【有源码】大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统k-means满意度分析

标签：xpath means Python destination spot response 源码 get class

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• • 2.1 设计背景
  • 2.2 设计内容
• 3 系统页面展示
• • 3.1 展示页面
  • 3.2 功能展示视频
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码
• • 5.1 爬虫代码
  • 5.2 词云代码

1.开发环境

开发语言：Python
技术：Flask、协同过滤算法
数据库：MySQL
开发环境：Pycharm

2 系统设计

2.1 设计背景

在当今信息技术飞速发展的时代，旅游业作为现代服务业的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，旅游相关的数据呈现出爆炸式增长。这些数据涵盖了游客的行为轨迹、消费偏好、评价反馈等多个维度，为我们深入理解旅游市场、优化旅游体验提供了宝贵的资源。然而，面对如此庞大而复杂的数据集，传统的分析方法已经难以应对。因此，开发一个能够高效处理和分析这些海量数据的系统，不仅是技术发展的必然趋势，也是旅游业实现精准营销、个性化服务的关键所在。本系统的开发正是基于这一背景，旨在通过先进的数据处理和分析技术，为旅游业的决策者和从业者提供更加深入、全面的市场洞察。
开发大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统具有多重意义，该系统能够帮助旅游企业更好地理解市场需求和消费者行为。通过对大量用户评价、消费数据的分析，企业可以及时调整经营策略，提升服务质量，从而在激烈的市场竞争中占据优势。对于游客而言，个性化的旅游推荐可以大大提升他们的旅行体验。系统通过分析用户的历史偏好和行为模式，能够为每一位游客提供量身定制的旅游建议，帮助他们发现最适合自己的目的地和景点。从宏观层面来看，这个系统的应用有助于优化旅游资源的分配，促进区域旅游业的均衡发展。通过数据驱动的决策支持，政府和相关部门可以更加科学地制定旅游发展政策，合理规划旅游基础设施建设，从而推动整个行业的可持续发展。

2.2 设计内容

大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统的设计内容涵盖了从数据采集到最终呈现的完整链条，系统将通过网络爬虫技术，从主流旅游评论平台收集海量的用户评价、景点信息等原始数据。针对收集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。在数据分析阶段，系统将运用先进的大数据处理技术，对旅游数据进行多维度的挖掘和分析，包括景点评分分布、价格趋势、热门评论主题等。大数据背景下基于Python的旅游数据可视化分析与推荐系统将基于用户行为数据构建推荐模型，为用户提供个性化的旅游建议。通过直观的可视化界面，将复杂的数据分析结果以图表、地图等形式呈现出来，使得用户能够轻松理解和利用这些宝贵的信息。这种全方位的设计不仅满足了不同用户群体的需求，也为旅游业的智能化发展提供了强有力的技术支持。

3 系统页面展示

3.1 展示页面

3.2 功能展示视频

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python爬虫k-means满意度分析旅游可视化分析与推荐

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5 部分功能代码

5.1 爬虫代码

import scrapy
from scrapy.http import Request

class DianpingSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dianping_spider'
    allowed_domains = ['dianping.com']
    start_urls = ['https://www.dianping.com/travel']

    def parse(self, response):
        # 解析旅游目的地列表页面
        destinations = response.xpath('//div[@class="spot-list"]/a')
        for destination in destinations:
            destination_url = destination.xpath('./@href').get()
            destination_name = destination.xpath('./text()').get()
            yield Request(url=destination_url, callback=self.parse_destination, meta={'destination': destination_name})

    def parse_destination(self, response):
        destination = response.meta['destination']
        # 解析目的地页面中的景点列表
        spots = response.xpath('//div[@class="spot-item"]')
        for spot in spots:
            yield {
                'destination': destination,
                'spot_name': spot.xpath('.//h3/text()').get(),
                'rating': spot.xpath('.//span[@class="rating"]/text()').get(),
                'price': spot.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get(),
                'address': spot.xpath('.//p[@class="address"]/text()').get(),
            }

        # 处理分页
        next_page = response.xpath('//a[@class="next"]/@href').get()
        if next_page:
            yield Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse_destination, meta={'destination': destination})

# 在settings.py中添加以下设置
# ROBOTSTXT_OBEY = False
# USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

# 在pipelines.py中实现数据存储逻辑
# class DianpingPipeline:
#     def process_item(self, item, spider):
#         # 实现数据存储逻辑，例如保存到数据库
#         return item

5.2 词云代码

import scrapy
from scrapy.http import Request

class DianpingSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dianping_spider'
    allowed_domains = ['dianping.com']
    start_urls = ['https://www.dianping.com/travel']

    def parse(self, response):
        # 解析旅游目的地列表页面
        destinations = response.xpath('//div[@class="spot-list"]/a')
        for destination in destinations:
            destination_url = destination.xpath('./@href').get()
            destination_name = destination.xpath('./text()').get()
            yield Request(url=destination_url, callback=self.parse_destination, meta={'destination': destination_name})

    def parse_destination(self, response):
        destination = response.meta['destination']
        # 解析目的地页面中的景点列表
        spots = response.xpath('//div[@class="spot-item"]')
        for spot in spots:
            yield {
                'destination': destination,
                'spot_name': spot.xpath('.//h3/text()').get(),
                'rating': spot.xpath('.//span[@class="rating"]/text()').get(),
                'price': spot.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get(),
                'address': spot.xpath('.//p[@class="address"]/text()').get(),
            }

        # 处理分页
        next_page = response.xpath('//a[@class="next"]/@href').get()
        if next_page:
            yield Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse_destination, meta={'destination': destination})

# 在settings.py中添加以下设置
# ROBOTSTXT_OBEY = False
# USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

# 在pipelines.py中实现数据存储逻辑
# class DianpingPipeline:
#     def process_item(self, item, spider):
#         # 实现数据存储逻辑，例如保存到数据库
#         return item

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标签：xpath,means,Python,destination,spot,response,源码,get,class
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