cut_all=False) # 精确模式
print ' '.join(seg_list)
数据处理
查询数据，同时做分词处理
# 打开数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='xxx', password='xxx', database='jianshu')
cursor = cnx.cursor()
# 分条拉取
result = {}
result_hp = {}
hp_stat = {}
cursor.execute("SELECT title,read_num,reply_num,favor_num FROM article_desc WHERE topic='{}' ORDER BY title ASC".format(topic))
for title, read_num, reply_num, favor_num in cursor:
words = jieba.cut(title, cut_all = False)
for word in words:
if word in result:
result[word] += int(read_num)
else:
result[word] = int(read_num)
# 词性分析
words = pseg.cut(title)
for word, flag in words:
result_hp[word] = flag
if flag in hp_stat:
hp_stat[flag] += 1
else:
hp_stat[flag] = 1
# 关闭数据库
cursor.close()
cnx.close()
上面的分词中，有一段对词性的分词处理：
# 词性分析
words = pseg.cut(title)
这里除了返回关键字之外，还会有一个关键字的词性表示，如名词用'n'表示；以下汇总部分常用的：
HP_DESC = {
u'Ag' : '形语素',
u'n' : '名词',
u'v' : '动词',
u'x' : '非语素字',
u'r' : '代词',
u'm' : '数词',
u'd' : '副词',
u'a' : '形容词',
u'nr' : '人名',
u'p' : '介词',
u'c' : '连词',
u't' : '时间词',
u'ns' : '地名',
u'f' : '方位词',
u'i' : '成语',
u'l' : '习用语',
u'vn' : '名动词',
u'y' : '语气词',
u'u' : '助词',
u'nz' : '其他专名',
u's' : '处所词',
u'q' : '量词',
}
接着对上面获取到的结果数组，按照点击值进行排序：
# 排序
sorted_items = sorted(result.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse = True)
sorted_hp = sorted(hp_stat.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse = False)
为了可以图形化显示，我们定义数据到图形的显示方法：
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from pylab import mpl
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
# 解决UnicodeWarning问题
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
# 解决图形显示中文异常的问题
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
def showBar(title, result):
# 抽取数据
x_datas = [int(x[1]) for x in result]
x_labels = [x[0] for x in result]
fig=plt.figure(figsize=(len(x_datas), 6))
ax1=plt.subplot(111)
data=np.array(x_datas)
width=0.5
x_bar=np.arange(len(x_datas))
rect=ax1.bar(left=x_bar,height=data,width=width,color="lightblue")
#向各条形上添加数据标签
# for rec in rect:
# x=rec.get_x()
# height=rec.get_height()
# ax1.text(x+0.01,1.02*height,'%.0f' % height)
#绘制x，y坐标轴刻度及标签，标题
ax1.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%1.0f'))
ax1.set_xticks(x_bar)
ax1.set_xticklabels(tuple(x_labels), rotation=45)
ax1.set_ylabel("点击次数")
ax1.set_title(title)
ax1.grid(False)
ax1.set_ylim(0,max(x_datas)*1.1)
# 显示或者保存
plt.show()
# plt.savefig('{}.png'.format(title), dpi=100)
最后是测试程序：
def stat_topic(topic):
...
# 打印
showBarAndSave(topic, '名词', sorted_items, result_hp, 20)
showBarAndSave(topic, '动词', sorted_items, result_hp, 20)
...
# 测试程序
stat_topic('故事')
stat_topic('程序员')
标题分析
这里我们挑选了两个专题，分别是‘故事’和‘程序员’；对每个专题，显示最热门的20个名词和动词，因为名词最能说明兴趣范围，而动词最能说明兴趣点。
先看下程序员们的兴趣点吧：
很容易发现，程序员们的关注点，更多在怎么解决问题上，其次是学习，方法，框架，开源等等。
再看看文学青年们的兴趣点：
嗯嗯，信息量好大... 最多的居然是男同学，看来是女性居多吧？还有菊花是什么鬼...
再看看动作就更可怕了，离婚还能理解，这‘操’，‘爆’又是什么！！！
结
每个专题代表着一个人群，他们因为共同的兴趣聚集在一起，所以不同专题的兴趣范围都差别很大。
在独立专题的兴趣范围里，可以通过这些点击量最高的关键字，判别出来这群人的热门兴趣点。
那么，如果你想写篇比较吸引人的文章，就可以多多参考这些热门关键字了。
