摘 要
随着互联网技术的飞速发展，网络旅游平台已成为人们规划旅行、预订酒店和机票的重要渠道。携程网作为中国领先的在线旅游服务公司，拥有庞大的用户群体和丰富的评论数据。这些评论数据不仅反映了用户的真实体验和感受，还蕴含着大量的市场信息和消费趋势。本研究旨在基于Python技术，对携程网上的热点评论数据进行深入分析和可视化展示，将分析结果以图表、图像等形式呈现，可以直观地展示用户评论的分布和趋势，为企业制定营销策略和改进产品提供有力支持。
该系统的开发采用了Python技术，收集并整理携程热点评论数据，并选用轻量级的关系型MySQL数据库进行数据存储，运用机器学习的随机森林算法，对热点评论进行情感分析。在系统开发过程中，进行了详细的需求分析、功能设计和数据库设计。该系统主要包括用户管理、携程热点评论管理、系统管理、可视化分析情感预测管理等功能。通过深入分析携程热点评论数据，可以为旅游企业的市场研究、产品开发和客户服务提供科学依据，推动旅游业的数字化转型和智能化发展。
关键词：Python；携程热点评论；随机森林算法；数据可视化；
Abstract
With the rapid development of Internet technology, online tourism platform has become an important channel for people to plan travel, book hotels and air tickets. As a leading online travel service company in China, Ctrip has a huge user base and rich review data. These comment data not only reflect users\' real experiences and feelings, but also contain a lot of market information and consumption trends. This study aims to conduct in-depth analysis and visual display of hot comment data on Ctrip based on Python technology. The analysis results will be presented in the form of charts, images, etc., which can intuitively show the distribution and trends of user comments, providing strong support for enterprises to formulate marketing strategies and improve products.
The development of this system adopts Python technology to collect and organize Ctrip hot comment data, and uses a lightweight relational MySQL database for data storage. The machine learning random forest algorithm is applied to perform sentiment analysis on hot comments. During the system development process, detailed requirement analysis, functional design, and database design were carried out. The system mainly includes functions such as user management, Ctrip hot comment management, system management, and visual analysis emotion prediction management. Through in-depth analysis of Ctrip\'s hot topic review data, scientific basis can be provided for market research, product development, and customer service of tourism enterprises, promoting the digital transformation and intelligent development of the tourism industry.
Keywords: Python；Ctrip hot comments; Random Forest Algorithm; Data visualization;
目 录
摘 要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1 选题背景 1
1.2 选题意义 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 研究内容 3
第二章 相关技术介绍 5
2.1 Python语言 5
2.2 Django技术介绍 5
2.3 Mysql数据库 6
2.4 随机森林算法 7
第三章 系统分析 9
3.1可行性分析 9
3.1.1操作可行性 9
3.1.2经济可行性 9
3.1.3技术可行性 9
3.2 需求分析 9
3.2.1非功能性需求 9
3.2.2功能需求 10
3.3 系统用例 11
3.3.1 会员功能需求 11
3.3.2 管理员功能需求 11
第四章 系统设计 13
4.1系统总体设计 13
4.1.1系统架构设计 13
4.1.2系统功能设计 14
4.2系统详细设计 15
4.2.1 携程热点评论数据采集模块设计 15
4.2.2 携程热点评论数据清洗模块设计 16
4.2.3 携程热点评论数据分析模块设计 16
4.2.4 不同维度可视化模块设计 17
4.2.5 携程热点评论情感预测 18
4.3 数据库设计 18
4.3.1逻辑结构设计 19
4.3.2物理结构设计 19
第五章 系统实现 24
5.1 运行环境 24
5.2 后台管理功能实现 24
5.2.1管理员登录 24
5.2.2管理主界面 25
5.2.3携程热点评论爬取 26
5.2.3可视化显示和情感预测实现 26
5.2.4用户管理 27
5.3 前台用户功能实现 28
5.3.1会员注册 28
5.3.2会员登录 29
5.3.3携程热点评论查看 30
第六章 系统测试 32
6.1 测试目的 32
6.2 功能测试 32
6.3 测试总结 33
总结 34
参考文献 35
谢 辞 37
第一章 绪论
1.1 选题背景
随着互联网技术的迅猛发展，在线旅游平台逐渐成为人们获取旅游信息的重要渠道。携程网作为中国最大的在线旅游服务平台之一，聚集了海量用户生成的内容，尤其是游客的评论。这些评论不仅是游客对旅游体验的主观反映，也包括了对酒店、景点和其他旅游产品的评价与建议。通过对这些评论数据的分析，可以深入了解旅游市场的动向和消费者的真实需求，为相关企业和旅游管理部门提供决策支持。近年来，数据分析技术的快速进步，尤其是自然语言处理（NLP）和数据可视化工具的广泛应用，使得能够更高效地处理和分析大规模文本数据。通过情感分析，可以识别评论中的情绪倾向，了解游客对特定目的地或服务的满意程度与不满原因。此外，数据可视化技术能够将复杂的数据转化为直观的图表，帮助更好地识别出评论中的热点话题和潜在趋势，从而推动旅游产品的改善和推广策略的优化。特别是在新冠疫情后，旅游行业面临着巨大的挑战，游客的需求与偏好发生了显著变化。安全、卫生和舒适性等因素已成为影响游客选择的重要标准。通过对携程网热点评论的系统分析，可以揭示疫情后旅游市场的恢复情况以及游客的新期望。这不仅对旅游企业的战略调整至关重要，也为政策制定者提供了有益的参考，为理解旅游市场动态和改进旅游服务提供科学依据，推动整个行业的可持续发展。
1.2 选题意义
本研究旨在通过对携程网热点评论数据的分析与可视化，深入挖掘游客的真实反馈与需求，利用Python的自然语言处理库，对大规模的用户评论进行情感分析，旨在准确识别和量化游客的情感倾向，包括对特定目的地、服务质量及整体旅游体验的满意度。这将有助于归纳出影响游客满意度的主要因素，为旅游相关企业提供数据支持，以优化其产品和服务。希望通过数据可视化技术，将分析结果以直观的图表形式呈现，使得复杂的数据更易于理解和传播。这不仅能够帮助旅游企业清晰把握市场趋势，还能为潜在游客提供决策参考，增强其选择目的地的信心。
透过分析用户评论，能够深入了解消费者的需求和偏好。这有助于旅游企业精准定位目标市场，从而提供更加个性化的服务与产品，提升用户体验。例如，通过对用户反馈中提及的服务质量、设施条件等方面的情感分析，企业可以针对性地优化其服务，增强客户的满意度和忠诚度。携程热点评论数据的挖掘和分析能够帮助相关机构识别服务中的痛点和潜在问题。例如，通过情感分析与主题建模，企业能够快速识别用户最关心的问题，并采取相应措施进行改进，从而提升整体服务质量和竞争力。因此，本研究在推动旅游行业发展、提升用户体验以及丰富数据分析方法论方面具有重要的理论和实践价值。
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