典型文献
基于贝叶斯估计的茶饮数据推荐算法
文献摘要：
该文采用Python爬虫技术获取相关茶饮数据,这种数据获取技术能够多维度地及时了解到茶饮消费的现状.目前实现的是爬取美团网上的茶饮数据,并存入CSV文件以供下一步的数据分析使用.在Python的相关库,如pandas、numpy以及贝叶斯估计推荐算法的加持下,能科学地得出相关的茶饮店铺推荐情况,从而给予消费者以及企业极大的参考价值.该文对从网页端获取到的茶饮数据,如茶饮店铺名称、店铺详情、店铺评分、评价人数、人均消费等信息进行算法分析,研究了数据分析过程中的基本流程,以及贝叶斯估计推荐算法所蕴含的推荐原理.总结了从数据源头的收集,到存储直至分析应用,最终挖掘出数据价值的过程,整个分析结果为用户及企业奠定了科学选择的基础.
文献关键词：
Python爬虫;数据分析;贝叶斯估计;推荐算法
中图分类号：
作者姓名：
周渝
作者机构：
上海建桥学院,上海200000
文献出处：
引用格式：
[1]周渝-.基于贝叶斯估计的茶饮数据推荐算法)[J].电脑知识与技术,2022(17):12-14
A类：
B类：
贝叶斯估计,推荐算法,Python,爬虫技术,技术获取,数据获取,爬取,美团网,存入,CSV,pandas,numpy,加持,饮店,店铺,网页,取到,详情,人均消费,算法分析,基本流程,数据源,分析应用,挖掘出,数据价值,科学选择
AB值：
0.395773
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