沸点骗赞攻略

为什么别人的沸点可以获得几百条点赞和评论，而我的却石沉大海？

那是因为你的内容没有戳中掘友们的关注点。

本文通过前端技术去分析，如何编写沸点才能上热门。

分析结果

这是根据关键词热度的结果，到编写文章为止，只爬了两天的数据，所以准确性还很低，不过可以大概看出来，国庆期间关于结婚方面的内容比较热门。

这里贴出的是热度前 10 的关键词，实际上总共爬取的关键词有 500+。

大概也可以看出，热度低的关键词，确实没什么吸引力。

我拿排名前 100 的关键词，让 AI 去帮我划分一下分类：

跟朋友分享这个结果后，他用小号编写了一个沸点，并用 AI 生成了图片，很快就被推荐到了热门。

可见，根据数据提取出关键词去分析掘友们的关注点，就可以写出热门沸点。

需求分析

如果只通过阅读的方式去分析，也可以大概得出一些结论，比如美女自拍就可以吸引一群舔狗。

但是作为一名开发者，用这种方式肯定是不够看，那么如何使用已经掌握的前端技术去帮助我分析呢？首先明确以下几点，来满足分析的基本条件：

足够的数据。
关键词提取。
可视化结果。

技术分析

在着手之前，一定要调研清楚需求对应的技术栈是否可以实现。根据需求，依次理清所需要的技术栈：

基础环境搭建

首先声明，我认为只要是 JavaScript 能实现的都可以称之为前端技术，当然做这种分析浏览器是很难实现的，所以还是采取了 Nest 做为基础环境去开发。主要使用到的技术栈为：

Nest.js
MySql

足够的数据

有种大数据分析的感觉了，大量的数据可以使我们分析的结果更加准确。

puppeteer，使用它可以爬取热门沸点的信息。
@nestjs/schedule，可以做定时任务，每天特定时间去爬取沸点。

通过每天的定时任务，可以使数据量越来越大，每天的累计都会使分析更加精准。

关键词提取

每个沸点中都可以提炼出几个关键词，靠人力去分析就太麻烦了。

@node-rs/jieba，提取关键词。

实现方式

Nest 的使用方式这里就不过多讲解了，主要还是以逻辑代码为主要讲解，如果有哪里不太明白的地方，可以参考源码。

初始化爬虫

使用 puppeteer 可以方便的爬取内容，拿到数据用以后续的分析。

首先初始化一个浏览器和页签，跳转到热门沸点网址：

ts 复制代码

const browser = await puppeteer.launch({ headless: 'new' });
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://juejin.cn/pins/hot');

由于掘金沸点浏览方式是无限向下滚动取加载更多沸点，所以这里需要做间隔时间去滚动到页面底部，以便获取更多的沸点：

ts 复制代码

await page.waitForSelector('.pin-list');
// 每隔 5秒 滚动到底部，持续 5 次。
for (let i = 0; i < 5; i++) {
    await page.evaluate(() => {
        window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);
    });
    await page.waitForTimeout(5000);
}

这里只滚动 5 次，因为再向下可能会刷到更久以前或者点赞回复很少的沸点，意义不大。

爬取信息

上述步骤完成后，已经可以拿到整个 dom 树，这里就包含了我们需要的信息。

这时需要你打开开发者工具，去观察 dom 树，寻找你需要的信息，然后用代码去获取。

data-pin-id 是沸点的唯一 id，拿到它可以用来判断之前是否爬取过这条沸点，用来更新数据或新增数据。
data-author-id 是作者 id，可以先爬下来可以为以后更深入的分析做准备。

.content 就是沸点内容。
图片如果你有能力去做分析也可以爬下来。

.like-action 可以拿到点赞数。
.comment-action 可以拿到评论数。

.club 是圈子，也可以先爬下来为深入的分析做准备。

ts 复制代码

const result = await page.evaluate(() => {
  const list = [...document.querySelectorAll('.pin-list .pin')];
  const pins = list.map((pin) => {
    const pinId = pin.getAttribute('data-pin-id');
    const authorId = pin
      .querySelector('.pin-header')
      .getAttribute('data-author-id');
    const content = pin.querySelector('.content').textContent;
    const club = pin.querySelector('.club')?.textContent;
    const comment = Number(
      pin.querySelector('.comment-action').textContent,
    );
    const like = Number(pin.querySelector('.like-action').textContent);

    return {
      // ...
    };
  });
  return pins;
});

爬取到的数据保存到数据库即可。

关键词提取

使用 @node-rs/jieba 的原因：

支持 node 更高的版本，我目前用的 18，NodeJieba 目前只支持到 node 14，而且很久没有更新了。
Rust 分析速度更快。

ts 复制代码

import { load, extract } from '@node-rs/jieba';

load();

const keywords = extract(sentence: string | Buffer, topn: number, allowedPos?: string);

extract 函数参数：

sentence：爬取的沸点内容。
topn：分析出几个关键词，这里建议 5 个即可。
allowedPos：词性。

这里贴出可以使用的词性：

标签	含义	标签	含义	标签	含义	标签	含义
n	普通名词	f	方位名词	s	处所名词	t	时间
nr	人名	ns	地名	nt	机构名	nw	作品名
nz	其他专名	v	普通动词	vd	动副词	vn	名动词
a	形容词	ad	副形词	an	名形词	d	副词
m	数量词	q	量词	r	代词	p	介词
c	连词	u	助词	xc	其他虚词	w	标点符号
PER	人名	LOC	地名	ORG	机构名	TIME	时间

如果你想分析多个词性，可以以逗号分隔：

ts 复制代码

const keywords = extract(content, 5, 'n,nr,ns,nt,nw,nz,vn');

热度计算

关于热度计算，我直接使用了一个简单粗暴的公式：

关键词分析后，会返回关键词和权重字段，weight，代表关键词在这个沸点中的权重。

热度 = 权重 × (点赞数 + 评论数)

count 是在所有沸点中出现过的次数，暂时没有加入到计算公式，理论上讲，它也很有意义。

可视化展示

直接在数据库里看不是很直观，可以利用 ECharts 做个可视化展示，可以更加清晰看清关键词的热度分布。

最后

我错了，我道歉。

还是有明白人啊哈哈。