利用Python打造亲子活动推荐系统

在快节奏的现代生活中，高质量的亲子时光显得尤为珍贵。如何高效地找到适合自己和孩子的活动，成为了许多家长面临的难题。今天，我们将探讨如何利用Python打造一个亲子活动推荐系统，让每一次亲子互动都充满乐趣与意义。

项目背景

随着信息爆炸时代的到来，家长们常常淹没在各种活动信息中，难以做出选择。一个智能的亲子活动推荐系统，不仅能节省时间，还能根据家庭的具体需求，推荐最合适的活动，提升亲子互动的质量。

技术选型

为了实现这一目标，我们选择Python作为主要开发语言，结合以下技术栈：

• 数据爬取：使用requests和BeautifulSoup获取各大亲子活动平台的数据。
• 数据处理：利用pandas进行数据清洗和预处理。
• 推荐算法：采用协同过滤算法，基于用户历史行为进行个性化推荐。
• 前端展示：使用Flask搭建简单的Web界面，方便用户交互。

数据获取

首先，我们需要从各大亲子活动平台爬取数据。以下是一个简单的爬取示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_activities(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    activities = []
    for item in soup.find_all('div', class_='activity'):
        title = item.find('h3').text
        description = item.find('p').text
        activities.append({'title': title, 'description': description})
    return activities

url = 'https://example.com/parent-child-activities'
activities = fetch_activities(url)
print(activities)

数据处理

获取数据后，我们需要进行清洗和预处理，以便后续的推荐算法使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(activities)
df['description'] = df['description'].str.strip()
df.dropna(inplace=True)
print(df.head())

推荐算法

我们采用协同过滤算法进行个性化推荐。以下是一个简单的实现：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['description'])

cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

def recommend_activities(title, cosine_sim=cosine_sim):
    idx = df[df['title'] == title].index[0]
    sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    sim_scores = sim_scores[1:11]
    activity_indices = [i[0] for i in sim_scores]
    return df.iloc[activity_indices]

recommended_activities = recommend_activities('亲子绘画活动')
print(recommended_activities)

前端展示

最后，我们使用Flask搭建一个简单的Web界面，方便用户输入和查看推荐结果：

from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend():
    title = request.form['title']
    recommended_activities = recommend_activities(title)
    return render_template('recommend.html', activities=recommended_activities)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

总结

通过以上步骤，我们成功打造了一个基于Python的亲子活动推荐系统。这不仅是一个技术实践，更是对亲子关系的一种关怀。希望这个系统能帮助更多家庭找到心仪的活动，享受美好的亲子时光。

在这个信息化的时代，技术的力量无处不在。让我们用Python，为生活增添更多温暖与智慧。