酒店推薦系統:用AI和機器學習建立 | Python資料科學專案

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酒店推薦系統:用AI和機器學習建立 | Python資料科學專案

目錄

  1. 包裝系統的概述 📦
  2. 使用Python建立推薦系統的步驟 🐍
  3. 使用Streamlit呈現使用者介面 💻
  4. 輸入流:訪客人數 🧍‍♂️
  5. 輸入流:城市選擇 🏙️
  6. 輸入流:預算範圍 💰
  7. 輸入流:房間描述 🛏️
  8. 系統處理與計算 ⚙️
  9. 推薦酒店的結果呈現 🏨
  10. 預約酒店的連結 🔗

包裝系統的概述 📦

這個系統是一個簡單易用的酒店推薦系統,使用Python和Streamlit來建立使用者介面。系統分為四個輸入流程,即訪客人數、城市選擇、預算範圍和房間描述。用戶可以根據自己的需求,在這四個方面進行輸入,系統將會根據這些需求,給出符合條件的前10家酒店推薦。

使用Python建立推薦系統的步驟 🐍

首先我們導入所需的庫,主要是numpy、pandas和nltk。這裡有兩個數據集,分別是酒店詳細信息和房間屬性。我們使用pandas的columns函數來查看數據集的列名,並使用info函數顯示數據集的信息。我們可以看到"home amenities"和"description"這兩列有一些缺失值。

然後,我們需要進行數據探索,使用describe函數可以看到數據集的統計信息,包括平均價格、最低價格和最高價格等。根據數據探索的結果,我們需要進行數據清洗,包括刪除不需要的列、刪除空值和重複值。

接下來,我們通過合併這兩個數據集,得到一個單一的數據集,並刪除不需要的列。最後,我們對數據集進行去重,刪除空值和空列。整個數據清洗過程結束後,我們可以獲得一個清理後的數據集。

使用Streamlit呈現使用者介面 💻

我們使用Streamlit來創建美觀的使用者介面,讓用戶可以方便地輸入需求並瀏覽推薦結果。首先,我們介紹了幾種使用方式:基於城市、基於訪客人數、基於預算範圍和基於房間描述。用戶可以根據自己的需求選擇其中一種方式進行輸入。

接下來,我們演示了使用每種方式時獲得的推薦結果。例如,在基於城市的方式中,用戶可以選擇巴黎作為城市,系統將會給出巴黎地區的前10家推薦酒店。在其他幾種方式中,用戶可以根據訪客人數、預算範圍和房間描述來獲得相應的推薦酒店。

輸入流:訪客人數 🧍‍♂️

這個輸入流程是根據訪客人數來進行推薦酒店。用戶可以在系統中輸入訪客人數,系統將會根據這個數值來過濾數據集,並給出符合條件的推薦酒店。

輸入流:城市選擇 🏙️

這個輸入流程是基於城市的方式來進行推薦酒店。用戶可以在系統中選擇想要前往的城市,系統將會給出該城市的推薦酒店。

輸入流:預算範圍 💰

這個輸入流程是根據預算範圍來進行推薦酒店。用戶可以在系統中輸入預算範圍,系統將會根據這個範圍來過濾數據集,並給出符合條件的推薦酒店。

輸入流:房間描述 🛏️

這個輸入流程是根據用戶對房間的描述來進行推薦酒店。用戶可以在系統中輸入房間的描述,系統將會根據這個描述來過濾數據集,並給出符合條件的推薦酒店。

系統處理與計算 ⚙️

在這一部分,我們介紹了系統是如何處理和計算推薦酒店的過程。根據用戶的輸入,系統會先過濾數據集,然後使用字典檔來分析描述文本中的關鍵詞。接著,系統會根據用戶的需求計算酒店的相似度,並推薦前10家符合條件的酒店。

推薦酒店的結果呈現 🏨

使用Streamlit的美觀界面,我們可以將推薦酒店的結果以清晰的方式呈現給用戶。用戶可以看到每家酒店的詳細信息,包括房型描述、價格和預訂鏈接等。

預約酒店的連結 🔗

為了讓用戶能夠快速預訂酒店,我們提供了預訂鏈接,用戶可以直接點擊鏈接在網站上預訂酒店。

總結來說,這個酒店推薦系統是一個簡便實用的工具,可以根據用戶的需求快速給出符合條件的酒店推薦。無論是根據城市、訪客人數、預算範圍還是房間描述,系統都可以根據這些輸入給出最佳的推薦結果。

優點:

  • 簡單易用的使用者介面
  • 快速根據用戶需求給出推薦結果
  • 提供預訂鏈接,方便用戶快速預訂酒店

缺點:

  • 目前只支持部分城市和酒店的數據

希望這個酒店推薦系統能夠幫助用戶快速找到符合自己需求的理想酒店!

资源:Kaggle

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