spark 舆情分析 算法

### Spark 实现舆情分析算法示例

#### 数据准备阶段
为了执行有效的舆情分析，首先需要收集并准备好待分析的数据集。这通常涉及从社交媒体平台或其他在线资源抓取文本数据。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("SentimentAnalysis") \
    .getOrCreate()

# 加载数据到DataFrame中
data_path = "path/to/dataset.csv"
df = spark.read.option("header", True).option("inferSchema", True).csv(data_path)

# 显示前几条记录以确认加载成功
df.show(5)

#### 文本预处理
在实际进行情感分析之前，必须对原始文本数据实施一系列清理操作，比如去除停用词、转换为小写形式以及分词等[^2]。

from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover, HashingTF, IDF

# 定义Tokenizer实例化对象用于分割句子成单词列表
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")

# 应用移除停止词组件
stop_words_remover = StopWordsRemover(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol="filtered_words")

# 使用HashingTF将词汇映射至特征向量空间
hashing_tf = HashingTF(numFeatures=10000, inputCol=stop_words_remover.getOutputCol(), outputCol='raw_features')

# 计算逆文档频率IDF权重矩阵
idf = IDF(inputCol=hashing_tf.getOutputCol(), outputCol="features")

#### 构建与训练模型
采用诸如朴素贝叶斯分类器之类的简单却高效的机器学习算法来进行初步的情感极性判断；当然也可以选用更复杂的深度神经网络架构来提升性能表现。

from pyspark.ml.classification import NaiveBayes
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml import Pipeline

# 初始化Naive Bayes分类器
nb_classifier = NaiveBayes(featuresCol='features', labelCol='label')

# 组合所有步骤形成完整的流水线
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, stop_words_remover, hashing_tf, idf, nb_classifier])

# 将数据划分为训练集和测试集
train_data, test_data = df.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)

# 拟合模型
model = pipeline.fit(train_data)

# 对新样本做预测
predictions = model.transform(test_data)

# 展示部分预测结果
predictions.select('probability', 'prediction').show(5)

# 测试评估指标计算
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol='label', predictionCol='prediction')
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print(f'Test set accuracy = {accuracy}')

通过上述流程，可以构建起一套基于Apache Spark框架下的分布式舆情分析解决方案，不仅支持大规模并发处理能力而且具备良好的扩展性和灵活性特点[^4]。