Pythonで食べログのコメントによるラーメン分類の試み - Qiita

はじめに スクレイピングや機械学習が得意なPythonを使って、食べログのコメントによる分類をやってみました。ここでは主に三つのプログラムによって処理を行っています。最初に食べログの店ごとのコメントを取得するために、エリア（白金、目黒、五反田）とジャンル（ラーメン）を絞り、店舗ごとの店舗名、ID、エリアなどの情報を取得しました。次に、取得した店舗のIDを使用して、店舗ごとのコメントページからコメントのテキスト情報を取得しています。その後、取得した店舗ごとのコメントを形態素解析し、ストップワード処理を行って、特徴ベクトルに変換したものをクラスタリングをして、コメントごとにラベリングをしました。最後に、そのラベリング情報をTableauを使って可視化してみました。 このプログラムを処理するために必要な環境 BeautifulSoup、pandas、numpy、gensim、scikit-lea

[senfree2004]

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