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Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

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我国碳排放增长的驱动因素分析 -基于一般均衡的结构分解法，袁鹏，程施，基于可比价投入产出表，采用基于一般均衡的结构分解方法（SDA）将我国能源消费的碳排放增长分解为碳强度、技术、国内最终需求和贸

基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户

论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.

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