利用 Python 爬取小红书热门笔记并进行标签关键词分析

一、背景与目标

小红书（RED）作为中国最活跃的内容社区之一，拥有大量关于美妆、穿搭、美食、旅游等领域的用户生成内容（UGC）。对于产品、品牌方或研究人员来说，提取热门笔记的标签关键词，可以有效捕捉用户关注点、消费趋势及内容热词。

本项目目标：

1. 使用 Python 爬取小红书某个话题下的热门笔记；
2. 分析每篇笔记中的标题、正文、标签等字段；
3. 利用 NLP 技术提取高频关键词；
4. 对关键词进行可视化与聚类分析。

---

二、技术难点与解决方案

2.1 小红书反爬机制

小红书的反爬较为严格，主要包括：

• 必须登录后才能访问部分内容；
• 请求头中携带加密参数；
• 滑块验证及设备指纹检测；
• 接口存在混淆和加密字段。

解决方案：

• 使用手机端 API 抓包分析；
• 模拟登录（或使用已登录的 Cookie）；
• 使用 mitmproxy 或 Charles 分析请求结构；
• 在必要时使用 Appium 模拟真实 App 行为。

---

三、数据抓取实现

<