用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。
一、数据获取和清洗
现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反爬虫还不错，通过正常产品网址进去的那个评论列表是几乎爬不出数据来的，所有大部分网络爬虫服务都止步于此。第二个坑是一款产品的评论数只要超过一万条，那么京东就只会显示前一千条，没有公开的数据，那你爬虫技术再厉害也没办法，除非开着爬虫定时增量更新数据。
自己写爬虫的好处就是可以避免掉进第一个坑，但是第二个坑没办法。这里我爬取了 小米MIX 和 小米MIX2 的评论数据(最新的几款手机我都爬取了，需要的请戳后台)，其中 小米MIX 共1578条，小米MIX2 共3292条。
本文通过分析这些数据预期完成如下几个目标
1、数据清洗后的好评率
2、好/中/差评的概览
3、典型意见分析
首先来看看MIX2的大致情况：
一共有3497条评论，其中有些评论内容还是完全相同的。用户大概在购买9天后后评论（可能与到货日期有关），平均打分为4.87分，评论里面有些完全相同的，小米MIX2只有一种颜色等等。
接下来我们先做第一件事情
京东采用的是5分制，其中4-5分为好评，2-4分为中评，1分为差评。MIX2的好评率为96.63%，与京东官网的一致。
粗略的浏览以下评论，我们发现有这么几种无效评论。
第一种全是标点符号或者就一两个字：
这种情况可以利用正则表达式来去除，第二种比较麻烦，如：
这种评论中它纯属凑字数和灌水，不含任何产品的特征。一种想法是看看评论中涉及的名词是否是手机领域中的词语，但是实际情况会非常复杂，比如
“用的很不错”、“太差了”...
它并没有主语，并不知道它评价的是啥。这里我们反过来，假设每一类无效评论都有类似的关键词，一个评论中的词语只要有一些垃圾评论关键词，我们就把它判定为无效评论。当然并也不需要给定所有的无效评论词，利用tfidf可以通过一个词语顺藤摸瓜找到其他类似的词语。（还可以利用文本相似性算法寻找）
另外还有一种情况，虽然不属于无效评论，但是影响好评占比。
这种情况在追评中出现的较多，还有就是京东默认的好评。虽然内容是差评，但是标记的分值是5分。理论上也可以通过算法找出大部分。在NLP领域中，有一个课题叫做情感分析（sentiment analysis）, 它可以判断一句话的情感方向是正面的还是负面的（以概率大小给出，数值在0-1之间）。如果一段评论的情感方向与对应的评分差异过大，则我们有理由相信它的评分是有误的。当然这里有一个条件，那就是这个情感分析算法是非常准确的。
有大神专门用电商评论训练了一个开源的情感分析包snownlp, 我们来看看这个包效果怎样。
嗯嗯，准确率为92.63%，看上去很高，但。。。因为我把所有评论都判定为好评，那正确率也有96.54%。再看上图中的ROC曲线，嗯，惨不忍睹。曲线跟x轴之间的面积（记作AUC）越大，说明模型的判别能力越好。一般情况曲线会在对角线之上（对角线相当于随机预测的结果），可以此时AUC=0.157，比随机结果差多啦。
更好的情感分析估计需要利用大量手机领域的语料重新训练才行，本文就暂不讨论这个啦。
二、好/中/差评的语义理解
语义理解是一个非常难的课题，本文不追求绝对精准，仅希望能对产品的评论有一个快速的理解。本文将从三个方面来阐述同类型评论语料的语义：
1、词云。它会统计一段文本中各个词语出现的次数（频数），频数越大，在词云中对应的字体也越大。通过观察词云，可以知道一段文本主要在讲哪些东西
2、TextRank。 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，可以给出一段文本的关键词。其基本思想来源于谷歌的PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
3、主题分解。 假设每一段文本都是有主题的，比如新闻里的体育类、时事类、八卦类等。通过对一系列的语料库进行主题分解（本文采用的是LDA），可以了解语料库涉及了哪些主题。（本文用的LDA实际效果不怎么好，暂且仅供娱乐。更好的方法后续或许会更新）
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