旅游目的地热度排行技能
通过马蜂窝景点热度 × 高德地图实时流量双数据源，计算城市综合旅游热度排行。
核心算法
综合热度得分 = α × log(景点总热度+1) × 景点数量^0.3
+ β × log(高德搜索量+1)
其中：
景点总热度 = 收藏数×2 + 点评数
α = 0.5（景点热度权重）
β = 0.5（高德流量权重）
脚本说明
| 脚本 | 作用 |
|---|---|
scripts/mafengwo_scraper.py |
马蜂窝爬虫（城市搜索 + 景点列表） |
scripts/gaode_api.py |
高德地图 API（POI搜索 + 实时路况 + 天气） |
scripts/rank_destinations.py |
综合排行主程序（整合两个数据源） |
使用方法
前提配置
1. 高德地图 Key（必需）
申请地址：https://lbs.amap.com/
免费额度：10000次/天 Web服务 API
设置环境变量：
set GAODE_KEY=你的Key
或直接用 --gaode-key 参数传入。
2. 马蜂窝爬虫（无需 Key，直接可用）
- 无需登录/注册
- 有基础反爬限制，控制请求频率（已内置延迟）
快速开始
# 多城市排行（示例）
python scripts/rank_destinations.py rank `
--cities 武汉,成都,重庆,西安,杭州,南京 `
--gaode-key 你的高德Key `
--pages 2 `
--out result.json `
--report report.md
# 单城市详细分析
python scripts/rank_destinations.py analyze `
--city 武汉 `
--gaode-key 你的高德Key
# 仅爬取马蜂窝景点数据
python scripts/mafengwo_scraper.py batch `
--cities 武汉,成都,重庆 `
--pages 2 `
--out attractions.json
# 仅查高德搜索量
python scripts/gaode_api.py batch `
--key 你的高德Key `
--cities 武汉,成都,重庆 `
--keyword 旅游景点 `
--out gaode_search.json
输出示例
排行榜输出（JSON）
{
"rank": 1,
"city": "成都",
"scores": {
"attraction_heat": 45678,
"gaode_search_volume": 123456,
"raw_score": 42.3
},
"attraction": {
"attraction_count": 42,
"total_heat": 45678,
"top_attractions": [
{"name": "宽窄巷子", "score": 4.8, "favs": 2345, "reviews": 890}
]
},
"gaode": {
"total_search_volume": 123456,
"traffic_summary": {"smooth": 12, "slow": 5, "congested": 2}
}
}
Markdown 报告
| 排名 | 城市 | 综合得分 | 景点热度 | 高德搜索量 | 拥堵道路 |
|------|------|----------|----------|------------|---------|
| 1 | 成都 | 42.3 | 45678 | 123456 | 2/19 |
数据来源说明
马蜂窝（景点热度）
- 数据：城市景点列表 + 收藏数 + 点评数 + 评分
- 覆盖：全国主要旅游城市
- 更新周期：每次爬取为实时数据
- 反爬策略：内置随机延迟，自动重试
高德地图（实时流量）
- 搜索量：用
旅游景点等关键词搜索结果数作为代理指标 - 路况：实时拥堵道路统计（畅通/缓行/拥堵）
- 注意：高德不直接提供"导航次数"数据，搜索量是近似替代
限制与注意事项
- 高德 API Key：必须有效 Key 才能调用成功
- 马蜂窝反爬：每次请求间隔 1-2 秒，大规模抓取可能被封 IP
- 数据完整性：马蜂窝页面结构可能变化，解析逻辑需要定期维护
- 搜索量代理：高德搜索结果数 ≠ 实际导航次数，存在偏差
- 权重可调：WEIGHT_CONFIG 中 alpha/beta 可根据实际效果调整
文件结构
travel-destination-ranker/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── mafengwo_scraper.py # 马蜂窝爬虫
│ ├── gaode_api.py # 高德 API 调用
│ └── rank_destinations.py # 综合排行主程序
└── references/
└── city_ids.json # 常用城市 ID 映射（可选）
