竞赛资料源码-校级数学建模竞赛项目.zip

# 主程序解决 ## 运行环境 + ubuntu16.04 或ubuntu20.04 (其他版本也可以,建议使用LTS版本) + CPU：Intel Corei7-6700HQ CPU + Memory:8GB ## 下载数据 在官网上下载对应的数据,将数据放在文件夹`./Data`下面 ## 创建虚拟环境 ```bash python -m venv mathmodelenv source mathmodelenv/bin/activate ``` ## 安装对应的包 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 运行方法 首先对数据进行预处理,将数据转化为json文件,数据集的预处理的命令如下所示 ```bash python run.py --do-pre \ --raw-path "./Data" \ --processed-path "./processed" ``` 在文件夹中会生成预处理好的文件: + `./processed/NLP_Corpus.json` + `./processed/NLP_Corpus.csv` + `./processed/NLP_Corpus.xlsx` + `./processed/NLP_Corpus.txt` ## 主要问题求解 ### 问题一求解 ```bash python run.py --do-first \ --model-name lda \ --num-words 6 \ --num-topics 50 \ --alpha 0.25 \ --beta 0.1 \ --batch-size 50 \ --raw-path "./Data" \ --length-size 30 \ --processed-path "./processed" \ --stop-words "./stopwords.txt" \ --log-path "./log" ``` 在文件夹中会生成对应的预处理结果：`./processed/NLP_Corpus_Filter.json`,然后生成对应的结果文件,文件有以下的几个 问题结果文件 + 对应的主题最大概率词语(10个,最终结果)：`./log/first/lda/topics_results.csv` + 文章对应的主题概率：`./log/first/lda/document_topics_results.csv` + 文章对应的最大主题概率(最终结果)：`./log/first/lda/document_max_topics_results.csv` + 主题分布统计图：`./log/first/lda/pic_lda_first_<num_topics>.png` + 主题饼图：`./log/first/lda/pie_pictures.png` + 问题一结果表：`./log/first/lda/first_result.xlsx` LDA 模型文件 + `./log/first/lda/NLP_Corpus_lda.mdl` + `./log/first/lda/NLP_Corpus_lda.mdl.expElogbeta.npy` + `./log/first/lda/NLP_Corpus_lda.mdl.state` ### 问题二求解 ```bash python run.py --do-second \ --model-name bm25hf \ --num_topics 50 \ --num-words 6 \ --max-iter 350 \ --raw-path "./Data" \ --processed-path "./processed" \ --stop-words "./stopwords.txt" \ --log-path "./log" ``` 在文件夹中会生成对应的预处理结果：`./processed/NLP_Corpus_Person.json`,然后生成对应的结果文件,文件有以下的几个问题结果文件 + 对应的主题最大概率词语(10个,最终结果)：`./log/second/bm25hf/topics_results.csv` + 用户人物`person_id`对应的最大主题概率(最终结果)：`./log/second/lda/lda_document_max_topics_results.csv` + 主题分布统计图：`./log/second/bm25hf/pic_lda_second_<num_topics>.png` + 主题饼图：`./log/first/lda/pie_pictures.png` LDA 模型文件 + `./log/second/lda/NLP_Corpus_lda.mdl` + `./log/second/lda/NLP_Corpus_lda.mdl.expElogbeta.npy` + `./log/second/lda/NLP_Corpus_lda.mdl.state` ### 问题三求解 ```bash python run.py --do-third \ --model-name lda \ --batch-size 200 \ --raw-path "./Data" \ --processed-path "./processed" \ --log-path "./log" ``` 生成以下文件 + 主题数量随着时间变化数据文件：`./log/first/topics/topic_num_dict.json` + 主题数量随着时间变化图(选取了每天讨论最多的话题)：`./log/first/<first>/pic_time_topics_first_<number>.png` + 主题数量随着时间变化数据文件：`./log/second/bm25hf/topics/topic_num_dict.json` + 主题数量随着时间变化图(选取了每天讨论最多的话题)：`./log/second/bm25hf/pic_time_topics_second_<number>.png` + 文章转发数量变化图：`./log/transmit` + 文章讨论数量变化图：`./log/comments` + 文章评论数量变化图：`./log/discuss` ## 其他数据生成 生成对应的词频分布图、词云图以及词频文件 ```bash python anaysis.py --do-words-freq \ --processed-path "./processed" \ --log-path "./log" \ --max-words 250 \ --font-path "./YaHei.ttf" \ --top-num 15 ``` 会生成以下的几个文件: + 已排序的文件：`./log/frequency.txt` + 词云图：`./log/wordcloud.png` + 词频统计图：`./log/wordsfrequency.png` 生成对应评论来源图 ```bash python anaysis.py --do-origin \ --processed-path "./processed" \ --log-path "./log" ``` 生成以下的文件: + 排好序的来源统计文件：`./log/origin.txt` + 生成图：`./log/origin.png` 生成用户评论数目文件以及用户数目图 ```bash python anaysis.py --do-person \ --processed-path "./processed" \ --log-path "./log" \ --top-num 15 ``` 生成以下的文件: + 用户评论数量统计文件：`./log/person_freq.txt` + 用户评论数量统计图：`./log/person_freq.png` 生成评论(transmit)和讨论(discuss)数量统计图 ```bash python anaysis.py --do-discuss --do-transmit \ --processed-path "./processed" \ --log-path "./log" ``` 生成以下的文件: + `/log/transmit_freq_discuss.csv` + `/log/transmit_freq_discuss.png` + `/log/transmit_freq_distribution_discuss.png` + `/log/transmit_freq_distribution_transmit.png` + `/log/transmit_freq_transmit.csv` + `/log/transmit_freq_transmit.png`