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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • Python抓取携程网评论数据.zip
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    本资源提供了使用Python编程语言从携程网站自动收集和解析用户评论数据的方法与代码示例，便于数据分析与挖掘。 Python爬取携程网评论的代码或项目通常会被打包成.zip文件分享给其他开发者或研究人员使用。这样的资源可以帮助大家更方便地获取并分析用户在携程网站上的评价信息，以便进行旅游相关数据的研究或者产品优化等工作。
     
  • 基于Python的携程景点及评论数据爬取源码+项目说明.zip
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    本资源提供基于Python的携程网景点及其用户评论的数据抓取代码和详细文档。帮助开发者快速上手进行旅游相关数据分析或研究，适合初学者入门学习。包含完整源码与项目说明。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。该项目完整且经过验证能够顺利执行。 基于Python实现的爬取携程景点数据与评论数据源码及项目说明.zip文件已通过导师指导并获得97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。此资源下载后无需任何修改即可直接使用，并确保可以正常运行。
     
  • 基于Python的携程景点及评论数据爬取源码+项目说明.zip
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    本资料包提供了一个使用Python编写的程序代码，用于从携程旅行网站抓取景点信息及其用户评论。包含详细的项目文档和源代码，适合初学者了解网络爬虫技术在旅游行业中的应用。 【资源说明】 本项目包含基于Python的代码用于爬取携程景点及其评论数据，并附有详细的项目文档。 1. 该项目中的所有源码均已通过测试并成功运行，请放心下载使用。 2. 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工，同时也适合编程初学者学习与进阶。此外，该代码也可作为毕业设计、课程作业或项目的初步演示内容。 3. 如果您有一定的基础，可以在此项目基础上进行修改以实现更多功能。 爬取结果包括两部分：`datapoi.csv` 文件包含景点数据；而 `datacomment{id}.csv` 则对应于特定ID的景点评论信息。 对于评论内容的获取有两种途径： 1. 在配置文件 `config.ini` 中将 `isCrawlComment` 设置为 1，然后运行脚本 `poi_crawl.py` ，这会在爬取景点数据的同时抓取其相关评论。 2. 将上述配置项设为0，并在完成景点信息的获取后单独执行脚本 `comment_crawl.py` 来收集所有已知景点的用户评价。 每次程序启动前，会自动备份上一次的数据结果到文件夹中的名为 `back.csv` 的文件中。 数据表中的“价格”和“最低价”字段暂无实际参考价值。 后四种人群门票的价格代表的是经过销量加权后的预估平均值；如需调整，请修改 `GetTicketPrice` 函数。 景点信息里的开放时间和优惠政策是以json格式存储的； 评论内容则以以下形式展示： - 用户ID - 评论文本 - 发送时间戳 - 赞同数
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 利用Python爬虫技术进行携程网景点评论数据收集及词云图制作的设计源码
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    本设计采用Python爬虫技术从携程网站抓取景点评论数据，并通过数据分析生成词云图，旨在直观展示游客反馈与评价。 本项目旨在设计携程网景点评论数据采集与词云图绘制的源码，并使用Python语言开发完成。整个系统包含197个文件，包括96个文本段落件、86个CSV文件、5个Python源代码文件、4个字节码文件、3个XML配置文档以及其它辅助性资源如Git忽略规则和IDE项目设置等。 该系统的功能主要分为两大部分：一是通过爬虫技术自动从携程网收集景点评论数据；二是利用词云图展示热门词汇，以便于用户更好地理解和分析这些评价信息。文本段落件及CSV主要用于存储所获取的数据集，Python源代码文件则涵盖了系统的核心逻辑，如CrawlService.py和CrawlXiecheng.py负责实现网页抓取任务，HotWordAnalyse.py用于处理数据并生成词云图展示重要词汇；DataOutput.py管理输出结果。 此外，requirements.txt列出了项目运行所必需的Python库依赖项。data_xiecheng目录保存了从携程网收集的数据集，而resources文件夹则存放了系统所需的各类资源文件。 通过利用Python语言的优势（如简洁、强大的第三方库支持）以及爬虫技术来抓取互联网数据，并结合词云图直观地展示文本分析结果，该项目不仅为用户提供了一种便捷的方式来快速了解景点的评价情况，同时也展示了数据分析和可视化的强大功能。
     
  • Python抓取大众点评数据.zip
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    本资源提供了使用Python编程语言从大众点评网站自动抓取和解析数据的方法与代码示例，帮助用户轻松获取餐厅评价、店铺信息等。 使用Python爬虫抓取大众点评数据的一个难点在于获取坐标偏移的文字字典。页面中的部分文字标签是通过JS解析SVG文件获得的文本内容。在爬取过程中，我们需要登录后才能查看更多的评论信息，因此需要先在浏览器中完成登录并获取到登录后的cookie。 接下来的操作步骤包括：输入待爬取的目标网站地址；内部解析该网站的所有评论链接以提取详细评论内容，并构建字典库所需的数据结构——即字库对应的坐标与SVG矢量图的位置。然后将隐藏于字典库中的数据替换为实际评论信息，例如用户头像、用户名、标签、具体评价文本、图片和评分等。 最后一步是保存这些解析后的数据到txt文件中（或者根据需要转换成Word文档格式）。
     
  • Python抓取大众点评数据.zip
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    本资源提供了一个利用Python编程语言从大众点评网站抓取数据的实用教程和代码示例，适用于餐饮业分析、消费者行为研究等应用场景。 Python大众点评数据爬取涉及使用Python编程语言来提取大众点评网站上的相关信息。此过程通常包括解析HTML页面、处理JavaScript动态加载的内容以及遵守目标网站的robots协议以确保合法合规地获取数据。在进行此类操作时，开发者需要熟悉如BeautifulSoup和Scrapy等库的应用，并注意处理反爬虫机制，比如验证码或IP封禁策略。此外，在数据分析阶段可以利用Python的数据分析工具（例如Pandas）对收集到的信息做进一步的加工与可视化展示工作。