经济型酒店推荐系统-研究背景
一、课题背景 在信息技术飞速发展的今天，互联网已成为人们获取信息、进行消费的重要渠道。旅游业的繁荣带动了酒店行业的快速发展，其中经济型酒店以其亲民的价格和便捷的服务受到广泛欢迎。然而，面对海量的酒店信息，消费者往往难以快速找到符合个人偏好的住宿选择。因此，如何利用先进的技术手段为用户提供个性化的酒店推荐，成为了一个值得探讨的问题。
二、现有解决方案存在的问题 目前市场上的酒店推荐系统多基于简单的评分和评论数量进行推荐，这种做法往往忽略了用户个性化的需求，导致推荐结果不够精准。此外，现有的推荐系统在处理用户冷启动问题和提高推荐系统的实时性方面仍存在不足，这些问题都亟待解决。
三、课题的研究目的与价值 本课题旨在通过研究并实现基于协同过滤算法的经济型酒店推荐系统，提高推荐的准确性和用户体验。课题的研究不仅有助于推动推荐系统理论的发展，而且在实际应用中能够帮助用户快速找到满意的住宿，提高酒店预订的效率，具有深远的理论意义和实际应用价值。
经济型酒店推荐系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL
经济型酒店推荐系统-视频展示
经济型酒店推荐系统-图片展示
酒店封面
酒店登录
酒店首页
酒店推荐
酒店数据1
酒店数据2
酒店信息
酒店用户
酒店可视化
经济型酒店推荐系统-代码展示
from flask import Flask, jsonify, request
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy.sparse import csr_matrix
app = Flask(__name__)
# 假设的用户-酒店评分矩阵
user_item_matrix = np.array([
[5, 3, 0, 0],
[4, 0, 0, 2],
[1, 1, 0, 5],
[1, 0, 0, 4],
[0, 1, 5, 4],
])
# 将评分矩阵转换为CSR格式，便于计算
user_item_matrix_csr = csr_matrix(user_item_matrix)
# 协同过滤推荐函数
def collaborative_filtering(user_id, user_item_matrix_csr):
# 计算用户间的余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix_csr)
# 获取目标用户的相似度向量
similarity_vector = similarity_matrix[user_id]
# 计算推荐分数
# 这里简单地使用加权评分，实际中可能需要更复杂的模型
user_ratings = user_item_matrix[user_id]
weighted_scores = similarity_vector.dot(user_item_matrix) / np.abs(similarity_vector).sum()
# 排除用户已经评分的酒店
recommendations = np.where(user_ratings == 0, weighted_scores, 0)
# 获取推荐酒店的索引
recommended_hotel_indices = np.argsort(recommendations)[::-1]
return recommended_hotel_indices
@app.route('/recommend', methods=['GET'])
def recommend():
user_id = request.args.get('user_id', type=int)
if user_id is None or user_id >= user_item_matrix.shape[0]:
return jsonify({'error': 'Invalid user_id'}), 400
recommended_hotels = collaborative_filtering(user_id, user_item_matrix_csr)
return jsonify({'recommended_hotels': recommended_hotels.tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
经济型酒店推荐系统-结语
感谢大家的关注和支持！我们的经济型酒店推荐系统致力于为您提供更优质的住宿选择。如果您对我们的系统感兴趣，或者有任何建议和想法，欢迎在评论区留言交流。别忘了点赞、投币、收藏，一键三连支持我们，让我们共同见证个性化推荐技术的发展！期待您的宝贵意见，一起探讨未来的无限可能！
