Python爬虫可视化主题:甘肃兰州景点数据可视化与景点推荐系统开题报告
一、研究背景
随着互联网的发展,各类旅游信息愈发丰富,如何有效地获取并利用这些信息成为游客规划行程的重要环节。甘肃兰州作为历史文化名城,拥有众多的旅游景点,如何利用数据进行景点的推荐与可视化,将为游客提供便捷的信息服务,也为旅游业的发展提供了新的思路。
本项目旨在通过网络爬虫获取兰州的旅游景点数据,并运用Python进行数据的可视化及景点推荐,实现一个实用的旅游助手。
二、研究目标
- 爬取甘肃兰州的主要旅游景点信息,包括景点名称、地址、评价等。
- 对获取的数据进行清洗和处理,确保数据的准确性和完整性。
- 利用数据可视化技术,展示兰州的主要旅游景点。
- 实现一个基于景点评分和用户偏好的简易推荐系统。
三、研究方法
1. 数据爬取
使用Python中的requests
库和BeautifulSoup
库进行网页爬取和解析。以下是一个简单的爬取兰州景点信息的示例代码:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def crawl_lanzhou_sights():
url = 'https://www.example.com/lanzhou_sights' # 替换为实际网址
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
sights = []
for sight in soup.find_all('div', class_='sight-item'):
name = sight.find('h2').text
address = sight.find('p', class_='address').text
rating = sight.find('span', class_='rating').text
sights.append((name, address, rating))
return sights
lanzhou_sights = crawl_lanzhou_sights()
print(lanzhou_sights)
2. 数据清洗与处理
对爬取到的数据进行清洗,去除无效数据,处理缺失值,并将数据转换为适合分析的格式。
3. 数据可视化
使用Python的matplotlib
和seaborn
库进行数据可视化,展示各大景点的分布图和评分情况。例如:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 假设sights_data为爬取后的景点信息
sights_data = pd.DataFrame(lanzhou_sights, columns=['名称', '地址', '评分'])
# 绘制评分柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(sights_data['名称'], sights_data['评分'].astype(float), color='blue')
plt.xlabel('景点名称')
plt.ylabel('评分')
plt.title('兰州景点评分')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.tight_layout()
plt.show()
4. 景点推荐系统
根据用户的评分和偏好,实现一个基于协同过滤的推荐系统,简单实现如下:
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 假设我们有一个用户评分矩阵
ratings_matrix = np.array([
[5, 4, 0], # 用户1的评分
[4, 0, 3], # 用户2的评分
[0, 5, 4], # 用户3的评分
])
similarity_matrix = cosine_similarity(ratings_matrix)
recommendations = np.argsort(similarity_matrix, axis=1)
print("景点推荐:", recommendations)
四、预期成果
- 获取甘肃兰州主要旅游景点的数据集。
- 完成数据的清洗与分析,并生成可视化结果。
- 实现一个简易的景点推荐系统。
- 提供一个有效的旅游助手,帮助用户选择合适的旅游景点。
五、结论
本研究将结合爬虫技术与数据可视化,深入分析甘肃兰州的旅游资源,为游客提供科学的景点推荐。通过本项目的实施,能够提高游客的出行体验,并为兰州的旅游发展提供数据支持。