苏黎世餐厅推荐系统 项目概况 在庞大的商业报价使我们不知所措的世界中,在线评论会对客户的决策产生重大影响。 该项目包括创建一个工具,该工具可根据用户个人资料提出餐厅的个性化列表。 不同的步骤: 使用Python和Selenium从TripAdvisor刮走了大约1800家餐厅和1900条评论者的个人资料 从餐厅描述中提取出精心设计的功能,以提取可用信息(美食类型,价格范围和受欢迎程度) 基于无监督学习算法(K均值)的构建配置文件集群 生产解决方案:创建一个Python Flask网络应用程序: 目录 数据收集:网页抓取 作为该项目的第一步,我从TripAdvisor刮了大约1800家餐厅。 对于每个餐厅,我们提取以下信息: 网址 标题 价格范围和类别($符号) 美食 特殊饮食 地点 评论数 评论(评论者姓名,报价,正文,日期,有用的投票) 作为补充,我抓取了审稿人的个人资料: