典型文献
基于Python的电商网站服装数据的爬取与分析
文献摘要：
电商网站上蕴藏着大量有价值的信息,同时中国的纺织服装产业消费市场非常大,因此,对电商网站上服装数据的爬取、分析非常有意义.为及时准确地获取当前服装产品的流行趋势、消费热点,以便于商家精准投放产品、消费者更理性消费,提出了针对电商网站服装数据的爬取算法fashionDataScrape.该算法将服装商品文字描述信息与图片信息的爬取相分离,具有一定的灵活性,同时能基于关键词爬取服装信息.给出了算法的详细设计类图.采用Python语言实现了该算法,其中主要使用了Requests和Beautiful Soup库,并用lxml作为HTML解析器.以"连衣裙女装新品"、"女装t恤"和"旗袍年轻版"为关键词分别爬取了相应的服装信息,对爬取结果和实际页面进行了人工对比,验证了算法的可行性和有效性.通过对爬取结果的商品描述分析、价格分析和图片的t-SNE聚类可视化分析,进一步验证了电商网站服装数据爬取的意义.
文献关键词：
电商网站;服装数据;网络爬取;数据分析;t-SNE聚类
中图分类号：
作者姓名：
陈广智;曾霖;刘伴晨;曾天佑;魏欣欣
作者机构：
郑州航空工业管理学院 智能工程学院,河南 郑州 450046;贺州学院 人工智能学院,广西 贺州 542899
文献出处：
引用格式：
[1]陈广智;曾霖;刘伴晨;曾天佑;魏欣欣-.基于Python的电商网站服装数据的爬取与分析)[J].计算机技术与发展,2022(07):46-51
A类：
fashionDataScrape,lxml
B类：
Python,电商网站,服装数据,站上,蕴藏,纺织服装产业,消费市场,服装产品,流行趋势,商家,精准投放,理性消费,服装商,文字描述,相分离,详细设计,设计类,言实,Requests,Beautiful,Soup,HTML,解析器,连衣裙,女装,新品,旗袍,页面,价格分析,SNE,数据爬取,网络爬取
AB值：
0.367777
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
