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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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简介：
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

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  • 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
    优质
    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
     
  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 基于Adaboost和Bayes的旅游景点评论情感分析系统毕业设计
    优质
    本毕业设计构建了一个结合Adaboost与Bayes算法的旅游景点评论情感分析系统。通过优化机器学习模型，准确识别并分类用户评论的情感倾向，为旅游服务提供商及游客提供决策支持。 这段文字描述了项目中的代码结构：`main`部分是Django后端的代码；`venu`表示Python虚拟环境；`web`部分则是Vue前端的代码。此外，还包括算法相关的代码，涉及训练集、测试集的应用，贝叶斯方法的比较和训练过程，以及AdaBoost算法的训练，并且有模型导出的功能。
     
  • 百度、马蜂窝及大众点评的数据集（用于情感分析）
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    本数据集包含来自百度、马蜂窝和大众点评的旅游评论，旨在支持对用户情感倾向进行深入分析，助力企业优化服务质量。 中国客户评论数据集用于“基于字符的 BiLSTM-CRF 结合 POS 和词典进行中文意见目标提取”的研究。情感分析（Sentiment Analysis），又称意见挖掘（Opinion Mining），是一种文本分析技术，其目的是识别并提取文本中的情感倾向或情绪状态。通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术对文本分类，并确定其中的情感极性，通常分为以下几类：正面情感表示积极、满意或正面的情绪；负面情感则代表消极、不满意或负面的态度；中性情感表明没有明显偏好的中立态度。 该领域常用的技术包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归等机器学习算法以及循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。这些方法通过训练大量标注的情感数据集，来提取文本特征并进行情感分类。
     
  • 使用Python和Selenium抓取携程成都旅游景点的评论，利用Pyecharts绘制各地游客航线及WordCloud进行词云图情感分析
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    本项目运用Python与Selenium技术爬取携程网上的成都旅游景点评论数据，通过Pyecharts展现游客来源分布，并借助WordCloud进行情感倾向的词云可视化分析。 使用Python爬虫技术从携程成都旅游攻略网站获取景点评论，并利用pyecharts绘制成都景点的地图分布图、各地游客的航线统计图以及民宿航班的相关柱状图和箭头图，同时制作雷达图展示不同维度的数据分析结果。通过jieba分词工具进行文本处理后生成词云（wordcloud），并对收集到的信息进行情感分析。此外，利用Selenium浏览器实现多页爬虫功能以获取更全面的游客信息与行程数据，在Jupyter Notebook中使用numpy和pandas等库对这些数据进行深入挖掘及统计分析工作。
     
  • 毕业设计——利用Python抓取携程景点及评论数据的程序+源码+文档.zip
    优质
    本资源为一个完整的Python项目，旨在从携程网站抓取热门景点及其用户评论的数据。包含详细的代码注释、操作说明文档以及完整源码，便于学习爬虫技术与数据分析方法。 该资源包含导师指导并认可通过的高分设计项目，主要面向计算机相关专业的本科生进行毕业设计的学生以及需要实战练习的学习者。这些项目也可以作为课程设计或期末大作业使用。 所有上传的项目源码均经过个人毕设或课设、作业阶段，并在成功运行且功能正常后才被分享出来。答辩评审平均分达到96.5分，可以放心下载和使用！ 1. 所有资源内的代码都已在测试中确认能够顺利运行并通过验证，请安心下载并利用。 2. 本项目适合计算机相关专业（包括但不限于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、教师或企业员工学习。同时，它也适用于初学者进行进阶学习，并且可以作为毕业设计项目、课程作业或其他初期立项演示的一部分内容使用。 3. 如果有一定的基础，你可以在现有代码的基础上进行修改以实现额外的功能，这同样适用于毕业设计、课设以及各种类型的作业。 下载后请先查看README.md文件（如果有的话），仅供个人学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 携程景区点评数据爬取及分析
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    本项目旨在通过爬虫技术获取携程网上的景区评论数据，并进行深入的数据分析，以挖掘游客对各景区的评价趋势和偏好。 携程作为中国知名的在线旅行服务平台，为用户提供丰富的旅游相关信息与服务。本项目的主要目标是通过Python编程语言自动化地从携程网站爬取特定景点的相关信息，并对这些信息进行系统化的分析和处理。涉及的关键信息包括景点的基础数据、用户评分以及用户的评论内容。 在爬虫技术的应用中，首先需要确定目标景点的关键词，然后利用Python编写脚本，对携程网上的相关内容进行抓取。鉴于网站页面结构及数据加载方式可能发生变化，通常会使用如Selenium等工具模拟浏览器操作以适应动态网页的内容获取需求。 成功完成数据抓取后，接下来是对这些原始数据进行清洗和处理的步骤。这包括去除无效信息、纠正格式错误以及提取有用的数据点等内容。特别是对于用户评论部分，还需要执行更深入的文本分析工作，例如情感分析及关键词抽取等操作。通过这样的数据分析过程可以获取到关于景点的整体评价及其关注重点。 项目还包括数据可视化环节，即利用各种图表形式将上述结果直观地展示出来，如词云图、雷达图和饼图等。其中，词云能够清晰展现评论中高频词汇；而雷达图则用于比较不同景点在多个评分维度上的表现差异；最后通过饼图来显示用户评分的分布情况。 该项目不仅有助于收集关于特定旅游目的地的具体信息，还可以借助分析用户的反馈内容了解他们的偏好和需求，这对于旅游业者改进服务质量或针对问题进行优化具有重要的商业价值。此外，此项目还是一个很好的实践机会，用于提升Python编程能力和掌握数据分析技巧，并且在整个设计与实施过程中必须遵守法律法规及道德规范以确保合法合规的数据获取。 综上所述，该项目涵盖了网络爬虫技术、数据处理、自然语言处理以及数据可视化等多个计算机科学领域的知识应用。通过针对携程网站上的景点信息进行系统性的爬取和分析工作，既可以获得有价值的商业洞察力同时也能增强个人的技术实践能力。
     
  • 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。