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项目简介
本项目名为Bustag，是基于Python开发的自动车牌推荐系统。借助异步爬虫框架aspider定时爬取最新车牌信息，支持用户对车牌进行打标。当打标数量达到一定标准后，系统会依据用户打标数据训练模型，从而自动预测并推荐用户可能喜欢的车牌。项目运用Python的异步IO和数据库管理功能，实现了车牌信息的爬取、处理、打标、模型训练和推荐等功能。
项目的主要特性和功能
- 异步爬虫：利用Python的异步爬虫框架aspider，定时爬取车牌信息。
- 用户打标：用户可对爬取的车牌进行打标，标记是否喜欢。
- 模型训练：基于用户打标数据训练模型，用于预测用户喜好的车牌。
- 自动推荐：运用训练好的模型自动为用户推荐可能喜欢的车牌。
- 数据库管理：采用SQLite数据库管理车牌信息和用户打标数据。
- Docker支持：提供Docker镜像，便于用户一键部署和运行项目。
安装使用步骤
环境准备
确保已安装Python环境，建议使用Python 3.7及以上版本。
复制项目
bash
cd bustag
安装依赖
在项目根目录下运行以下命令安装必要的依赖包：
bash
pip install -r requirements.txt
配置文件
在data目录下创建config.ini文件，配置爬取的初始地址和每次下载的最大数量。参考文件内容如下：
ini
[download]
root_path = http://example.com/start_url
count = 500
interval = 1800
运行项目
运行以下命令启动应用：
bash
python bustag/app/index.py
通过浏览器访问localhost:8000查看效果。
使用Docker运行（推荐）
- 创建一个目录用于保存配置文件和数据库：
bash mkdir bustag cd bustag mkdir data - 在
data目录下创建config.ini文件，配置内容如上。 - 运行以下命令启动Docker容器：
bash docker run --rm -d -e TZ=Asia/Shanghai -e PYTHONUNBUFFERED=1 -v $(pwd)/data:/app/data -p 8000:8000 gxtrobot/bustag-app
使用推荐系统
- 到打标页面进行打标，达到一定数量（喜欢 + 不喜欢），例如300。
- 到模型页面训练模型。
- 等待系统自动推荐。
- 在推荐页面进行确认（确认过的数据转为打标数据）。
- 积累更多打标数据，再次训练模型，打标数据越多模型效果越好。
使用本项目前请仔细阅读相关文档和说明，确保在合法和合规的范围内使用。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】