以下是一个关于开发小红书爬虫并分析涉烟线索的产品需求文档（PRD）：
一、产品概述
本项目旨在开发一个小红书爬虫，用于爬取笔记和评论数据，并通过大语言模型分析是否存在涉烟线索（包括网络销售卷烟或电子烟的行为）。重点关注如何辨别涉烟行为，包括识别黑话暗语、特定关键词（如“yan”）以及特定 emoji（如🚬）等。
二、功能需求
1.数据爬取
• 笔记爬取：爬取小红书平台上的笔记信息，包括笔记标题、内容、图片、视频、点赞数、评论数、收藏数、分享数、话题标签等。
• 评论爬取：针对每篇笔记，爬取其对应的评论内容、评论用户信息、评论时间等。
2.数据存储
• 将爬取到的笔记和评论数据存储到本地数据库或文件中，便于后续分析。
3.涉烟线索分析
• 关键词识别：利用大语言模型识别笔记和评论中的涉烟关键词，如“香烟”“烟草”“电子烟”“yan”等。
• 黑话暗语识别：通过训练模型识别可能用于涉烟交易的黑话暗语，例如一些看似普通的词汇或短语，但实际上可能与烟草交易有关。
• emoji 识别：识别特定的 emoji，如🚬，作为涉烟线索的潜在标志。
• 行为模式分析：分析笔记和评论的行为模式，例如是否存在频繁提及烟草相关话题、是否有引流行为（如引导用户添加联系方式或访问其他平台进行交易）等。
三、技术需求
1.爬虫技术
• 使用 Python 编写爬虫程序，利用 requests、BeautifulSoup、selenium 等库实现数据爬取。
• 遵守小红书的反爬机制，合理设置请求头、cookies 等信息，避免被封禁。
2.大语言模型
• 选择适合的大语言模型，如 GPT、BERT 等，进行涉烟线索的分析和识别。
• 对模型进行微调，使其能够更好地适应小红书平台的语言风格和涉烟线索的识别需求。
四、数据分析与报告
• 对爬取到的数据进行定期分析，生成涉烟线索报告，包括涉烟笔记和评论的数量、分布情况、涉烟行为的类型等。
• 提供数据可视化功能，通过图表等形式直观展示涉烟线索的分析结果。
五、项目进度与里程碑
• 第一阶段：完成爬虫程序的开发和测试，能够稳定爬取小红书的笔记和评论数据。
• 第二阶段：搭建数据分析平台，实现涉烟线索的初步分析和识别。
• 第三阶段：对大语言模型进行微调和优化，提高涉烟线索识别的准确率。
• 第四阶段：生成涉烟线索报告，并进行项目总结和评估。
六、风险与应对措施
• 反爬机制风险：小红书可能会不断更新反爬机制，导致爬虫程序无法正常运行。应对措施是及时关注小红书的反爬策略变化，调整爬虫程序的参数和设置。
• 数据质量风险：爬取到的数据可能存在质量问题，如数据缺失、数据错误等。应对措施是在数据爬取和存储过程中进行数据校验和清洗，确保数据的准确性和完整性。
• 模型识别风险：大语言模型可能存在误判或漏判的情况。应对措施是不断优化模型的训练和微调，提高模型的识别准确率，并结合人工审核等方式进行补充。
七、预算与资源
• 人力成本：包括开发人员、数据分析师、模型训练师等的人力成本。
• 硬件成本：服务器、存储设备等硬件成本。
• 软件成本：大语言模型的使用费用、数据存储和分析工具的费用等。
通过以上 PRD 的实施，可以有效地开发一个小红书爬虫，并利用大语言模型分析涉烟线索，为相关部门提供有价值的信息支持。
一、产品概述
本项目旨在开发一个小红书爬虫，用于爬取笔记和评论数据，并通过大语言模型分析是否存在涉烟线索（包括网络销售卷烟或电子烟的行为）。重点关注如何辨别涉烟行为，包括识别黑话暗语、特定关键词（如“yan”）以及特定 emoji（如🚬）等。
二、功能需求
1.数据爬取
• 笔记爬取：爬取小红书平台上的笔记信息，包括笔记标题、内容、图片、视频、点赞数、评论数、收藏数、分享数、话题标签等。
• 评论爬取：针对每篇笔记，爬取其对应的评论内容、评论用户信息、评论时间等。
2.数据存储
• 将爬取到的笔记和评论数据存储到本地数据库或文件中，便于后续分析。
3.涉烟线索分析
• 关键词识别：利用大语言模型识别笔记和评论中的涉烟关键词，如“香烟”“烟草”“电子烟”“yan”等。
• 黑话暗语识别：通过训练模型识别可能用于涉烟交易的黑话暗语，例如一些看似普通的词汇或短语，但实际上可能与烟草交易有关。
• emoji 识别：识别特定的 emoji，如🚬，作为涉烟线索的潜在标志。
• 行为模式分析：分析笔记和评论的行为模式，例如是否存在频繁提及烟草相关话题、是否有引流行为（如引导用户添加联系方式或访问其他平台进行交易）等。
三、技术需求
1.爬虫技术
• 使用 Python 编写爬虫程序，利用 requests、BeautifulSoup、selenium 等库实现数据爬取。
• 遵守小红书的反爬机制，合理设置请求头、cookies 等信息，避免被封禁。
2.大语言模型
• 选择适合的大语言模型，如 GPT、BERT 等，进行涉烟线索的分析和识别。
• 对模型进行微调，使其能够更好地适应小红书平台的语言风格和涉烟线索的识别需求。
四、数据分析与报告
• 对爬取到的数据进行定期分析，生成涉烟线索报告，包括涉烟笔记和评论的数量、分布情况、涉烟行为的类型等。
• 提供数据可视化功能，通过图表等形式直观展示涉烟线索的分析结果。
五、项目进度与里程碑
• 第一阶段：完成爬虫程序的开发和测试，能够稳定爬取小红书的笔记和评论数据。
• 第二阶段：搭建数据分析平台，实现涉烟线索的初步分析和识别。
• 第三阶段：对大语言模型进行微调和优化，提高涉烟线索识别的准确率。
• 第四阶段：生成涉烟线索报告，并进行项目总结和评估。
六、风险与应对措施
• 反爬机制风险：小红书可能会不断更新反爬机制，导致爬虫程序无法正常运行。应对措施是及时关注小红书的反爬策略变化，调整爬虫程序的参数和设置。
• 数据质量风险：爬取到的数据可能存在质量问题，如数据缺失、数据错误等。应对措施是在数据爬取和存储过程中进行数据校验和清洗，确保数据的准确性和完整性。
• 模型识别风险：大语言模型可能存在误判或漏判的情况。应对措施是不断优化模型的训练和微调，提高模型的识别准确率，并结合人工审核等方式进行补充。
七、预算与资源
• 人力成本：包括开发人员、数据分析师、模型训练师等的人力成本。
• 硬件成本：服务器、存储设备等硬件成本。
• 软件成本：大语言模型的使用费用、数据存储和分析工具的费用等。
通过以上 PRD 的实施，可以有效地开发一个小红书爬虫，并利用大语言模型分析涉烟线索，为相关部门提供有价值的信息支持。
