基于Python的电商网站服装数据的爬取与分析

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.

关键词：电商网站、服装数据、网络爬取、数据分析、t-SNE聚类

所属期刊栏目：32

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关项目182102210440

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51