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Python旅游推荐系统毕业设计源码:爬虫、数据分析与可视化+Django框架

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简介:
本项目为基于Python的旅游推荐系统毕业设计,涵盖网页数据爬取、深度分析及可视化展示,并应用了Django框架进行开发。 本系统旨在解决旅游信息获取滞后及线下旅行社服务成本高的问题,并采用网络爬虫技术设计思想构建了一个基于Python的旅游推荐平台。该平台以Python语言为基础,利用requests库从去哪儿网抓取旅游数据,编写规则抽取网页中的相关信息并进行必要的筛选和提取工作;同时使用MySQL数据库存储这些信息。 在系统架构上,则运用Django框架搭建,并通过协同过滤算法来实现对用户的个性化旅行建议服务。整个项目涵盖了从爬虫获取、数据分析到最终推荐展示的全流程操作。具体功能包括价格与销量分析,城市及景点等级评估,首页数据概览以及评分情况统计等模块。 综述而言,本系统不仅提高了旅游信息检索效率和用户体验度,并通过可视化技术直观地展示了各类关键指标的变化趋势。

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客服
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  • Python+Django
    优质
    本项目为基于Python的旅游推荐系统毕业设计,涵盖网页数据爬取、深度分析及可视化展示,并应用了Django框架进行开发。 本系统旨在解决旅游信息获取滞后及线下旅行社服务成本高的问题,并采用网络爬虫技术设计思想构建了一个基于Python的旅游推荐平台。该平台以Python语言为基础,利用requests库从去哪儿网抓取旅游数据,编写规则抽取网页中的相关信息并进行必要的筛选和提取工作;同时使用MySQL数据库存储这些信息。 在系统架构上,则运用Django框架搭建,并通过协同过滤算法来实现对用户的个性化旅行建议服务。整个项目涵盖了从爬虫获取、数据分析到最终推荐展示的全流程操作。具体功能包括价格与销量分析,城市及景点等级评估,首页数据概览以及评分情况统计等模块。 综述而言,本系统不仅提高了旅游信息检索效率和用户体验度,并通过可视化技术直观地展示了各类关键指标的变化趋势。
  • 基于PythonDjango的MySQL
    优质
    本项目利用Python及Django框架构建了一个针对MySQL数据库中旅游数据的自动化爬取、存储与可视化的综合平台,并实现了个性化旅行推荐功能。 基于Python+Django+MySQL的旅游数据爬虫采集、可视化分析及推荐系统。
  • Python实现(含,使用Django,附文档、和部署指南)——算机项目
    优质
    本项目旨在开发一个基于Python的旅游推荐系统,结合爬虫技术获取数据,利用Django框架构建网站,并进行数据分析与可视化。项目包含详尽文档及源代码,提供完整的部署指南。适用于计算机专业毕业设计。 本系统旨在解决旅游信息获取滞后及参加线下旅行社或人工检索时间成本高的问题。通过运用网络爬虫信息技术设计思想,开发了一个基于Python的旅游信息推荐系统。 该系统以Python语言为基础,使用requests库对去哪儿网上的旅游信息进行抓取,并针对网页内容编写抽取规则,过滤和提取必要的旅游信息。然后利用MySQL数据库存储这些数据。接下来,采用开源Web框架Django搭建整个系统架构,并通过协同过滤算法实现基于用户行为的个性化推荐功能。 项目包含多个界面展示不同的数据分析结果: 1. 价格与销量分析 2. 城市及景点等级分布情况分析 3. 首页:数据概览 4. 用户评分统计 综上所述,该系统能够高效地抓取、处理和存储旅游信息,并通过推荐算法为用户提供个性化的旅行建议。
  • Python新闻协同过滤算法结合Django
    优质
    本项目为基于Python的新闻推荐系统设计,融合了爬虫技术、协同过滤算法及Django框架,旨在实现个性化新闻推送。 一、技术说明:本项目使用Python语言开发,并结合Django框架构建后端服务;利用requests模块实现网页数据抓取功能。 二、项目介绍 1. 前台页面及用户功能设计为两种登录状态,即游客模式与已注册用户的模式。对于未登录的访客而言,仅能看到首页和热点新闻部分的内容;而对于已经完成身份验证的用户来说,则可以访问更多高级功能如个人中心等区域。 2. 后端数据管理模块允许管理员通过特定权限进入后台管理系统执行包括但不限于以下操作:维护现有账户信息、发布或删除文章内容以及监督评论区动态等任务。 3. 数据获取模块利用Python网络爬虫技术从相关新闻网站抓取最新资讯,涵盖标题摘要及详细报道等内容;随后借助JieBa库对中文文本进行分词处理,并基于所得结果计算TF-IDF值以提取关键信息并保存至数据库中供后续调用。 4. 新闻推荐模块要求用户在注册过程中选择兴趣标签作为个人偏好依据。系统将根据新闻标题中的关键词与这些标记之间的匹配程度来生成个性化内容列表,从而向每位用户提供量身定制的阅读体验。 5、当用户对某篇报道发表评论之后,默认情况下该留言不会立即出现在页面上,而是需要刷新当前页才能查看到自己的反馈信息以及其他网友的意见交流。
  • 基于Spark的电影PythonDjango实现(含).zip
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    本项目为基于Apache Spark的大规模数据处理实现电影推荐系统的毕业设计作品。采用Python爬虫技术收集和预处理数据,并使用Django框架构建Web界面展示结果。项目包含完整源代码,适合相关领域学习与研究参考。 基于Spark的电影推荐系统使用Python爬取数据,并采用Django框架搭建整个系统(附有详细源码及文档),适合期末作业或毕业设计项目。 该系统的架构分为五个层次:数据获取层、数据处理层、数据存储层、业务逻辑层和展示层。展示层包含了Web应用的前后台两部分,前台用于用户查看电影信息以及接收推荐结果页面;后台则供管理员管理用户与电影的数据。业务逻辑层负责实现前后端的功能代码。在数据计算层面,系统会进行统计分析并运行推荐算法。通过处理存储于数据存储层的基础数据和用户行为数据来生成推荐结果,并将这些新产生的推荐信息重新存入数据库中。 为了获取大量基础数据以支持该电影推荐系统的运作,需要使用到的数据获取层负责收集原始资料、实施预处理工作使它们变得规整化后,再把这些整理好的基本信息存储于数据存储层里。
  • Python景点协同过滤算法结合 Flask下载
    优质
    本项目为旅游景点推荐系统的Flask框架毕业设计源码,采用Python编写,融合了网页数据爬取和用户行为分析中的协同过滤算法技术。 项目技术包括Python语言、requests爬虫库、协同过滤推荐算法以及Flask框架,并使用去哪儿网的数据。 该项目旨在构建一个旅游景点推荐系统及相应的数据抓取工具。通过运用多种Python库和Web开发框架(如Django或Flask),可以创建一个用户友好的网络应用,帮助游客根据个人偏好选择合适的旅行目的地。例如,当用户输入他们的出行日期、旅行类型以及预算等信息后,该系统将从数据库中提取相关数据,并利用爬虫技术自动获取更多详情。 在推荐算法方面,项目会采用基于规则的策略或协同过滤方法来为每位用户提供个性化的景点建议。为了实现这一点,我们将借助Python中的机器学习库(如scikit-learn和surprise)训练模型并集成到应用程序中以提供实时服务。 综上所述,通过整合这些技术和工具,本系统能够向旅行者们集中展示有价值的旅游信息,并根据个人喜好给出最佳的推荐建议。
  • Python:招聘网站
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    本项目为Python编程课程的毕业设计作品,旨在通过构建招聘网站爬虫收集并分析相关行业就业信息,并进行数据可视化展示。提供完整代码供学习参考。 该项目为个人毕设项目,在答辩评审中获得了98分的高分。源码经过详细调试与测试,确保可以正常运行。欢迎下载使用以供初学者学习或进阶研究之用。 此资源适用于计算机、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业人员,亦可作为课程设计作业或毕业项目的参考材料。项目整体具有较高的学习借鉴价值,并且基础技能较强的人士可以在现有基础上进行修改与调整,以实现更多功能拓展。
  • Python CNKI实例.zip
    优质
    本项目为Python编程在CNKI数据库爬取及数据分析可视化的毕业设计源代码实例,包含网页抓取、数据处理和结果展示等模块。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以成功运行且功能正常的情况下才会上传。您可以轻松复制复刻该项目,在获取到资料包后能够快速重现相同的成果。我拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如果遇到任何使用问题,欢迎随时联系,我会及时为您解答和提供帮助。 【资源内容】:项目具体内容请查看下方的“资源详情”,其中包括完整的源码、工程文件以及相关的说明文档等资料。 本人专注于IT领域,如果有任何使用上的疑问,请随时与我沟通,我会尽快为您提供支持。此外,如果您还需要相关开发工具或学习材料,我也乐意提供帮助和推荐资料,鼓励您在技术上不断进步。 【适合场景】:该项目适用于多种情况下的应用,包括但不限于项目开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品以及初步的项目启动阶段等场合中使用。您可以借鉴该优质项目的结构进行复刻工作,并在此基础上进一步扩展和创新功能。 需要注意的是,本资源仅供开源学习和技术交流之用,不得用于商业用途;如若违反相关规定,则后果自负。 部分字体及插图素材可能来源于网络,在出现版权问题时,请您及时通知我以便处理。收取的费用仅作为整理收集资料的时间成本补偿,并不对涉及的内容或法律问题承担责任。
  • Python电影:结合Django的协同过滤算法实现
    优质
    本项目提供了一个基于Python的电影推荐系统的完整源码,融合了网页数据爬取、数据可视化及Django框架搭建,并采用协同过滤算法优化推荐效果。 Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤推荐算法)项目结构说明 - 项目文件夹包含以下内容: - `db.sqlite3`:数据库相关的重要文件,其中包含了想看数据等信息。 - `requirements.txt`:列出项目的依赖库和技术栈。 - `运行说明.txt`:如何启动和运行该项目的指南。 - 主要代码文件夹结构如下: - `app` - `models.py`: Django模型定义,用于数据库操作,是重要的部分之一。 - `views.py`: 后端的主要代码,非常关键的部分。 - `meteorological` - `settings.py`:项目的配置文件。 - `urls.py`:路由设置。 - 静态文件夹 (`static`) 包含了项目所需的 JS、CSS 和图片等资源。 - 模板文件夹 (`templates`) 存放前端页面的模板。