基于python的旅游景点评论分析系统的设计与实现.docx

西南财经大学 学士学位毕业论文 基于python的旅游景点评论分析系统的设计与实现 Design and Implementation of a Python-based System for Analysis of Tourist Attraction Reviews 学员姓名 指导教师：牛哄哄教授 专业名称：计算机科学与技术 2023年3月 目录 TOC \o "1-3" \h \u 21930 目录 2 273 摘要 3 13799 关键词 4 23419 第一章 绪论 4 8939 1.1 研究背景 4 22213 1.2 研究目的 5 17578 1.3 研究内容 7 9934 第二章 相关技术与工具 9 25690 2.1 Python编程语言 9 2432 2.2 数据爬取与处理 10 9114 2.3 数据分析与挖掘 11 4056 第三章 旅游景点评论数据获取与预处理 12 21996 3.1 数据来源 12 29691 3.2 数据清洗与预处理 14 22236 第四章 旅游景点评论情感分析 16 3385 4.1 情感分析方法 16 19088 4.2 情感词典构建 17 14577 第五章 旅游景点评论主题提取 20 25487 5.1 主题提取方法 20 1958 5.2 主题模型构建 21 24573 第六章 系统设计与实现 25 14291 6.1 系统架构设计 25 16814 6.2 系统功能实现 26 5177 参考文献 27 摘要 《基于Python的旅游景点评论分析系统的设计与实现》摘要：本文提出了一种基于Python的旅游景点评论分析系统的设计与实现。该系统旨在通过对用户在在线旅游平台上的评论进行分析，帮助用户更好地了解和选择旅游景点。系统主要分为数据采集、数据预处理、情感分析和结果展示等模块。首先，通过网络爬虫技术获取用户在各大旅游网站上的评论数据，并进行数据清洗和去重处理，确保数据的质量和准确性。然后，利用Python中的自然语言处理工具对评论文本进行分词、去除停用词等预处理操作，以便后续的情感分析。接下来，采用情感分析算法，对评论文本进行情感极性的分类，判断评论的正面、负面或中性倾向，以了解用户对景点的评价。最后，通过数据可视化技术将分析结果以图表的形式展示出来，使用户可以直观地了解各个景点的评价指标。在系统的实现过程中，利用了Python中的各种库和工具，如BeautifulSoup、jieba、SnowNLP和matplotlib等，提高了数据处理和可视化的效率和效果。而且，系统的设计还考虑到了用户的使用便利性和交互性，采用了简洁明了的用户界面，方便用户进行操作。通过本系统的设计与实现，可以有效地帮助人们了解和选择旅游景点。用户可以通过该系统获取各个景点的评论情感分析结果，为自己的旅行提供参考。同时，该系统也可为旅游从业者提供了评估景点口碑的参考依据，帮助他们进行优化和改进。总之，基于Python的旅游景点评论分析系统是一个有实用性和应用前景的研究课题。 关键词 软件专业, 大学生, Python, 旅游景点评论, 分析系统, 设计, 实现 第一章 绪论 1.1 研究背景 随着社交媒体的兴起和互联网的普及，越来越多的人倾向于通过互联网平台分享自己的旅游经历和感受。对于旅游者来说，他们会参考他人的评论和评分，以选择适合自己的旅游景点。而对于旅游管理者和开发者来说，他们希望能够通过分析评论数据，了解游客的喜好和需求，从而优化景区的管理和提升旅游体验。目前，旅游景点评论分析在学术界和工业界都是一个广受关注的课题。研究人员通过对评论文本的情感分析、主题提取以及用户行为模式分析等手段，可以揭示用户对景点的态度和评价，从而了解景点的优点和不足之处。这些研究成果可以为景区提供有针对性的改进建议，优化景点的管理和服务，提升用户的满意度和体验。在过去的研究中，多种机器学习和自然语言处理技术被应用在旅游景点评论分析中，如文本分类、情感分析、实体识别等。然而，这些方法往往只关注于评论文本本身，没有深入挖掘评论与用户行为之间的关系，限制了分析的深度和广度。因此，本研究旨在设计并实现一个基于Python的旅游景点评论分析系统，将评论文本与用户行为数据相结合，提供更全面准确的分析结果。为了实现这一目标，本研究将采用数据挖掘和机器学习的方法，对用户评论文本进行情感分析、主题提取、关键词识别等。同时，还将结合用户在互联网平台上的行为数据，包括点击量、收藏量、评分等，进行用户行为模式分析。通过综合分析评论文本和用户行为数据，系统将能够更加准确地了解用户对景点的态度和评价，进而提供个性化