楽天で高値で売れている商品に関するキーワードをデータマイニングするプログラムをpythonで書いてください
楽天で高値で売れている商品に関するキーワードをデータマイニングするプログラムをPythonで書くためには、楽天APIを使用する必要があります。以下は、楽天APIを使用して、楽天市場の商品情報を取得し、売れ筋ランキングの上位商品からキーワードを抽出するPythonコードの例です。
import requests
import json
# APIのURLとパラメーターを設定する
url = "https://app.rakuten.co.jp/services/api/IchibaItem/Ranking/20170628"
params = {
"applicationId": "YourApplicationID", # 楽天APIのアプリケーションIDを設定する
"affiliateId": "YourAffiliateID", # 楽天APIのアフィリエイトIDを設定する
"format": "json",
"genreId": "0", # ジャンルIDを指定する。0はすべてのジャンルを指定することを意味する
"page": "1", # 取得するページ番号を指定する。1ページあたり30件の商品情報を取得する
}
# APIにリクエストを送信する
response = requests.get(url, params=params)
# レスポンスのJSONデータをパースする
data = json.loads(response.text)
# 売れ筋ランキングの上位商品からキーワードを抽出する
for item in data["Items"]:
if int(item["rank"]) <= 10: # 上位10位までの商品について
print(item["itemName"]) # 商品名を表示する
print(item["itemPrice"]) # 商品価格を表示する
print(item["itemCaption"]) # 商品説明を表示する
# 商品説明からキーワードを抽出する処理を記述する
この例では、楽天APIのIchibaItem/Ranking APIを使用して、売れ筋ランキングの上位商品を取得しています。売れ筋ランキングの上位10位までの商品について、商品名、商品価格、商品説明を表示しています。また、商品説明からキーワードを抽出する処理を記述することで、楽天で高値で売れている商品に関するキーワードを取得することができます。具体的なキーワード抽出の方法は、自然言語処理の技術を使用することが一般的です。
