思奇网站的前期分析总结

本文介绍了一个旅游主题网站的设计方案,包括通用布局、图片跳转功能、美食美景详情页及地图攻略等内容。后端采用TP5框架实现动态数据交互。

在这个网站中,前端视图

                         首页:头部   尾部通用在每个网页中相同

                         中间内容:1,图片  每一张图片点击(超链接)---跳转到一个文章详情页面。

                                                     每一个文章详情页面包含图片,文章主题,旅游心得,评论回复

                                           2,美食 美景图片点击(超链接)---分别对应一个页面,各自页面中包含各自内容。

                                                美食对应页面内容:美食种类    图片和文字介绍    插件《上一页 下一页》  图片点击(放大缩小旋转等)

                                                 美景对应页面内容:美景类型,景区等级,图片显示,视频加载,要点在美景类型和景区等级对应各自图片显示,每一张图片又对应一个景区的地理介绍页面

                                           3,游玩攻略中:地图         文字              最新发表的文章       文章主题和图片对应一个页面

                                           4,登录注册页面。

在这个网站中,后端: 利用tp5框架,实现对前台页面的动态数据交互。

后续完善项目的功能:关注功能,私信功能。

                     

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3络爬虫技术说明络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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