Python旅游景点推荐系统：爬虫+协同过滤推荐算法
项目概述
本项目是一个基于Python的旅游景点推荐系统，结合了爬虫技术和协同过滤推荐算法，旨在为用户提供个性化的旅游景点推荐服务。系统采用Flask框架构建，能够根据用户的偏好自动推荐最适合的旅游景点，并提供数据爬取功能以实现信息的自动化更新。
项目技术栈
- 编程语言: Python
- 爬虫技术: requests, BeautifulSoup
- 推荐算法: 协同过滤推荐算法
- Web框架: Flask
- 数据来源: 去哪儿网
- 数据库: （请补充具体数据库类型）
项目功能
- 用户偏好输入: 用户可以通过Web界面输入自己的旅游偏好，如游玩时间、类型、预算等。
- 景点信息检索: 系统根据用户输入的偏好，从数据库中检索匹配的旅游景点信息。
- 数据爬取与解析: 使用Python的requests和BeautifulSoup库，实现对去哪儿网等旅游网站的数据爬取和解析。
- 推荐算法实现: 采用协同过滤推荐算法，结合用户的偏好和历史数据，为用户推荐最合适的旅游景点。
- Web应用部署: 使用Flask框架构建Web应用程序，方便用户进行交互和获取推荐结果。
项目结构
- app.py: Flask应用的主入口文件。
- crawler/: 包含爬虫相关的代码，负责数据的爬取和解析。
- recommender/: 包含推荐算法相关的代码，负责推荐模型的训练和推荐结果的生成。
- templates/: 包含HTML模板文件，用于Web界面的展示。
- static/: 包含静态资源文件，如CSS、JavaScript等。
- data/: 包含爬取的数据文件和推荐算法所需的数据集。
使用说明
- 环境配置: 确保安装了Python 3.x，并安装所需的依赖库，如Flask、requests、BeautifulSoup、scikit-learn等。
- 数据爬取: 运行
crawler/目录下的脚本，爬取旅游景点的相关数据并存储到数据库中。 - 推荐模型训练: 运行
recommender/目录下的脚本，训练协同过滤推荐模型。 - 启动Web应用: 运行
app.py，启动Flask应用，访问本地服务器地址即可使用推荐系统。
贡献指南
欢迎对本项目进行贡献！如果你有任何改进建议或发现了bug，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望这个README能够帮助你更好地理解和使用这个Python旅游景点推荐系统项目！