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Javaではてなブックマークのデータ解析入門(ネット上の大規模データ取得)

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こんにちは、らくからちゃです。

以前から何回かに分けてお伝えしてきた『Javaではてなブックマークのデータ解析入門』シリーズですが、お陰さまで沢山の人に読んでもらえて頂いたようで、書き手冥利に尽きます。

さて、過去3回にわけて、初歩的なところから書き綴ってきましたが、そろそろ本題に入りましょう。このシリーズの本来の目的は『ネット上から大規模データを取得して解析する』ということです。ずいぶん長くはなりましたが、今回で前半の『ネット上の大規模データの取得』について一段落つけてみたいと思います。

近年、こういった大規模なデータを『ビッグデータ』なんて呼ぶこともあり、みなさまも耳にしたことがあるかもしれません。

今回からは、かなり大規模なデータを対象とすることになります。今回は、今まで行ってきた下記3つのノウハウを全て組み合わせて使います。

  1. Javaではてなブックマークのデータ解析入門(ブックマークデータの収集編)
  2. Javaではてなブックマークのデータ解析入門(対象データのスクレイピング編)
  3. Javaではてなブックマークのデータ解析入門(sqliteへの格納編) 

1では、json形式のデータの利用について。2では、jsoupを利用したスクレイピングについて。3では、sqliteの利用方法について確認してきました。本稿は、前記の3記事を既に読了済みの前提で記載させて頂きます。

それじゃあ、

いっくぞー( ・`д・´)

ライブラリの取得と下ごしらえ

 今回もまた利用するライブラリが増えます。いつもどおり追加をお願いします。

先に解説しておくと、『XML RPC』という形式でデータ通信を行うために必要なライブラリセットです。はてなブックマークのブログ別総数を取得するために必要なものです。(素直にjsonにすればいいのに・・・)

f:id:lacucaracha:20160220185414p:plain

お次に引数です。ちょっとわかりにくいのですが、

f:id:lacucaracha:20160220185421p:plain

  1. 任意のユーザー名(誰でも良い)
  2. 実行回数(とりあえず10くらいでも良い)
  3. dbファイルへのパス

の順番に、空白スペースを開けて指定して下さい。 

lacucaracha 100 /Users/hoge/HatenaBookmark.db

みたいな感じですね!

ソースコードの貼り付けと実行

さてここまでくれば、いつもどおりソースコードをコピペでOKです。

まずは、こちらのSQL文をSQLStudio等から実行し、テーブルを追加して下さい。(一度データベースファイルを開かないとだめですよーん)

gist4b18350203c078aeac07

お次はJavaです。これも以前使ったファイルと差し替えて下さい。このファイルを実行すると、小一時間ほどかけてデータをDB上にストックいたします。なお、プログラムを再実行すると、一度取得したデータを消してから作り直す動きになりますのでご注意くださいね♪

gistfd0e7d857d6041ed53c4

ずいぶん長くなりましたね(^_^;)。さて、出力結果をご説明する前に、プログラムの動作概要からご説明しましょう。

プログラム動作概要

今回のプログラムは、『はてなブログの読者登録の関係から、人気のあるブログのデータを収集する』という観点で組まれています。具体的な動作概要としては下記のとおりです。

f:id:lacucaracha:20160220190617p:plain

まず最初に指定したブログの読者IDを取得します。次に、読者IDで運用されているブログの『はてブ総数』を取得します。また、指定したブログの『読者数』『feedly登録数』『直近100記事に対するブックマーク』を取得します。

ここまでがプログラムの『一周』です。そして取得した読者一覧から、『はてブ数が多く、まだデータを取得していないブログ』を取得し、一連の処理を再帰的に実行します。これを、引数で指定した回数だけ実行するわけですね。

続いて、プログラムの実装ポイントをご説明したいと思います。

特定ブログの読者を取得する

まず指定のブログの読者数を取得する方法です。はてなブログでは、ブログURL+/aboutから、ブログを読者登録している人の一覧を取得することが可能です。『ゆとりずむ』の場合こんな感じ。

昔、全員分表示されていたのですが、ここ最近行われた仕様変更で100人分がランダムに表示されるようになりました・・・。はてなはん、なんでや!なんで全員分出してくれへんねん!ヽ(`Д´)ノ

とまあ怒りをぶつける前に、このページの構造を解析してみましょう。HTMLコードを見てみると、こんな感じになっています。

f:id:lacucaracha:20160220191414p:plain

<span class = "about-subscription-count">◯◯人</span>で読者数が管理されています。また、読者のIDがimgタグのtitle要素に付けられていますね。これを片っ端からソースコードのこの部分です。

f:id:lacucaracha:20160220191805p:plain

 さて、次に読者の個別情報を取得してみましょう。上の画像で言うと、その処理を行っているのが"getHatenaIdData"になります。

読者のブログ情報を取得する

まず、はてなのIDブログの情報を取得したいのですが、どうすればよいでしょうか?独自URLなど、ID名とブログ名が一致しない人も多いですよね。でもご安心を。IDさえわかれば、http://blog.hatena.ne.jp/ + ユーザID でアクセスできます。

ただし、IDと紐づくのはメインブログだけです。よって、今回の集計対象からサブブログは入りません。あとは、ページ冒頭のHTMLタグ内にこんなデータがあるのでこれを利用します。

f:id:lacucaracha:20160220192807p:plain

これで、ブログの正式なURLとタイトルも分かるわけですな〜。

読者のブログのはてブ総数を取得する

次に取得したブログの『はてブ総数』を取得しておきます。取得したブログから、次に調査する対象を選択するにあたって、ランダムに選ぶのではなく、『ブックマーク数の多いブログ』を選ぶことによって、人気のブログを取りこぼしなく調べることができます。これは、『次に見に行くブログ』を探すために必要な処理です。

その処理がこの部分になります。

f:id:lacucaracha:20160220193150p:plain

詳しい動作仕様はこのへんに記載がありますが、特定の『サイト』の過去に取得したブックマーク総数を取得する処理です。

Javaでやるから色々と面倒くさいですよね(^_^;)でもま、これでひとまずはてブ総数もつかめたので良しとしましょう。

読者数・feedly登録者数の取得

ここまでは、『読者』に対して行ってきましたが、次に『調査ブログ』のデータもとっておきましょう。

まず、読者数。先程も記載しましたが spanタグのabout-subscription-countというところに◯◯人の形で記載されています。なお、極稀ではありますが英語モードにしている場合◯◯peopleになるようです。なのでこれを、適当に空白に置き換え、ただの数字にします。

そしてfeedlyの件数。 http://cloud.feedly.com/v3/search/feeds?query= URLでJSON形式で対応すると思われるデータがあれば返します。ゆとりずむの場合、こんな感じですね。

JSONなのでちゃんと変換しても良いのですが、なんか面倒くさくなっちゃって適当に文字列を置換して処理してます(ノ∀`)アチャー

あとブックマークデータについては、過去の記事記載の通りです。詳細については割愛致しますが、これらの処理を行っている箇所がここ。

f:id:lacucaracha:20160220194058p:plain

次の調査対象を取得

最後の処理として、次の調査対象を取得します。取得のルールは、『読者登録数が0=まだ調査していない』かつ『はてブ総数が多い』です。格納されているデータから、SQL文を投げて、対象データを取得します。

f:id:lacucaracha:20160220194331p:plain

(画像がちょっと途切れているけどごめんね)

テーブルの構造

今回、調査した結果は下記のテーブルに書きだされます。ざっくりまとめると

  • Pages ・・・ 記事に対するブックマークの概要
  • Bookmarks ・・・ 個別のブックマーク
  • Hatena_ID ・・・ 個別のユーザ
  • Blog_Subscriber_ID ・・・ ブログの購読状況

について格納しています。細かい内容は、カラム名から察して頂くか、プログラムのコードを見て下さい(という弊社の開発にありがちな投槍解説)

f:id:lacucaracha:20160220195810p:plain

出力結果

このプログラムを最大100ブログを対象としてぐるぐる実行した所、以下のデータが取得できました。

  1. 調査対象記事数 ・・・ 6,042件
  2. 調査対象ブックマーク数 ・・・ 29万7,924件
  3. 調査対象ブログ数・・・ 3,962件(うち詳細情報取得100件)

データの規模としては、まあまあ面白いことができそうな感じではないでしょうか!?せっかくなので、出力データの結果を一部出してみましょう。まずはド定番の読者数ランキングから。

タイトルfeedlyはてブ総数読者登録
Everything you've ever Dreamed5225663273266
ICHIROYAのブログ1351362442038
トイアンナのぐだぐだ1145109291989
ぐるりみち。943266151815
ゆとりずむ1138353601674
はなこのブログ。89795541571
今日はヒトデ祭りだぞ!729204941478
コスパ最強!!一人暮らしの簡単節約料理レシピ1008191301401
しっきーのブログ837216221383
さっきもUたやん757120461379

 あれー?あの人とかあの人がいないよーという人もいるかもしれませんが、これは調査アルゴリズムに依存するものです。『読者登録した人の中から次の調査対象を探索する以上』どのブログも読者登録していない人は調査対象から外れます

また今回のはてなブログの仕様改変のため、読者一覧に表示されるかどうかはランダムになりました。そのため、いろんなブログに読者登録している割合が多いほうが上位にきやすい性質を持っています。

次に、『ブックマーク数の多かった記事ベスト30』。これは調査対象となった100ブログに付けられた記事の中で、直近100記事から取得してきています

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 全体的にノウハウ系が多い感じですかね〜。意外と無視できないのが『料理系』の需要の強さ。こうやってみてみると色々なことがわかりますね!

あとですね、これは声を大にして言いたいのですが、

データの分析をするときは、そのデータがどのように作られたものかを意識しましょう

今回の例だと、

  • 誰のブログも読者登録をしていない人は表示されない
  • 直近100記事に対するブクマを対象としている

などなど、データの示せる情報には一定の『限界』があります。それを知るには、一度自分でデータを作ってみるのもいいと思いますよ♪他にも、色々なデータがあって、様々な分析が出来るのですが、その辺は次回以降に回しましょう。

ではでは、今日はこの辺で。


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