计算机毕业设计选题推荐-民宿可视化分析-Python爬虫-随机森林算法

news2024/11/26 14:51:49

✨作者主页：IT毕设梦工厂✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、部分代码设计
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

随着共享经济的兴起，民宿行业迅速发展，成为旅游住宿市场的重要组成部分。民宿以其独特的文化体验和个性化服务受到越来越多游客的青睐。在众多民宿预订平台中，用户评论作为重要的用户生成内容，不仅反映了游客的满意度和体验感受，也为民宿经营者提供了宝贵的反馈信息。然而，面对海量的评论数据，如何有效管理和分析，挖掘其中的价值，成为民宿行业面临的一个重要问题。

本课题旨在开发一个民宿可视化分析系统，通过该系统，民宿经营者和研究人员能够对民宿的运营数据和用户评论进行全面的分析和可视化展示。系统将提供民宿数据管理、评论数据管理、评论情感分析、词云图生成、民宿评论统计、民宿评分统计、情感分析统计和民宿价格预测等功能。本课题的研究目的在于利用数据挖掘和文本分析技术，提高民宿数据分析的效率和深度，为民宿的运营管理和市场策略提供决策支持。

从理论角度来看，本课题的研究有助于推动旅游管理、市场营销和文本分析等领域的理论发展。通过对民宿评论数据的深入分析，可以为理解游客行为模式和满意度影响因素提供新的视角。实际而言，本课题的研究成果将为民宿经营者、旅游规划者和政策制定者提供实际价值。对于民宿经营者，系统可以帮助他们了解游客的真实需求和偏好，优化服务和设施。对于旅游规划者，系统可以提供市场趋势分析，帮助他们制定更有效的旅游推广策略。对于政策制定者，系统可以辅助他们评估民宿行业的整体发展状况，制定行业规范和监管政策。

二、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
后端：Django、Scrapy
前端：Vue、Echarts

三、系统界面展示

民宿可视化分析系统界面展示：
民宿数据管理：
评论数据管理：
评论情感分析：
词云图：
民宿评论统计：
民宿评分统计、情感分析统计：
民宿价格预测：

四、部分代码设计

项目实战-代码参考：

import scrapy

class BnBReviewSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bnb_reviews'
    allowed_domains = ['mymbnb.com']  # 假设的民宿网站域名
    start_urls = ['http://mymbnb.com/reviews']

    def parse(self, response):
        # 解析评论数据
        for review in response.css('div.review'):
            yield {
                'listing_id': review.css('::attr(data-listing-id)').get(),
                'comment': review.css('p.comment-text::text').get(),
                'rating': review.css('span.rating::text').get(),
                # 其他相关字段...
            }

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from django_app.models import BnBListing  # 假设这是存储民宿信息的模型

def train_price_prediction_model():
    # 假设我们有一个BnBListing模型，包含民宿的价格和其他特征
    listings = BnBListing.objects.all()
    features = [[listing.bedrooms, listing.bathrooms, listing.square_feet] for listing in listings]
    prices = [listing.price for listing in listings]
    
    # 训练随机森林模型
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    model.fit(features, prices)
    
    # 保存模型到文件
    with open('price_prediction_model.pkl', 'wb') as file:
        pickle.dump(model, file)

def predict_price(bedrooms, bathrooms, square_feet):
    # 加载模型
    with open('price_prediction_model.pkl', 'rb') as file:
        model = pickle.load(file)
    
    # 预测价格
    return model.predict([[bedrooms, bathrooms, square_feet]])