🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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- 高校爬虫可视化分析-选题背景
- 高校爬虫可视化分析-技术选型
- 高校爬虫可视化分析-视频展示
- 高校爬虫可视化分析-图片展示
- 高校爬虫可视化分析-代码展示
- 高校爬虫可视化分析-文档展示
- 高校爬虫可视化分析-结语
高校爬虫可视化分析-选题背景
在信息爆炸的时代，高校数据的海量增长为学生选择专业提供了丰富的信息资源。然而，如何从这些繁杂的数据中筛选出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。"实战教程：Python实现高校爬虫，运用协同过滤与k-means算法进行专业评分分析"这一课题应运而生。该课题通过Python编程实现高校爬虫，旨在高效地采集并分析高校专业数据，为学生提供科学的专业选择依据，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
目前，虽然市面上存在一些专业推荐系统，但它们大多依赖于简单的数据统计或主观评价，缺乏深入的数据挖掘和精准的个性化推荐。这些系统往往忽略了学生兴趣与专业特质的匹配度，导致推荐结果不够准确。此外，现有的解决方案在数据采集和算法应用上存在一定的局限性，无法满足学生日益增长的个性化需求。因此，本课题通过引入协同过滤与k-means算法，旨在解决现有系统存在的问题，提高专业推荐的准确性和实用性。
本课题的研究目的在于构建一个高效、精准的高校爬虫可视化分析系统，通过协同过滤与k-means算法对专业数据进行深度挖掘和评分，为学生提供更为科学、个性化的专业选择建议。在理论意义上，本课题将丰富数据挖掘和推荐系统领域的理论体系，为相关研究提供新的视角和方法。在实际意义上，课题成果将帮助学生更好地认识自我、明确专业方向，从而提高教育质量和学生就业率，对社会人力资源的合理配置具有积极的推动作用。
高校爬虫可视化分析-技术选型
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：Django
前端：Vue+ElementUI
开发工具：PyCharm
高校爬虫可视化分析-视频展示
实战教程：Python实现高校爬虫，运用协同过滤与k-means算法进行专业评分分析
高校爬虫可视化分析-图片展示
高校爬虫可视化分析-代码展示
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
# 1. 数据爬取
def fetch_college_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 这里假设每个专业信息在一个特定的HTML标签内，具体标签需要根据实际页面结构来确定
majors_data = soup.find_all('div', class_='major-info')
majors_list = []
for major in majors_data:
# 提取专业名称、评分等数据
name = major.find('h2').text
rating = float(major.find('span', class_='rating').text)
majors_list.append({'name': name, 'rating': rating})
return majors_list
# 2. 数据预处理
def preprocess_data(majors_list):
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(majors_list)
# 这里可以添加更多的预处理步骤，例如数据清洗、缺失值处理等
return df
# 3. 协同过滤算法
def collaborative_filtering(df):
# 假设df中有用户ID、专业名称和评分
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'name', 'rating']], reader)
algo = SVD()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)
# 4. k-means算法
def k_means_clustering(df):
# 假设df中有用于聚类的特征
features = df[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 替换为实际特征列
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(features)
return df
url = 'http://example.com/college/majors' # 替换为实际URL
majors_list = fetch_college_data(url)
df = preprocess_data(majors_list)
collaborative_filtering(df)
df_with_clusters = k_means_clustering(df)
高校爬虫可视化分析-文档展示
高校爬虫可视化分析-结语
亲爱的同学们，如果你也对专业选择感到迷茫，或者对数据挖掘和算法应用充满兴趣，那么这个实战教程绝对不容错过！让我们一起探索Python爬虫的奥秘，利用协同过滤与k-means算法为专业选择提供科学依据。如果你觉得这个课题对你有帮助，别忘了点赞、关注并分享给你的朋友哦！你的支持是我们最大的动力。同时，欢迎在评论区留下你的想法和疑问，让我们共同交流、共同进步！一键三连，我们不见不散！
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