"基于Python Django的旅游城市关键词分析与资源图谱展示"

本文描述了基于Python Django的旅游城市关键词分析源码数据库。随着计算机水平的快速发展和大数据信息量的增加，网络中的信息变得臃肿，有价值的信息密度相对降低，信息的拥堵也经常发生。因此，如何在海量信息中找到有效和有价值的信息成为互联网企业研究的重点之一。除了利用爬虫技术外，通过自然语言处理、语料库和知识图谱等方式进行相关知识的归类、标记和存储，可以方便人们在需要时进行信息搜集。 本文的设计目标是以旅游城市为研究对象，通过旅游城市关键词的相关信息搜索为主要功能，建立一个可以通过输入城市名称查看旅游景点、美食情况等的网站。并通过Python技术实现不同旅游城市的旅游资源图谱展示，便于人们比较各大旅游城市的受欢迎程度和旅游资源的丰富程度。通过B/S结构搭建网站，可以快速实现整体开发，在关键词搜索上可以实现快速搜索效果。 关键词：旅游城市；关键词；Python 摘要： 当前计算机水平的发展非常快速，面对不断增长的大数据信息量，网络中的信息内容变得臃肿，有价值的信息密度相对较低，我们很难从众多信息中找到所需信息，经常出现信息拥堵现象。因此，寻找有效和有价值的信息成为互联网企业持续研究的方向。除了利用爬虫技术外，通过自然语言处理、语料库和知识图谱等方式进行相关知识的分类、标记和存储，为人们提供便利的信息搜集功能。 为了解决这一问题，本设计以旅游城市作为研究对象，以旅游城市关键词的相关信息搜索为主要功能，创建了一个通过输入城市名称即可查看旅游景点、美食等信息的网站。同时通过Python技术实现了不同旅游城市的旅游资源图谱展示，方便人们比较各大旅游城市的受欢迎程度和旅游资源的丰富程度。通过B/S结构搭建网站，实现了快速有效的整体开发，具备快速搜索的功能。 关键词：旅游城市；关键词；Python Abstract: With the fast development of computer technology and the increasing volume of big data, the information on the internet has become bloated, and the density of valuable information is relatively low, which often leads to information congestion. Therefore, how to find effective and valuable information in a large amount of information has been the focus of research for internet-based companies. In addition to using web crawling technology, classification, tagging and storage of related knowledge through natural language processing, corpus and knowledge graphs facilitate information collection when needed. The design of this paper aims to study tourism cities and develop a website that allows users to search for related information by entering the city name. This website displays tourist attractions, cuisine and other information, and utilizes Python technology to present a tourism resource graph for different cities, facilitating better comparison of popularity and richness of tourism resources among different cities. The website is built using the B/S structure, enabling fast and efficient development and achieving quick search results. Keywords: tourism city; keywords; Python.