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Python旅游推荐系统设计与实现（含爬虫、数据分析及可视化，使用Django框架，附文档、源码和部署指南）——计算机毕业设计项目

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简介：
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。

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  • Python旅游推荐系统设计与实现（含爬虫、数据分析及可视化，使用Django框架，附文档、源码和部署指南）——计算机毕业设计项目
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    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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    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Python的电影推荐系统设计与实现（含爬虫、可视化及Django框架，采用协同过滤算法）（附带项目源码、数据库和文档）- 计算机毕业设计
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    本作品为计算机专业毕业设计，运用Python构建了融合爬虫技术、数据可视化及Django框架的电影推荐系统。采用了先进的协同过滤算法进行个性化推荐，并提供了完整的项目源代码、数据库与详细文档以供参考学习。 Python电影推荐系统项目结构说明： - 项目根目录： - `db.sqlite3`：数据库文件，包含用户想看的电影数据，可以使用Navicat打开查看。 - `requirements.txt`：项目的依赖库列表，列出该项目所需的技术栈等信息。 - `运行说明.txt`：如何启动和运行本项目的指导文档。 - `app`: 包含主要代码 - `models.py`: Django的模型定义文件，用于数据库表结构设计及数据操作。 - `views.py`: 后端逻辑处理的主要代码文件，是项目的核心部分之一。 - `meteorological`: - `settings.py`: 配置文件，包含项目的各种配置信息。 - `urls.py`: 路由定义文件，用于指定URL地址与视图函数之间的映射关系。 - `static`: 包含所有的静态资源如JavaScript、CSS和图片等。 - `templates`：存放HTML模板，这些是前端页面的结构布局。
  • (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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    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。
  • 基于Python和Django的MySQL旅游数据爬虫与可视化推荐系统分析
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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。
  • Python美食推荐系统的毕业设计：结合协同过滤与Django框架（含文档、源码及部署指南）
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    本作品为基于Python的美食推荐系统毕业设计，融合了协同过滤算法和Django框架，提供详尽的文档、源代码以及部署指导。 计算机毕业设计：基于Python的美食推荐系统结合了协同过滤推荐算法及Django框架（包括文档、源码以及部署教程）。项目主要包含以下内容： 1. **项目介绍**： - 使用技术：Python语言，MySQL数据库，Django框架。 - 推荐算法：双协同过滤推荐算法（基于用户和基于物品）。 2. **项目界面**： - 提供两种推荐算法的交互界面设计。 - 热点美食推荐展示页面。 3. **项目说明** 本系统是一款利用Python语言及Django框架开发，结合了协同过滤算法为用户提供个性化美食推荐服务的应用。具体介绍如下： - 用户数据采集：通过用户注册和登录等方式收集用户的个人信息（如年龄、性别、地区）以及行为数据（例如搜索记录、评价信息等）。这些信息有助于了解用户的偏好。 - 数据预处理：对所获取的数据进行清洗，提取特征以支持后续的模型训练与预测工作。 - 协同过滤算法应用：系统采用协同过滤技术来计算用户之间的兴趣相似度，并据此为他们推荐相关美食。这包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。 - 系统推荐功能：根据用户的历史行为及与其他用户的兴趣匹配程度，提供个性化的美食建议服务。 以上是该系统的概述内容，详细设计文档、源代码以及部署指南可单独查阅获取。
  • 基于Spark的电影推荐系统毕业设计源码，Python爬虫与Django框架实现（含源码）.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。
  • [计算机毕业设计]SSM框架下的影片推荐系统（含源码、部署指南及演示视频）.zip
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    本作品为基于SSM框架开发的影片推荐系统项目，包含完整源代码、详细的部署说明文档以及系统操作演示视频。适合用于计算机专业课程设计或毕业设计参考。 这是一个基于SSM框架开发的影片推荐系统，该系统可以根据用户的历史观影记录和评分数据为用户提供符合其口味的电影推荐。采用B/S架构，使得用户可以通过浏览器访问网站进行操作或使用移动端应用程序浏览。 系统的功能包括： 1. 用户信息管理：允许用户注册账号、填写个人信息并上传他们的观影记录及评分。 2. 影片信息管理：系统能够收集和整理不同类型的影片数据，如电影名称、导演、演员阵容、类型以及观众的评价等。 3. 推荐服务：基于用户的观看历史和个人偏好进行智能分析，并向用户推荐可能感兴趣的影片。 演示视频展示了系统的登录注册过程及各项功能的操作流程。
  • Python微博舆情分析可视化系统及爬虫应用+情感分析+Flask框架（含文档、源码和部署指南）
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    本项目构建了一个基于Python的微博舆情分析平台，结合爬虫技术收集数据，利用情感分析评估公众情绪，并通过Flask框架展示结果。提供详尽文档及源码支持快速部署与二次开发。 本次项目旨在通过建立微博情感分析可视化系统来帮助用户自动判断微博评论的情感倾向性，并利用统计分析来进行舆情研究。该系统使用Python技术和Flask框架搭建网站，MySQL数据库用于存储数据，同时借助网络爬虫技术采集所需信息。 具体而言： - 首页展示整个系统的概况和基本统计数据。 - 舆情分析页面提供了详细的微博评论情感倾向的图表与文字说明。 - 中国地图板块则展示了各省份IP分布情况及其相关舆情趋势。 - 文章分析页面对特定主题或事件下的文章进行深入的情感及内容解析，以帮助用户更好地理解舆论环境中的关键点。 - 评论分析部分允许查看和筛选不同微博账号的留言，并根据情感分类（如正面、负面）展示出来。 - 数据管理区域提供了数据库操作功能，包括增删改查等基础维护任务。 - 微博舆情统计页面则汇总了特定时间段内的所有相关数据指标，为研究者提供全面的数据支持。 - 爬虫数据采集界面允许用户自定义设置爬取规则和参数，以便高效获取最新微博信息资源。 - 最后是系统注册登录模块确保每位用户的账户安全性和隐私保护。 以上功能通过网页形式直观地展现给最终使用者。
  • Python招聘数据可视化分析系统(Django框架)毕业设计及实现(含源码、数据库和演示视频).zip
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    本项目为基于Django框架的Python开发作品，旨在构建一个集数据收集、处理与可视化的综合分析平台。项目完整交付包括代码库、数据库结构及其操作示例和系统功能展示视频等资源。 在使用Python Django和MySQL进行开发的过程中（包括数据分析并以图表形式展示），用户登录后可以执行以下操作： 1. 使用爬虫技术获取全新疆招聘网站的数据。（具体到某个网站，点击按钮即可启动爬虫）需要提供相关文档。 2. 分析热门行业及热门岗位的情况。 3. 对应聘者所需的基本技能、工作经验和学历要求进行分析。 4. 研究职位分布情况。 对于此次系统的开发，在结构设计上主要采取框架式开发方式。此前章节已经对整个项目的主要内容以及整体思路进行了详细的说明，本节将根据明确的开发目标通过各个模块的设计实现系统的内容搭建与功能完善。本次开发的核心是数据爬取和分析应用，并在此基础上添加其他的功能模块以形成一个完整系统的构建流程。 具体地来说，在进行核心部分确认后会逐步加入更多细节来丰富整个项目内容，以下是该设计结构图的展示： （注：此处省略了具体的系统架构示意图描述）