建议导航系统python代码

在Python中构建一个简单的建议导航系统，可以利用第三方库如`pandas`处理数据、`nltk`进行自然语言处理，以及`Flask`等Web框架提供用户界面。以下是一个简化的例子：

from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设我们有一个包含景点信息的数据集
data = {
    '景点': ['故宫', '长城', '颐和园', '天坛', '西湖'],
    '描述': ['中国古代宫殿建筑的代表', '世界文化遗产', '皇家园林', '明清两代皇家祭祀场所', '中国古典园林杰作']
}
df = pd.DataFrame(data)

app = Flask(__name__)

# 文本向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['描述'])

def suggest_places(query):
    # 对查询文本进行相似度计算
    query_vec = vectorizer.transform([query])
    similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix, query_vec)
    top_suggestion_index = similarity_scores.argmax()[0]
    return df.iloc[top_suggestion_index]['景点']

@app.route('/suggest', methods=['POST'])
def suggest():
    user_query = request.form.get('query')
    suggestion = suggest_places(user_query)
    response = {'suggestion': suggestion}
    return jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，当用户通过POST请求发送一个查询到 `/suggest` 接口，比如`curl -X POST -d "query=我想去历史遗迹" http://localhost:5000/suggest`，系统会返回最相似的景点。