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获取马蜂窝旅游信息，涵盖酒店、餐厅和景点评价及游记（截至2021.6.28）

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简介：
本数据库汇集了马蜂窝网站上丰富的旅游相关信息，包括详尽的酒店、餐厅与景点评价以及各类实用游记，数据更新至2021年6月28日。 马蜂窝旅游数据涵盖酒店、美食和景点的评论以及游记内容。通过输入目的地或关键词，可以获取关于该地点的所有相关信息。这些数据包括但不限于： - 酒店评论：包含用户信息（如用户名、ID）、用户等级、具体评价内容、有用性评分及发表时间。 - 美食评论：同样提供上述类型的详细信息。 - 景点自身评论：也包含了类似的全面的用户反馈和详情。 游记数据则包括： - 游记链接地址 - 浏览次数与评论数量 - 内容本身及其发布时间、旅行持续天数及同行人员情况。

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  • 获取马蜂窝旅游信息，涵盖酒店、餐厅和景点评价及游记（截至2021.6.28）
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    本数据库汇集了马蜂窝网站上丰富的旅游相关信息，包括详尽的酒店、餐厅与景点评价以及各类实用游记，数据更新至2021年6月28日。 马蜂窝旅游数据涵盖酒店、美食和景点的评论以及游记内容。通过输入目的地或关键词，可以获取关于该地点的所有相关信息。这些数据包括但不限于： - 酒店评论：包含用户信息（如用户名、ID）、用户等级、具体评价内容、有用性评分及发表时间。 - 美食评论：同样提供上述类型的详细信息。 - 景点自身评论：也包含了类似的全面的用户反馈和详情。 游记数据则包括： - 游记链接地址 - 浏览次数与评论数量 - 内容本身及其发布时间、旅行持续天数及同行人员情况。
     
  • 马蜂窝游记爬取代码实例.zip
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    本资源提供了一个针对马蜂窝网站的游记信息爬取代码示例，采用Python编写。内含详细的项目结构和使用说明文档，适合初学者学习网页数据抓取技术。 《马蜂窝游记爬虫代码案例》是一份使用Python语言及相关库（如requests和Beautiful Soup）来抓取马蜂窝网站上游记数据的教程。该资源涵盖了如何获取游记标题、作者、发布时间及内容等信息，适合对爬虫技术感兴趣的初学者以及需要分析或应用马蜂窝数据的专业人士。 无论您是数据分析师、科学家还是开发工程师，《马蜂窝游记爬虫代码案例》都将为您提供详细的指导和示例。通过本教程，您可以轻松获取大量游记数据，并进行更深层次的分析处理。例如，可以利用这些数据来研究热门旅游目的地、最受欢迎的游记类型或者用户行为模式等。 请注意，在使用此资源时，请务必遵守相关法律法规以及马蜂窝网站的服务条款，确保合法合规地采集和使用信息。
     
  • 携程旅游景区景点信息，涵盖全国各大城市
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    携程旅游景区景点信息提供全面覆盖全国各大城市的旅游景点资讯，包括详尽的介绍、图片和用户评价，助您轻松规划旅行行程。 全国A-Z各城市景区景点信息包含以下字段：城市、景点名、地点、距离、坐标、评论数、评论分、热评分、封面、是否免费、价格（原价）、类别信息、标签以及是否5A级，总数据量为17500。
     
  • 毕业设计：旅游景点评论情感分析（涉及携程、马蜂窝数据抓取及AdaBoost+Bayes分类）.zip
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    本项目基于携程和马蜂窝平台的数据抓取，采用AdaBoost与Bayes算法进行旅游景点评论的情感分析，旨在为游客提供更加精准的旅行建议。 该毕业设计项目主要聚焦于旅游景点评论的情感分析，利用了数据爬取技术和机器学习算法来理解和判断用户对旅游景点的评价是正面还是负面。在这个项目中，你可以学到以下关键知识点： 1. **数据爬虫**： - **网络爬虫原理**：网络爬虫是一种自动化程序，用于抓取互联网上的公开数据。它遵循HTTP协议，模拟用户行为发送请求并接收响应。 - **Python爬虫框架**：项目可能使用了Python的Scrapy或BeautifulSoup等库来实现爬虫。Scrapy是一个强大的爬虫框架，适合大型项目的数据抓取；BeautifulSoup则适合简单的HTML解析。 - **携程与马蜂窝API**：可能涉及到对这两个网站的评论数据进行直接调用或者通过解析网站结构获取评论。 2. **数据预处理**： - **文本清洗**：去除无关字符、HTML标签和特殊符号，为后续分析做准备。 - **分词**：将评论转化为词汇列表。常用工具如jieba在中文处理上表现优秀。 - **停用词过滤**：移除无实际含义的词语（例如“的”，“是”），减少噪声。 - **词干提取**：通过词形还原或词根化，比如将“好看”的不同形式统一为基本词汇。 3. **特征工程**： - **词频统计**：计算每个单词在所有评论中的出现频率作为特征。 - **TF-IDF**: 使用此方法量化词语的重要性，考虑了词频和逆文档频率。 - **情感字典**：利用预先构建的情感字典（如SentiWordNet、SnowNLP）评估评论的情感倾向。 4. **机器学习算法**： - **Adaboost**：一种集成学习方法，通过迭代训练弱分类器并组合它们形成强分类器。它适用于处理不平衡数据集。 - **贝叶斯分类**：基于贝叶斯定理的一种简单但有效的分类方法，假设特征之间相互独立。 - **模型训练与评估**: 使用交叉验证进行模型训练，并用准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评估性能。 5. **数据可视化**： - **评论情感分布**：可能使用Matplotlib或Seaborn库绘制条形图或饼图，展示评论的情感分布。 - **特征重要性**: 展示Adaboost中各个特征对模型预测的影响程度。 6. **项目实施流程**: - 数据收集: 运行爬虫程序获取携程和马蜂窝的评论数据。 - 数据预处理：清洗并转换数据，使其适合作为机器学习输入。 - 特征工程：构造有助于情感分析的相关特征。 - 模型构建: 训练Adaboost与贝叶斯分类器组合模型。 - 模型评估: 测试性能，并进行调优以提高准确性。 - 结果解释: 分析预测结果，理解影响因素。 这个项目为初学者提供了从数据获取到机器学习建模的完整经验，有助于提升数据分析和机器学习技能。同时对于有经验的人来说也是一个深入理解和应用这些技术的好案例。
     
  • Python 实现爬取马蜂窝景点翻页文字评论
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    本项目使用Python编写代码，实现了从马蜂窝旅游网站上抓取特定景点页面的文字评论信息，并支持自动翻页功能以获取多页评论内容。 本段落主要介绍了如何使用Python爬取马蜂窝景点的翻页文字评论，并通过示例代码进行了详细的讲解。文章内容对学习或工作中需要进行类似操作的人士具有一定的参考价值，希望有需求的朋友能从中受益。
     
  • 马蜂窝旅行笔记数据
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    马蜂窝旅行笔记数据汇集了全球用户分享的丰富旅游体验和实用信息，涵盖景点、住宿、美食等各类话题，帮助旅行者轻松规划个性化行程。 马蜂窝游记数据包括标题、封面图片、游记ID、内容、发布时间、作者、作者ID、作者等级、阅读数、收藏数、分享数、顶数、相关目的地信息，出发时间，出行天数，人物及人均费用等字段，可用于提取用户画像和旅游景点推荐。
     
  • 马蜂窝旅行笔记爬虫
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    本项目为自动化抓取马蜂窝旅行平台上的用户游记和攻略信息的工具，旨在收集第一手旅游体验分享数据。 马蜂窝游记爬虫采用模拟浏览器的方法进行编写，并且代码结构清晰、遵循函数式编程原则。
     
  • 毕业设计：利用Python进行旅游景点评论的情感分析（含携程和马蜂窝数据爬取）.zip
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    本项目使用Python对携程和马蜂窝平台上的旅游景点评论数据进行爬取，并采用情感分析技术评估用户反馈，旨在为旅行者提供更准确的景区评价参考。 毕业设计-基于Python的旅游景点评论情感分析包含携程、马蜂窝爬虫.zip 环境： - Python 3.9.11 - anaconda - quasarcli 1.2.2 文件目录结构： 0x1毕设 ├── img ├── main # Django后端部分代码 ├── README.md ├── venu # Python虚拟环境 ├── web # Vue前端部分代码 └── 算法代码.zip # 包含训练集，测试集，贝叶斯的比较、训练、AdaBoost算法的训练、模型导出
     
  • 马蜂窝甘南游记爬虫数据.csv
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    该文档包含了从旅游网站马蜂窝上收集到的关于甘南地区的旅行记录和评论数据，以CSV格式存储，便于数据分析和处理。 根据“马蜂窝”网站上的甘南游记数据，通过分析游记的时间、游览主题以及点赞数量等因素来评估该地区的知名度。