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Vietnam Travel Destinations Dataset

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github2024-12-02 更新2024-12-06 收录
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https://github.com/HongTin2104/VietNam-Travel-Recommendation-System
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官方服务:
资源简介:
该数据集包含越南63个省份的旅游景点信息,包括地标和景点的描述。用户可以通过输入关键词来获取个性化的旅游目的地推荐。

This dataset contains travel attraction information across all 63 provinces of Vietnam, including descriptions of landmarks and tourist attractions. Users can input keywords to obtain personalized travel destination recommendations.
创建时间:
2024-11-23
原始信息汇总

越南旅行推荐系统数据集概述

概述

越南旅行推荐系统是一个基于Streamlit构建的Web应用程序,旨在帮助用户根据他们的兴趣发现越南的合适旅行目的地。用户可以通过输入与其偏好相关的关键词,获得个性化的推荐,并附带相关信息,如天气条件和地点的图片。

功能

  • 基于关键词的推荐: 用户可以输入三个关键词以接收定制的旅行目的地建议。
  • 天气信息: 应用程序为推荐地点获取实时天气数据。
  • 图片展示: 每个推荐地点都附有图片以增强可视化效果。
  • 越南语支持: 应用程序包含越南语的天气描述翻译。

技术使用

  • 编程语言: Python
  • Web框架: Streamlit
  • 数据处理: Pandas
  • 自然语言处理: Underthesea(用于越南语分词)
  • 机器学习: Scikit-learn(用于TF-IDF和余弦相似度)
  • API请求: Requests(用于获取天气数据)
  • 翻译: Google Translate API(用于翻译天气描述)

安装

要本地设置项目,请按照以下步骤操作:

  1. 克隆仓库: bash git clone https://github.com/HongTin2104/VietNam-Travel-Recommendation-System.git cd VietNam-Travel-Recommendation-System

  2. 安装所需包: bash pip install -r requirements.txt

  3. 从OpenWeatherMap获取API密钥,并将其保存在根目录下的名为api_key的文件中。

  4. 准备数据:

    • 确保在根目录下有一个名为data.xlsx的Excel数据文件,其中包含名为“Mô tả”的列,用于描述旅行目的地。

使用

  1. 运行应用程序: bash streamlit run app.py

  2. 打开Web浏览器并导航到http://localhost:8501以访问应用程序。

  3. 输入与您的兴趣相关的三个关键词(例如,海滩、山脉、文化),然后点击“提交”以接收推荐。

搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集的构建基于越南旅游推荐系统的实际需求,通过整合用户输入的关键词与旅游目的地的描述信息,利用自然语言处理技术进行语义分析和匹配。具体而言,数据集包括了越南各地旅游目的地的详细描述,这些描述信息来源于一个名为'data.xlsx'的Excel文件,其中'Mô tả'列包含了各目的地的文本描述。此外,数据集还结合了实时天气数据和图像资源,以提供更为全面和个性化的推荐服务。
使用方法
使用该数据集时,用户首先需要克隆GitHub仓库并安装所需的Python包。随后,通过运行'streamlit run app.py'命令启动推荐系统,并在浏览器中访问本地服务器地址。用户输入三个关键词后,系统将基于TF-IDF和余弦相似度算法,结合实时天气数据和图像展示,生成个性化的旅游目的地推荐。
背景与挑战
背景概述
越南旅游目的地数据集(Vietnam Travel Destinations Dataset)是由HongTin2104开发的一个用于越南旅游推荐系统的数据集。该数据集的核心研究问题是如何根据用户的兴趣关键词,提供个性化的旅游目的地推荐。通过结合实时天气数据和地理位置图像,该系统不仅能够帮助用户发现适合的旅游地点,还能提供详细的天气信息和视觉展示。该数据集的创建旨在提升越南旅游业的数字化服务水平,通过技术手段增强用户体验,对旅游推荐系统领域具有重要影响。
当前挑战
越南旅游目的地数据集在构建过程中面临多项挑战。首先,数据集需要处理多语言支持,特别是越南语的翻译和处理,这增加了自然语言处理的复杂性。其次,实时天气数据的获取和整合需要依赖外部API,确保数据的准确性和及时性是一个持续的挑战。此外,个性化推荐算法的有效性依赖于高质量的数据和精确的模型训练,如何在有限的资源下实现高效推荐也是一个重要问题。最后,数据集的维护和更新需要持续的技术支持和资源投入,以应对旅游目的地信息的动态变化。
常用场景
经典使用场景
越南旅游目的地数据集的经典使用场景在于其能够通过关键词推荐系统,为用户提供个性化的旅游目的地建议。用户仅需输入与其兴趣相关的三个关键词,系统便能基于这些关键词,结合TF-IDF和余弦相似度算法,推荐出最符合用户偏好的越南旅游地点。此外,系统还提供实时天气信息和地点图片,增强了用户体验的直观性和实用性。
解决学术问题
该数据集解决了旅游推荐系统中的个性化推荐问题,通过自然语言处理技术对用户输入的关键词进行分析,进而提供精准的旅游目的地推荐。这一方法不仅提升了推荐系统的准确性和用户满意度,还为学术界在个性化推荐算法和多语言处理技术方面提供了新的研究方向和实验数据。
实际应用
在实际应用中,越南旅游目的地数据集被广泛应用于旅游行业的个性化推荐服务中。旅游平台和旅行社利用该数据集开发智能推荐系统,帮助游客快速找到符合其兴趣和需求的旅游目的地。此外,该数据集还支持越南语的天气描述翻译,使得本地用户和国际游客都能获得便捷的服务体验。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,越南旅游目的地数据集在个性化旅游推荐系统领域展现出显著的研究潜力。基于用户输入的关键词,该数据集通过结合自然语言处理技术,如越南语分词工具Underthesea和TF-IDF算法,实现了精准的目的地推荐。此外,实时天气数据的整合和多语言支持进一步提升了用户体验,使得这一数据集在旅游科技领域具有重要的应用价值。
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