【毕业论文】酒店价格采集与可视化查询设计与实现开题报告2000字-编程知识

酒店价格采集与可视化查询设计与实现开题报告

研究背景

随着互联网技术的飞速发展，人们获取信息的途径越来越多样化。特别是在旅游行业中，消费者对于酒店价格的透明度和实时性要求越来越高。美团、大众点评、抖音等平台作为信息聚合和分享的重要渠道，汇集了大量的酒店信息和用户评价，成为了消费者决策的重要参考。因此，研究如何从这些平台采集酒店价格信息，并设计一个可视化查询系统，对于提升用户体验和促进旅游行业的发展具有重要意义。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个酒店价格采集与可视化查询系统，通过自动化技术从美团、大众点评、抖音等网站采集酒店价格信息，并提供一个直观、易用的可视化查询界面，使用户能够快速获取所需信息。

研究内容

1. 目标网站分析

美团：作为中国领先的生活服务平台，美团拥有大量的酒店预订信息和用户评价。
大众点评：提供丰富的本地生活信息，包括酒店的价格、设施、服务等。
抖音：作为一个新兴的短视频平台，抖音上的旅游相关内容日益增多，包括酒店推荐和价格信息。

2. 酒店价格采集技术

网络爬虫设计：针对目标网站设计并实现网络爬虫，能够自动化采集酒店价格和相关信息。
数据清洗与存储：对采集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性，存储到数据库中。

3. 可视化查询系统设计

用户界面设计：设计直观、友好的用户界面，提供良好的用户体验。
查询功能实现：实现基于关键词、地理位置、价格区间等多维度的查询功能。
数据可视化：通过图表等形式直观展示酒店价格趋势和比较信息。

研究方法

文献调研：收集和分析相关领域的研究文献，了解当前的研究现状和发展趋势。
技术研究：研究网络爬虫、数据清洗、数据库设计、前端开发等相关技术。
系统开发：基于研究结果，开发酒店价格采集与可视化查询系统。
测试与评估：对系统进行测试，评估系统的性能和用户体验，并根据反馈进行优化。

预期成果

酒店价格数据库：构建一个包含多个平台酒店价格信息的数据库。
可视化查询系统：实现一个功能完善、操作简便的酒店价格可视化查询系统。
研究报告：撰写一份详细的研究报告，总结研究过程、方法和成果。

研究计划与时间安排

第1-2个月：进行文献调研和技术研究。
第3-5个月：设计并实现网络爬虫和数据存储方案。
第6-8个月：开发可视化查询系统的前端和后端。
第9-10个月：进行系统测试和评估，根据反馈进行优化。
第11-12个月：撰写研究报告，准备答辩材料。

结论

通过对美团、大众点评、抖音等平台的酒店价格信息进行采集和可视化查询，本研究将为用户提供一个全面、实时的酒店价格信息查询工具，有助于提升用户的决策效率和旅游体验。同时，该研究也将为旅游行业的信息化发展做出贡献。

 
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time# 目标网站的URL，这里以美团为例
url = "https://www.meituan.com/hotel/"# 发送HTTP请求
def get_page(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:return response.textelse:print("Failed to retrieve the webpage")return None# 解析网页内容，提取酒店价格信息
def parse_page(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 根据实际网页结构调整，这里假设每个酒店信息都在一个特定的div中hotels = soup.find_all('div', class_='hotel-info')hotel_data = []for hotel in hotels:name = hotel.find('div', class_='name').textprice = hotel.find('span', class_='price').text# 其他需要的信息...hotel_data.append([name, price])return hotel_data# 存储数据到CSV文件
def store_data(data, filename):df = pd.DataFrame(data, columns=['Hotel Name', 'Price'])df.to_csv(filename, index=False)# 主函数
def main():html = get_page(url)if html:hotel_data = parse_page(html)store_data(hotel_data, 'hotel_prices.csv')else:print("Data retrieval failed.")if __name__ == "__main__":main()