如何在构建机票价格监控应用时，结合数据抓取与机器学习技术，实现实时监控并识别错误定价？

针对机票价格监控应用的开发，需要运用网络数据抓取、机器学习的异常检测技术以及实时数据处理。首先，你可以使用Python编写网络爬虫来抓取机票信息，利用requests库与目标网站或API进行交互。使用BeautifulSoup等库解析网页数据，提取所需信息，如价格、日期、航班号等。为了解析复杂的DOM结构，可以使用lxml或Selenium等工具，以确保能够准确抓取到嵌入在JavaScript动态加载内容中的数据。

参考资源链接：[利用机器学习捕获错误机票：实时监控与提醒](https://wenku.csdn.net/doc/ja5aureufi?spm=1055.2569.3001.10343)

一旦数据被抓取，你需要对数据进行清洗和预处理，以便进行分析。接下来，可以利用机器学习算法如K-means聚类来分析票价分布，识别出可能的异常值。这些异常值可能是由于航空公司错误定价或特殊优惠产生的低价机票。为了实时监控，可以结合使用IFTTT或其他第三方服务来设置提醒机制，当检测到异常价格时，立即通知用户。

实际操作中，还需要考虑到数据的实时更新和动态变化，这可能需要使用到定时任务调度器，如Celery或APScheduler，定期执行爬虫脚本并分析结果。同时，为了保持应用的稳定性和可用性，应当设计合理的错误处理和异常捕获机制。

整个项目的过程中，你将需要深入理解网络爬虫、数据解析、机器学习算法以及实时数据处理等技术的综合应用。通过这个项目，你不仅能够学习到如何构建一个功能完善的机票价格监控应用，还能体会到这些技术在实际问题解决中的巨大潜力。

参考资源链接：[利用机器学习捕获错误机票：实时监控与提醒](https://wenku.csdn.net/doc/ja5aureufi?spm=1055.2569.3001.10343)