开题报告：Python四川成都景点数据可视化及景点推荐系统

一、选题背景

四川省成都是一座历史悠久、文化底蕴深厚的城市，拥有众多的旅游景点，如宽窄巷子、青羊宫、杜甫草堂等。随着旅游业的发展，越来越多的游客希望能够获得更便捷的景点推荐和直观的数据展示。因此，基于Python的爬虫技术，该项目旨在获取成都市主要景点的数据，以实现数据可视化和景点推荐系统，帮助游客更好地规划旅行。

二、研究目的

本项目旨在通过爬虫技术抓取成都市各大热门景点的数据，包括景点名称、地址、评价、门票价格等信息，并对这些数据进行清洗和整理。同时，利用数据可视化技术将景点信息以图表或地图的形式呈现，进一步构建一个简单的推荐系统，为游客提供个性化的旅游景点推荐。

三、研究方法

1. 数据采集：使用Python的爬虫库（如requests、BeautifulSoup、Scrapy等）从旅游网站（如携程、百度旅游等）抓取成都市景点的数据。

2. 数据处理：对抓取到的数据进行清洗，去除重复和无效的数据，存入数据库或数据框架中（如Pandas）。

3. 数据可视化：使用Matplotlib或Seaborn等可视化库，将处理后的景点数据进行可视化展示，包括条形图、折线图、饼图等。

4. 推荐系统：基于评分和标签的简单推荐算法，结合用户的偏好，提供个性化的景点推荐。

四、代码示例

以下是该项目的基本代码框架示例：

1. 数据采集示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_scenic_spots():
    url = 'https://travel.example.com/chengdu'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    scenic_spots = []

    for item in soup.find_all(class_='spot-info'):
        title = item.find(class_='spot-title').text
        address = item.find(class_='spot-address').text
        rating = item.find(class_='spot-rating').text
        price = item.find(class_='spot-price').text

        scenic_spots.append({
            'title': title,
            'address': address,
            'rating': rating,
            'price': price
        })

    return scenic_spots

if __name__ == '__main__':
    spots = fetch_scenic_spots()
    print(spots)

2. 数据可视化示例

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设已获取景点数据并存储为DataFrame
data = {'title': ['宽窄巷子', '青羊宫', '杜甫草堂'],
        'rating': [4.5, 4.6, 4.7],
        'price': [0, 30, 20]}

df = pd.DataFrame(data)

# 生成条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['title'], df['rating'], color='skyblue')
plt.title('成都主要景点评分')
plt.xlabel('景点名称')
plt.ylabel('评分')
plt.show()

3. 推荐系统示例

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 假设构建一个简单的用户评分矩阵
user_preferences = np.array([[5, 0, 3],
                              [4, 0, 0],
                              [0, 2, 5]])

# 计算余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(user_preferences)
print(similarity_matrix)

五、预期成果

通过本项目的实施，预期能够实现以下成果： 1. 成都市主要景点的详细数据集。 2. 利用可视化工具展示景点的评分和价格分布。 3. 构建一个简单的基于用户评分的推荐系统，为游客提供个性化的旅游建议。

六、总结

通过本项目的研究，我们不仅能够提高对成都市旅游景点的了解，同时也能提升自身的编程能力和数据分析能力。希望通过数据的力量，能够为游客的出行提供更为科学的依据和建议。