Python爬虫北京景点数据可视化和景点推荐系统 开题报告

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Python爬虫北京景点数据可视化和景点推荐系统 开题报告

2024-07-06 10:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

选题依据:1.研究背景与意义;2.国内外研究(应用与发展)现状。

1:研究背景与意义

研究背景:

随着互联网技术的快速发展,大量的数据每天都在产生。对于旅游行业来说,如何有效地收集、整理并分析这些数据,为游客提供更为个性化、有针对性的服务,成为了行业发展的重要方向。北京,作为中国的首都和历史文化名城,每年吸引着成千上万的游客。对于游客来说,面对众多的景点,如何选择并规划自己的行程是一个常见的问题。

在此背景下,利用爬虫技术收集北京各大旅游景点的数据,并结合数据可视化技术为游客呈现景点的各种信息,以及进一步开发景点推荐系统,显得尤为必要。

研究意义:

提供决策支持:通过数据可视化,游客可以更为直观地了解景点的热度、评价、人流量等信息,从而为自己的行程做出更为明智的决策。个性化推荐:基于用户的历史行为、偏好等数据,景点推荐系统可以为游客提供个性化的景点推荐,提高游客的满意度。旅游行业发展:对于旅游行业来说,通过对景点数据的分析,可以更好地了解游客的需求和行为习惯,进而优化产品和服务,推动行业的持续发展。文化遗产保护:对于北京这样的历史文化名城,通过数据分析可以了解哪些景点更受游客欢迎,从而对这些景点进行重点保护和宣传,促进文化遗产的传承。促进跨领域合作:该研究涉及爬虫技术、数据可视化、推荐算法等多个领域,可以促进这些领域的交叉合作,推动相关技术的进一步发展。

总之,北京景点数据可视化和景点推荐系统的研究不仅有助于提高游客的旅游体验,也为旅游行业和相关技术的发展带来了新的机遇和挑战。

2:国内外研究现状

国内研究现状:

在中国,随着旅游业的持续繁荣和互联网的广泛普及,关于旅游景点数据可视化和推荐系统的研究逐渐受到关注。以下是国内研究现状的概述:

数据收集与整理:国内的研究者已经广泛使用爬虫技术从各大旅游网站、社交媒体等平台上收集景点数据,包括景点的位置、评价、人流量等。

数据可视化:在数据可视化方面,国内学者已经采用了多种技术和工具,如ECharts、Pyecharts等,为游客呈现景点的各种统计信息,帮助游客更好地了解景点情况。

推荐算法研究:针对景点推荐,国内的研究者已经探索了基于协同过滤、深度学习等多种推荐算法,并尝试融合多源数据进行推荐,如用户的地理位置、历史行为等。

移动应用与实践:国内已经出现了多个基于景点推荐系统的移动应用,这些应用结合了数据可视化和推荐功能,为游客提供个性化的旅游服务。

政策与产业支持:政府和相关产业也对智慧旅游、数字化旅游等方向给予了大力支持,推动了相关研究的深入进行。

国外研究现状:

国外在旅游景点数据可视化和推荐系统方面的研究起步较早,积累了丰富的经验和技术成果:

多源数据融合:国外研究者更注重从多源数据中提取信息,如社交媒体上的用户评论、图片分享等,这些数据为景点推荐提供了丰富的上下文信息。先进的可视化技术:在数据可视化方面,国外不仅关注静态的数据展示,还探索了交互式、沉浸式的可视化方法,如VR、AR技术在旅游体验中的应用。复杂的推荐算法:在推荐算法方面,国外学者已经深入研究了基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐等多种方法,并结合机器学习、深度学习等技术进行优化。跨领域合作:国外的相关研究常常涉及计算机科学、地理学、社会学等多个学科领域的合作,这种跨学科的研究方法为问题的解决提供了更多的视角和工具。隐私与伦理关注:随着数据收集和分析技术的进步,国外学者也越来越关注用户隐私和数据伦理问题,如何在保证推荐质量的同时保护用户隐私是研究的重要方向之一。

综上所述,国内外在景点数据可视化和景点推荐系统方面都有一定的研究积累,但关注的焦点、采用的方法和面临的挑战有所不同。

3:研究思路与方法

3.1研究思路

通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频,查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。

具体步骤为:

(1)对系统进行需求分析,明确管理员功能,前端开发功能,开发框架模式等;

(2)对系统进行概要设计,搭建开发换进,建立系统的架构图、功能模块图等;

(3)对系统管理后台,设计出所有功能模块;

(4)对用户前端,设计出所有功能模块;

(5)进行软件编码,实现系统各项功能;

(6)对系统进行各种测试;

(7)提交系统,撰写论文。

选定了项目开发模式、后台的开发框架,搭建好开发环境和安装好对应的开发工具;接下来就设计数据库,开发后台和接口,开发完整的项目后台和前端,完成最终的作品、测试、使用。

3.2研究方法

为了更好完善系统使用了以下研究方法:

(1)文献阅读法

通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料,然后将适合的资料保存到本地,开发的时候使用。

(2)比较法:通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析,从而提出系统所存在的问题,并提出相应的解决措施

(3)模拟法

模拟法是先依照原型的主要特征,创设一个相似的模型,然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作,达到开发的最终效果。

3.3可行性

1.技术可行性

以Windows7或10为操作系统,基于python3.8版本,采用PyCharm软件为开发工具,运用mysql进行数据库存储;后台管理系统硬件环境是PC机,用户使用任何能上网的电脑设置,使用浏览器即可访问新闻管理系统。

2.经济可行性

一方面,只要有能上网的电脑,系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理,工作效率进一步提高从而节省人力、物力,只要会打字即可,不需要很高的学历;另一方面,系统的制作成本低,在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。

3.操作可行性

从管理来说,只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改,操作非常方便而且可行度很高。

 4.数据来源可行性

来源知名房产网站数据,数据已经很普及了,使用也很广,有代表性

4:系统初步设计方案

4.1主要设计技术

开发环境:python3.8+

开发语言:Python

开发框架:Django框架

数据采集:requests + parsel + Xpath

可视化模块:Echarts

开发工具:Pycharm

数据库:mysql8

数据库管理工具:navicat

其他开发语言:html + css +javascript

4.2研究内容

我们这里以我们打算实现的系统内容,分析如下,数据来源淘宝

大屏全屏可视化展示:

景点基础数据:爬虫采集分析多少条数据景点评分:评分1-50分、51-80分、81-90分、90-100分,以饼状图显示各个评分的数量和赞总的比例。排名前10景点的评分和点评数:以柱形图的形式显示前10景点、评分、点评数排名前10景点驴友到访率:以曲线图显示前10景点到排名前10景点列表:以列表滚动形式显示排名前10景点分数和攻略数:以双折线显示点评比例图:点评数量根据0、1-5、6-20、21-50、50以上以饼状图显示对应数量和占比景点列表:显示xx城市爬虫采集的所有景点,可以点击景点到采集的详细来源页面景点查询:输入关键字,查询景点,结果可以按排名、评分、攻略数、点评数、驴友到访率几个条件,从高到排列按条件推荐:按排名、评分、攻略数、点评数、驴友到访率几个条件,从高到排列

后台内容:

管理员登录、密码修改、退出系统所有景点数据:爬虫采集的所有景点数据列表,可以链接到原始地址评分统计:按评分0、1-50、51-80、81-90、91-100这几个参数,左侧以柱形图显示对应评分和数量、右侧以饼状图显示评分和对应数量攻略数统计:按评分0、1-5、6-20、21-50、大于50这几个参数,左侧以柱形图显示对应参数和数量、右侧以饼状图显示参数和对应数量点评数统计:按评分0、1-5、6-20、21-50、大于50这几个参数,左侧以折线图显示对应参数和点评数量、右侧以饼状图显示参数和对应数量以及占比驴友到访率统计:按评分0、1-5、6-10、11-50、大于50这几个参数,左侧以折线图显示对应参数和点评数量、右侧以饼状图显示参数和对应数量以及占比

5:进度安排

2023.09.10—2023.10.15  查看大量的文献,收集课题有关资料,确定论文选题;

2023.10.16—2023.10.30  在老师的指导下,填写毕业论文任务书;

2023.10.31—2023.11.15  大量收集论文资料,理清论文思路,对论文思路进行完善。

2023.11.16—2023.12.22  完成开题报告答辩;

2023.12.23—2023.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改,完善系统功能设计

2023.12.28—2024.04.10  在查阅大量文献之后,运用多种研究方案,完成系统开发并基本完成论文初稿。

2024.04.01—2024.04.15  将初稿完善交由导师审阅,提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  在导师指导下,对论文进行反复修改形成终稿,装订成册上交学院,同时为毕业论文答辩做准备工作

2024.05.15  进行毕业论文答辩

6:论文(设计)写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

7:参考文献

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