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(基于Python的毕业设计)旅游推荐数据的分析与可视化(含源码及部署指南).zip

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简介:
本项目为基于Python的毕业设计作品,旨在通过数据分析和可视化技术提升旅游推荐系统的效率。包含详尽的数据处理、模型构建以及前端展示代码,并附有详细的安装和运行指南。 本项目主要面向计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Python学习者,也适用于课程设计或期末大作业。所有项目经过严格调试确保可以运行,并提供源代码、数据库及部署说明,可以直接作为毕设使用。 【技术栈】 - Python + Django + MySQL + 协同过滤算法 【功能实现】 **用户功能:** 1. 登录与注册; 2. 个人信息管理; 3. 景区浏览; 4. 对景区进行评分和收藏操作; 5. 推荐系统。 **管理员功能:** - 管理景区信息,包括添加、修改及删除操作。 - 分类并管理景点类型,便于用户筛选搜索结果。 - 更新和完善景区详情页内容(如介绍文本与图片等)。 此外还涉及对整个系统的维护工作: - 查看和编辑用户的注册资料及其行为记录; - 管理所有用户的账户信息。

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客服
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  • (Python)().zip
    优质
    本项目为基于Python的毕业设计作品,旨在通过数据分析和可视化技术提升旅游推荐系统的效率。包含详尽的数据处理、模型构建以及前端展示代码,并附有详细的安装和运行指南。 本项目主要面向计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Python学习者,也适用于课程设计或期末大作业。所有项目经过严格调试确保可以运行,并提供源代码、数据库及部署说明,可以直接作为毕设使用。 【技术栈】 - Python + Django + MySQL + 协同过滤算法 【功能实现】 **用户功能:** 1. 登录与注册; 2. 个人信息管理; 3. 景区浏览; 4. 对景区进行评分和收藏操作; 5. 推荐系统。 **管理员功能:** - 管理景区信息,包括添加、修改及删除操作。 - 分类并管理景点类型,便于用户筛选搜索结果。 - 更新和完善景区详情页内容(如介绍文本与图片等)。 此外还涉及对整个系统的维护工作: - 查看和编辑用户的注册资料及其行为记录; - 管理所有用户的账户信息。
  • Python系统:爬虫、+Django框架
    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。
  • Python系统实现(爬虫、,使用Django框架,附文档、)——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和DjangoMySQL爬虫系统
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    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。
  • SSM和MySQL景点网站实现(文档、频演示).zip
    优质
    本资源提供一个基于SSM框架和MySQL数据库的旅游景点推荐网站的设计与实现,包括源代码、详细设计文档、部署指导以及操作视频演示。 资源名称:基于SSM+MySQL的旅游景点推荐网站设计与实现(源码+设计文档+部署说明+视频演示).zip 该资源包含项目全套源代码及完整文档,所有源代码均经过测试校正以确保成功运行。 系统简介: 本平台是一个用于推荐和管理旅游景点信息的在线服务平台。它涵盖了个人中心、景点分类与信息管理、酒店预订服务、用户管理系统以及论坛等模块,并具备以下特点: - **技术栈**:采用Java技术栈中的SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis),并使用MySQL数据库,确保系统具有高稳定性和可靠性。 - **景点展示功能**:提供详尽的旅游景点介绍,包括名称、描述及图片等信息,方便用户了解和选择感兴趣的地点。 - **用户体验评价机制**:允许用户对参观过的景点进行评分与评论分享自己的旅行经历给其他游客参考决策。 - **个性化推荐服务**:根据用户的浏览历史和个人偏好提供定制化旅游建议提升客户满意度。 - **数据分析支持**:具备数据统计分析能力,如热门景区排名、用户反馈调查等,并通过图表报告形式呈现便于管理层做出业务规划及促销活动策划。 - **权限控制系统**:设有不同级别的账户角色(例如普通会员与管理员),确保每个用户的操作范围与其身份相匹配。 - **隐私保护措施**:实施严格的安全策略来保障个人信息和评论内容的私密性,防止数据泄露或被滥用的情况发生。 - **灵活性设计原则**:采用模块化架构使得后续的功能拓展及系统更新变得更加便捷高效以适应各地不同的旅游推荐需求。 综上所述,此款基于SSM+MySQL框架开发而成的旅游景点推荐网站具备技术成熟度高、用户互动性强以及精准路线建议等优点能够为用户提供个性化的旅行指南从而帮助他们发现更多优质的游览目的地进而提高整体旅居体验和满意度。
  • SpringBoot网站 080833
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    本作品为一款基于Spring Boot框架开发的旅游推荐网站,旨在通过个性化推荐算法提供给用户最佳旅行建议。项目附带详细源代码,适合用于学术研究和学习参考。 前台功能介绍: - 酒店预订:旅游网站的重要组成部分之一是酒店预订服务,在旅游高峰期用户可通过在线平台预定酒店,并提前做好旅行准备。在到达目的地后能够迅速入住,提高行程效率。 - 推荐路线:提供一系列的推荐线路信息供游客选择,包括各条线路的名字、详细内容介绍及费用情况等。 - 国内(景点)板块和国外(景点)板块:为用户提供国内外不同地区的旅游资讯。 - 交通方式:用户可以根据自己的需求选择合适的交通工具进行旅行规划。 - 关于我们:展示网站的基本信息与联系方法,使客户能够了解平台的背景及相关服务政策等重要细节。 后台管理功能: - 旅游线路管理:对各条路线的信息(如名称、描述和价格)实施添加、修改或删除操作,并确保前台用户能便捷地访问到这些资料。 - 新闻管理:发布关于旅游业相关的新闻信息,帮助游客了解最新的行业动态。
  • Python-Python智能系统.zip
    优质
    本项目为Python编程语言实现的智能旅游推荐系统,旨在通过分析用户偏好和旅游数据提供个性化的旅行建议。 Python 完整项目,适用于 Python 毕业设计或课程设计,包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等。该项目功能完善、界面美观且操作简单便捷,具有很高的实际应用价值。 技术组成: - 后台框架:使用 Python 3.7 开发 - 开发环境推荐 PyCharm - 数据库可视化工具建议使用 Navicat - 使用的数据库为 MySQL 部署步骤: 1. 在 pycharm 中导入项目。 2. 使用 pip 安装所需依赖项。 3. 设置数据库密码后运行。 该项目经过严格调试,确保可以正常运行。您可以放心下载和使用。
  • Python京二手房.zip
    优质
    本作品为基于Python的南京二手房市场分析项目,通过数据爬取、清洗及可视化技术,深入探究南京市二手房市场的价格走势和供需关系。 该毕业设计项目主要探讨了如何使用Python进行网络数据采集、数据处理和可视化分析以深入研究南京二手房市场。以下将详细介绍其中涉及的关键知识点: 1. **Python编程语言**:该项目的基础是Python,这是一种高级编程语言,因其简洁易读的语法及丰富的库资源而在数据科学界广受欢迎。项目中利用Python编写了用于数据采集与分析的代码。 2. **网络数据抓取(Web Scraping)**:在本项目中可能使用BeautifulSoup或Scrapy等工具从房地产网站上获取二手房信息,通过编程方式自动提取网页中的所需内容,尤其适用于处理非结构化数据。 3. **HTML和CSS选择器**:理解HTML与CSS选择器对于网络抓取至关重要。这些技术帮助定位并抽取网页上的特定元素,如房价、面积及地理位置等重要信息。 4. **数据清洗与预处理**:采集的数据通常包含噪声或不一致的信息,需要使用pandas库进行清理和格式化,包括删除无效值、异常点以及统一时间序列数据的格式。 5. **数据分析**:项目可能利用NumPy和pandas来进行统计分析工作,如计算平均价格、中位数等,并研究房价与房屋特征(例如面积、楼层朝向)之间的关联性。 6. **数据可视化**:通过Matplotlib和Seaborn库创建图表来展示数据的结果。这些图表可以包括折线图以显示房价趋势,散点图用来表示房价与面积的关系以及热力图展现不同区域的房价差异等。 7. **地理信息系统(GIS)**:若项目涉及地理位置分析,则可能会使用geopandas或folium库将房产价格信息叠加到南京市地图上,创建交互式地图以直观展示各地区的房屋价格分布情况。 8. **开发环境与工具**:本设计可能在Jupyter Notebook环境中进行编写和演示代码,这是一个结合了编程、文本及图表的互动平台。或者使用Visual Studio Code这样的编辑器配合Python插件完成项目工作。 9. **版本控制**:通过Git实施版本管理以确保项目的可追溯性,并促进团队协作效率。同时创建.gitignore文件来排除不必要的日志或缓存等非代码文件。 10. **文档记录**:包括README.md在内的Markdown格式的文档用于详述项目介绍、步骤及依赖项等内容,便于他人理解与复现研究结果。 综上所述,该毕业设计覆盖了Python编程、网络数据抓取、数据分析和可视化等多个领域,构成一个全面的数据科学实践案例。这不仅提升了学生的实际问题解决能力还培养了解决方案中的数据驱动决策技巧。
  • Python和文档).zip
    优质
    本项目为Python数据可视化分析毕业设计,包含完整源代码及详细文档。通过Python强大的数据分析库进行数据处理与可视化展示,适用于学术研究或个人学习参考。 本课题研究的是通用网络爬虫技术,它从一个或若干个初始网页的链接开始,并通过抓取这些页面获取新的链接放入队列中,直到满足停止条件为止。该课题主要涵盖了HTTP与SSL协议、BeautifulSoup库、pyecharts图表库、jieba中文分词工具以及Tkinter图形界面编程等相关技术的应用。 本项目使用Python语言实现网络爬虫功能,并结合Tkinter界面设计,使用户能够更加便捷地进行操作和管理数据抓取任务。适合具备一定编程基础且正在准备毕业设计的同学参与学习与实践。 通过此课题的研究,参与者将学到如何构建一个客户管理系统,包括数据库的设计到系统的完整开发流程;同时也能掌握编写类似实际应用系统的方法和技术要点。 建议首先阅读《python数据可视化分析毕业设计》文档以了解整个项目的架构和使用的技术栈。随后深入源代码学习,并尝试运行相关示例程序进行实践操作。
  • 知识图谱豆瓣书籍问答系统Python.zip
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    本资源提供了一套基于知识图谱技术的豆瓣书籍推荐系统及其配套的可视化和问答功能的Python代码,并附有详细的安装与配置教程。 【资源说明】基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统python源码+部署说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,并确保功能正常后才上传,可放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)下载学习,也适用于初学者进阶学习。此外还可用于毕业设计项目、课程作业以及初期立项演示。 3. 如果基础较好,则可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统文件树: 1) app.py是整个系统的主入口; 2) templates文件夹存放HTML页面: |- index.html 欢迎界面 |- search.html 搜索页面 |- KGQA.html 问答页面 3) static文件夹用于存储css和js,定义了网页的样式与效果。 4) raw_data文件夹包含数据处理后的三元组文件; 5) neo_db文件夹内为知识图谱构建模块: |- config.py 配置参数 |- create_graph.py 创建知识图谱、建立图数据库; |- query_graph.py 查询知识图谱; 6) KGQA文件夹是问答系统模块: |- ltp.py 分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider文件夹为爬虫模块: |- get_*.py 是之前用于获取人物资料的代码,已生成好images和json 文件; |- show_profile.py 调用资料并展示在前端页面上的代码; 部署步骤: * 0. 安装所需库:执行pip install -r requirement.txt * 1. 下载neo4j图数据库,并配置环境(注意需要使用jdk8)。修改neo_db目录下的config.py文件,设置图数据库的账号和密码。 * 2. 在neo_db目录下运行python creat_graph.py 建立知识图谱; * 3. 安装ltp模型; * 4. 修改KGQA目录中ltp.py里的LTP模型路径 * 5. 运行app.py,通过浏览器访问localhost:5000查看系统。