23. BI - 基于酒店建立内容推荐系统

最新推荐文章于 2025-07-11 13:07:03 发布
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分类专栏： 茶桁的AI秘籍#BI 茶桁的 AI 会员专栏 文章标签： 推荐系统 机器学习
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本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 23 篇」

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Hi，你好。我是茶桁。

上一节课咱们终于是将矩阵分解的完整内容全部都给大家讲完了。矩阵分解是推荐系统里面比较重要的一个环节。surprise 工具后面大家可以自己来去熟悉使用一下，这在 Python 里是一个比较常见的工具箱。以上的环节内容都属于协同过滤，就是一个动态的行为。

在开始讲解推荐系统以来，咱们接触的都是协同过滤的方式。在之前咱们看到的那个树图里可以看到，除了协同过滤之外，推荐系统还有一个部分

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基于大数据技术的甘肃智慧旅游系统
fzq0625的博客
09-08 1127
智慧服务体系旨在提供订票、订房、订车、旅游线路定制、线上线下互动交流等一体化功能，面向游客提供无缝化、即时化、精确化、互动化的旅游服务；甘肃旅游大数据中心主要面向政府旅游管理部门，接入电信、移动、联通、公安、公路、铁路、民航、气象、环保、景区、OTA平台、微信、其他网络平台13类数据，对行业数据进行信息化加工，构建相应的数据模型，从客流分析、客源地分析、游客属性分析、客流目的地分析、游客画像分析、车辆交通分析、网络舆情分析、宣传统计分析八大类数据维度出发，实现旅游相关数据的实时统计分析。
Smartbi酒店经营管理数据分析漫谈
ray20151303007的博客
01-26 973
市场需求　 随着中国酒店业的蓬勃发展，越来越多的酒店使用信息技术来提高自身的管理水平。传统酒店管理与现代信息技术相结合，对酒店做大、做强、管理规范化起到至关重要的作用。同时在信息化的帮助下，酒店行业洗牌加速，单体的单打独斗将日益走衰，集团化与品牌化成为未来的发展趋势。 酒店管理的目的是成本控制、运营控制，其最终结果表现为效率和效益。作为酒店管理公司的最高决策者，总经理需要随时掌握管理酒店的运营情况，并根据实际指导下属采取对策。Smartbi酒店经营管理数据分析能够清晰直观地展现酒店运营轮廓，帮助总经理掌握酒
基于python爬虫酒店数据可视化和酒店推荐系统设计与实现（django框架）
杭州.黄老师
12-28 5653
基于python爬虫酒店数据可视化和酒店推荐系统设计与实现（django框架）。数据可视化：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，对酒店数据进行可视化处理，包括酒店地理位置分布图、价格走势图、用户评分分布图等。用户推荐系统：使用机器学习算法，如协同过滤算法和内容推荐算法，对用户的历史行为和偏好进行分析，为用户推荐适合的酒店。结合爬虫技术和推荐系统：将爬虫技术与推荐系统相结合，通过爬取酒店信息和评论数据，为用户提供更准确的酒店推荐。
酒店BI可视化部署服务，助力酒店系统数字化改造升级
数聚股份
08-01 486
3.采集平台表单开发11张：月度经营信息采集、酒店客房销售分析、年度调薪申报、年度酒店奖金申请方案、年度酒店GM+EXCOM奖金方案申报、月度经营报告、酒店资产重置储备金支出申请、年度维修储备金预算、资产档案、酒店每日上传报表、酒店每月上传报表。2.移动端报表开发12张：关键指标总览、经营收入、经营指标、经营成本、收益情况月报、客房月报、管理费用月报、餐饮月报、收入明细日报、客房日报、餐饮日报、资产档案。3. 以客房、餐饮、收益分析为契机打牢富力酒店数据分析基础，实现数据共享、规范、口径统一。
酒店BI成就创业者管理升级
大数据BI的博客
05-18 1555
从高端酒店到经济型酒店，再到独特的公寓、民宿，中国酒店业近30年的疯狂扩张的资本市场，甚至走完了国外酒店业百年发展历程。有市场就有源源不断的投资，越来越多的资本家投入这片蓝海纷纷开启酒店创业浪潮。市场活跃的同时也倒逼着酒店业态不断变化，随着中高端酒店的饱和，平价酒店作为大众消费市场，也登上舞台，吸引着越来越多的创业者。 　　酒店行业市场在不断扩大但也有弊端，导致市场处于一种不太稳定的
酒店推荐系统案例
微信号：RunsenLiu
05-03 2250
基于酒店文本描述来推荐相似酒店 import pandas as pd import numpy as np from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer ...
基于BiLSTM的酒店评论文本情感分析
weixin_42386003的博客
07-10 4275
介绍：（需要有部分机器学习和深度学习，还有NLP的理论知识） 使用深度学习框架TensorFlow中的keras接口实现BiLstm神经网络，用训练集训练出一个模型，可以判断酒店评论文本的正负向情绪。 数据集使用了8886条酒店评论，其中正向评论有4443条，负向评论有4443条。正负向评论都打好了标签，正向标1，负向标0。 该模型的embedding用了word2vec预训练模型，是中科大的一个开源的词向量模型。 模型的准确率达到97%。 博主是在juypter notebook上执行的。 源码
基于JSP的酒店客房管理系统源代码+毕业设计论文+开题报告+答辩PPT
qq_63068858的博客
04-26 1208
JSP将网页逻辑与网页设计的显示分离，支持可重用的基于组件的设计，使基于Web的应用程序的开发变得迅速和容易。
福瑞博德---软件外包成熟解决方案(1).docx
06-22
在IT人才外派和管理解决方案领域，福瑞博德建立了成熟的人才招聘资源库和专业招聘团队，提供通用技术人才（如Java, .Net, Oracle），专用系统技术人才（如Cobol, AS400, RPG, Smart），商业智能技术人才（如BI, Data...
基于文本来推荐相似酒店
weixin_40623018的博客
05-29 2897
基于文本来推荐相似酒店
西雅图酒店内容推荐系统：根据描述内容推荐相似酒店
04-03
西雅图酒店内容推荐系统：根据描述内容推荐相似酒店，Building a Content Based Recommender System for Hotels in Seattle。
Seattle2014-数据集
03-14
Seattle2014.csv
python操作文件
make_progress的博客
05-17 408
1 python操作csv文件 import csv from itertools import islice ​ # 写入csv文件 def write_csv(csv_path): # 中文乱码可以使用encoding="utf_8_sig" with open(csv_path, "w", newline="", encoding="UTF-8") as csv_file: csv_writer = csv.writer(csv_file) # 写入......
【机器学习案列-02】基于酒店文本描述的相似酒店推荐案列
qq_38614074的博客
03-13 1539
Seattle_Hotels数据集是西雅图酒店数据，数据集下载地址，数据集包含三个字段：酒店姓名、地址、以及内容描述。其中每一行代表一个酒店，数据集的具体格式将在代码实现部分进行展示。
酒店推荐系统（基于文本描述）
m0_46406029的博客
03-13 1931
基于酒店文本描述来推荐相似酒店 针对新用户可以通过该用户搜索酒店的关键词进行推荐 import pandas as pd import numpy as np from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction
基于内容的推荐—为酒店建立内容推荐
lu_yunjie的专栏
08-17 975
项目描述： 基于西雅图酒店数据集，基于用户选择的酒店，为其推荐相似度高的Top10个其他酒店。 数据集下载链接：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Seattle_Hotels.csv 数据集包含三个字段：酒店姓名、地址、以及内容描述。 数据集展示： 方法步骤： 1.数据探索及导入相关包： import pandas as pd import numpy as np from nl
预测西雅图降雨情况（逻辑回归实现）
静静打代码的博客
01-02 1153
预测西雅图降雨情况 1. 问题描述 除了咖啡、垃圾食品和科技公司，西雅图最出名的就是经常下雨。本问题通过西雅图的历史降雨数据来预测西雅图的降雨情况。 2. 数据集介绍 数据集来源：https://github.com/BATCEO/kaggle_PredictRainUsingLogisticRegression 数据集名称：seattleWeather_1948-2017.csv 数据集包含了从1948年1月1日到2017年12月12日的每日降雨模式的完整记录。下图展示了该数据集的头10条记录和末10条
AI产品经理面试宝典第1天：机器学习核心算法涉及的面试题与答法
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打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
07-11 403
本文以产品经理视角系统拆解机器学习核心算法，通过生活化案例解析监督学习、无监督学习等主流模型原理，直击面试高频考点，助你构建完整知识体系，轻松应对技术面挑战。
AI进化论07：第二次AI寒冬——AI“改头换面”，从“AI”变成“机器学习”
众链网络、AI培训、AI工具开发
07-11 944
摘要： 20世纪80年代末至90年代中期，AI经历第二次寒冬，比第一次更严峻。LISP专用机被廉价PC取代，专家系统因定制化局限和知识瓶颈被商业抛弃，AI产业大洗牌。为求生，研究转向"机器学习"等统计方法，隐马尔可夫模型、支持向量机等技术悄然发展，神经网络研究持续积累。互联网萌芽为未来数据驱动奠定基础。此次寒冬迫使AI从规则硬编码转向数据驱动，为第三次浪潮蓄力。下篇将探讨机器学习如何推动AI复兴。
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