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導(dǎo)讀：不僅微博，在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twitter中的“僵尸粉”不僅能夠在無人干預(yù)下撰寫和和發(fā)布推文的程序，并且所產(chǎn)生的推文相當復(fù)雜。如何識別這批“僵尸粉”或者說“機器人粉絲”?下面我們將通過Python的Pandas庫、自然語言處理學習NLTK和scikit-learn創(chuàng)建分類器對Twitter機器人進行識別。

在本文中，我想要討論一個互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象：機器人，特別是Twitter機器人。

我之所以一直關(guān)注Twitter機器人主要是因為它們有趣又好玩，另外也因為Twitter提供了豐富而全面的API，讓用戶可以訪問到Twitter平臺信息并了解它們是如何運作的。簡而言之，這讓Python強大的數(shù)據(jù)分析能力得到了充分地展示，但也暴露了它相對薄弱的環(huán)節(jié)。

對于那些不熟悉Twitter的人， 我們先簡單介紹一下。Twitter是一個社交媒體平臺，在該平臺上用戶可以發(fā)布140字以內(nèi)的惡搞笑話，稱之為“推文”。Twitter根本上區(qū)別于其它的社交媒體是因為推文默認是公開的，并且在Twitter上互相關(guān)注的人實際上不一定彼此認識。你可以認為Twitter不單單是個人信息流，更像是一個想法交易市場，流通的貨幣則是粉絲和推文轉(zhuǎn)發(fā)。

Twitter另外一個顯著的特點是它自身內(nèi)容的“嵌入式能力”(見上圖的搞笑例子)。如今，將推文作為新媒體的一部分是稀疏平常的一件事。主要是因為Twitter開放式的API，這些API能讓開發(fā)者通過程序來發(fā)推文并且將時間軸視圖化。但是，開放式的API讓Twitter在互聯(lián)網(wǎng)廣泛傳播，也對一些不受歡迎的用戶開放了門戶，例如：機器人。

Twitter機器人是能夠在無人干預(yù)下撰寫和和發(fā)布推文的程序，并且所產(chǎn)生的推文相當復(fù)雜。其中一些機器人相對不活躍，只是用來增加粉絲和收藏推文的。而另一些會借助復(fù)雜的算法來創(chuàng)建具有說服力的推文。所有的Twitter機器人都可能變得讓人討厭，因為它們的出現(xiàn)破壞了Twitter分析的可信度和商業(yè)價值，最終甚至會觸及底線。

那么Twitter能對這些機器人做些什么呢?首先，要做的是去識別它們，以下是我的方法。

創(chuàng)建標簽

核心目標是創(chuàng)建一個分類器來識別哪些賬號是屬于Twitter機器人的，我是通過監(jiān)督學習來實現(xiàn)的。“監(jiān)督”意味著我們需要已有標注的樣本數(shù)據(jù)。例如，在最開始的時候，我們需要知道哪些賬號屬于機器人，哪些賬號屬于人類。在過去的研究中，這個費力不討好的任務(wù)已經(jīng)被研究生的使用(和濫用)完成了。例如：Jajodia 等人通過手動檢測賬號，并且運用Twitter版本的圖靈檢測來判斷一個賬號是否屬于機器人，判斷推文是否由機器人發(fā)布的。問題是我已經(jīng)不再是個研究生了并且時間寶貴(開玩笑)。我解決了這個問題多虧我的朋友兼同事Jim Vallandingham 提出的絕妙建議，他向我推薦了fiverr，一個花5美元就能獲取各類奇特服務(wù)的網(wǎng)站。

花了5美元，等待24小時之后，我有了5500個新粉絲。因為我知道在機器人關(guān)注之前，我的粉絲都有哪些，所以我可以有效地識別哪些是人類，哪些是一夜激增的機器人粉絲。

創(chuàng)建特征

由于Twitter有豐富的REST API(REST指一組架構(gòu)約束條件和原則，滿足約束條件和原則的應(yīng)用程序設(shè)計——譯者注)，創(chuàng)建特征集是幾乎不違反服務(wù)條約的行為。我使用Python-twitter模型去查詢兩個終端指標：GET users/lookup(獲取用戶信息)和 GET statuses/user_timeline(獲取用戶狀態(tài)、時間軸信息)。獲取用戶信息的終端會返回JSON文本，這些文本中包含了你所希望得到的用戶賬號信息。例如：用戶是否使用了默認的模板配置，關(guān)注者/被關(guān)注者的數(shù)量，發(fā)布推文的數(shù)量。從獲取的用戶時間軸信息中，我抓取了數(shù)據(jù)集中每個用戶***的200條推文。

問題是，Twitter官方不允許你直接大量地收集你所想要的數(shù)據(jù)。Twitter限制了API的調(diào)用頻率，這樣意味著你只能在需求范圍內(nèi)獲取少量的樣本數(shù)據(jù)進行分析，因此，我使用了以下美妙的方法(blow_chunks)來獲取數(shù)據(jù)：

#不要超出API的限制

如果查詢的長度大于所允許的***值，那么將查詢分塊。調(diào)用生成器.next()方式來抓取***個塊并將此需求發(fā)往API。然后暫停獲取數(shù)據(jù)，兩個數(shù)據(jù)請求需要間隔16分鐘。如果所有的塊都發(fā)出了，那么生成器將會停止工作并且終止循環(huán)。

機器人是怪物

通過快速地清理和整理數(shù)據(jù)，你會很快發(fā)現(xiàn)不正常的數(shù)據(jù)。通常情況下，機器人的關(guān)注量是1400，而人類的關(guān)注量是500。機器人的粉絲分布具有很大的差異性，而人類的粉絲分布差異性較小。有些人的人氣很高，有一些卻沒那么高，大多數(shù)人是介于兩者之間。相反，這些機器人的人氣非常低，平均只有28個粉絲。

將推文變成數(shù)據(jù)

當然，這些機器人在賬號信息層面上看起來很奇怪，但是也有很多人的人氣很低，而且賬號中幾乎空蕩蕩的，只有一張頭像。那么他們發(fā)布的推文是怎樣的呢?為了將推文數(shù)據(jù)加入到分類器中，一個賬號的推文信息需要被匯總成一行數(shù)據(jù)。有一種摘要度量方式建立在詞匯多樣性之上，就是每個特定詞匯數(shù)量占文檔總詞匯數(shù)量的比例。詞匯多樣性的范圍是從0到1，其中0代表這個文檔中沒有任何詞匯，1代表該文檔中所有詞都只出現(xiàn)過一次。可以將詞匯多樣性作為詞匯復(fù)雜性的度量方法。

我用Pandas 來快速優(yōu)雅地運用歸納函數(shù)，例如詞匯多樣性，對推文進行處理。首先，我把每個用戶的所有推文放進一個文檔，并進行標記，這樣我會得到一個詞匯列表。然后，我再利用NLTK(自然語言處理技術(shù))移除所有標點符合和間隔詞。

通過Pandas在數(shù)據(jù)集上使用自定義函數(shù)是極其方便的。利用groupby，我通過賬戶名將推文分組，并且在這些分組推文中應(yīng)用詞匯多樣性函數(shù)。我鐘愛這個語法的簡潔和靈活，可以將任何類別的數(shù)據(jù)分組并且適用于自定義的歸納函數(shù)。舉個例子，我可以根據(jù)地理位置或者性別分類，并且僅僅根據(jù)分組的變量，計算所有組的詞匯多樣性。

同樣的，這些機器人看上去很怪異。人類用戶有著一個美得像教科書一般的正態(tài)分布，其中大部分的詞匯多樣性比例集中在0.7。而機器人的卻很極端化，詞匯多樣性接近于1。語義差異性為1，這意味著每個詞在文檔中都是獨特的，也就是說機器人要么幾乎不發(fā)推文，要么只是發(fā)隨機文字。

建模

我利用stickit-learn，Python中最重要的機器學習模塊，進行建模和校驗。我的分析計劃差不多是這樣的，因為我主要關(guān)注預(yù)測精準度，為什么不試試一些分類方法來看看哪個更好呢?Scikit-learn的一個強項是簡潔，同時在構(gòu)建模型與管道時與API兼容，這樣易于測試一些模型。

我試了3個分類器，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸和隨機森林分類器。可以看到這三種分類方法的語法是一樣的。在***行中，我擬合分類器，提供從訓練集和標簽為y的數(shù)據(jù)中得到的特征。然后，簡單地通過將來自測試集的特征傳入模型來預(yù)測，并且從分類報告查看精確度。

毫無疑問，隨機森林表現(xiàn)得***，整體精度為0.9，而樸素貝葉斯的是0.84，邏輯回歸的是0.87。令人驚訝的是，利用現(xiàn)有的分類器，我們識別機器人的準確率可以達到90%，但是我們是否可以做得更好?答案是：可以。事實上，利用GridSearchCV可以非常容易地調(diào)試分類器。GridSearchCV采用了一種分類方法和一系列的參數(shù)設(shè)置進行測試。其中，這一系列參數(shù)是一個鍵入了該模型配置參數(shù)的字典。GridSearchCV***的一點是可以像對待剛才我們看到的分類方法一樣地對待它。也就是說，我們可以使用.fit()和.predict()函數(shù)。

啊哈，更加精確了!簡單的調(diào)試步驟產(chǎn)生了一個新格局，預(yù)測的準確率提高了2%。為調(diào)試過的隨機森林檢查變量重要性策略產(chǎn)生了一些驚喜。朋友數(shù)量和粉絲數(shù)量是機器人識別中最重要的變量。

但是，我們需要更好的工具來開發(fā)迭代模型

Scikit-learn還有很大的提升空間，特別是生成模型診斷和模型比較應(yīng)用上的功能性。一個說明我的意思的例子是，我想帶你走進另一個世界，那里不用Python，而是R語言。那里也沒有scikit-learn，只有caret(Classification and Regression Training，是為了解決分類和回歸問題的數(shù)據(jù)訓練而創(chuàng)建的一個綜合工具包——譯者注)。讓我告訴你一些caret的，在scikit-learn里可以被復(fù)制的強項。

以下是confusionMatrix函數(shù)的輸出結(jié)果，與scikit-learn分類報告的概念等價。你會注意到有關(guān)comfusionMatrix函數(shù)輸出的準確度報告的深度。有混淆矩陣(confusion matrix)和大量將混淆矩陣作為輸入的準確度測量維度。大多數(shù)時候，你也許只會使用到一個或者兩個測量維度，但是如果它們都可用是***的，這樣，可以在你所處的環(huán)境下使用效果***的，而無需增加額外代碼。

Caret***的一個優(yōu)勢是提取推理模型診斷的能力，而這在scikit-learn中是看似不可能完成的。以擬合一個回歸方法為例：你自然想看看回歸系數(shù)，樣本滿意度，P值和擬合優(yōu)度。即使你僅僅對預(yù)測準確性感興趣，理解模型的原理和知道模型是否滿足假設(shè)條件也是有用的。為了在Python中復(fù)制這樣的輸出，需要在與statsmodels類似的地方改裝模型，這樣會造成建模過程的浪費和繁瑣。

但是，我認為R語言中caret包***的特點是能夠容易地比較不同的模型。使用 resamples 函數(shù)，可以很快地生成可視化效果來比較我選擇的指標模型的性能。這種類型的效用函數(shù)在建模過程中是超級有用的，也讓你在不想花費大量時間來制作圖的終稿的時候可以就早期的結(jié)果進行交流。

對于我而言，這些功能產(chǎn)生了所有的差異，這也是R語言仍然是我建模***語言的主要原因。