💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
旅游景点推荐系统-系统功能
本旅游景点推荐系统是一个旨在解决用户在面临海量旅游信息时选择困难问题的智能化信息服务平台。系统整体采用B/S架构，以后端框架Django作为核心支撑，前端则采用Vue结合ElementUI构建美观且响应式的用户界面，数据持久化层选用稳定可靠的MySQL数据库。系统核心功能围绕“个性化推荐”展开，通过收集和分析用户的行为数据，如浏览历史、评分偏好和个人标签，利用协同过滤等算法为用户精准推送可能感兴趣的旅游景点。此外，系统还提供了全面的景点信息展示模块，用户可以查看景点的详细介绍、图片、其他用户的真实评论与评分。为了提升用户体验，系统特别设计了智能行程规划功能，用户只需输入旅行时间、预算和兴趣偏好，系统便能自动生成一份合理且个性化的每日行程建议。整个系统从数据采集、处理分析到结果展示，形成了一个完整的闭环，致力于为每一位用户提供从灵感激发到行程规划的一站式旅游决策支持，让旅行规划变得简单而高效。
旅游景点推荐系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
旅游景点推荐系统-背景意义
选题背景
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的显著提升，旅游已成为大众休闲娱乐的重要方式。然而，互联网的普及虽然极大地丰富了旅游信息的获取渠道，但也带来了信息过载的严峻挑战。游客在面对成千上万的旅游景点、纷繁复杂的攻略游记时，往往耗费大量时间精力却依然难以筛选出真正符合个人兴趣与需求的方案。传统的搜索引擎基于关键词匹配，无法理解用户的深层偏好，推荐结果同质化严重，缺乏个性。与此同时，大数据与人工智能技术的日趋成熟，为解决这一痛点提供了全新的技术路径，通过分析用户数据构建用户画像，从而实现精准的个性化推荐已成为可能。因此，在当前背景下，研发一个能够洞察用户潜在需求、提供智能化定制服务的旅游景点推荐系统，不仅是顺应技术发展的趋势，更是满足现代游客精细化、个性化旅游需求的迫切要求。
选题意义
做这个课题的意义，对于我个人而言，是一次非常宝贵的全栈开发实践。它不只是简单地完成一个毕业设计，而是让我有机会把课堂上学到的Python后端、Vue前端、数据库设计等零散知识点，真正串联起来，去解决一个具体的问题。特别是在处理推荐算法这部分，需要我去理解和应用协同过滤这类数据挖掘的算法，这对我逻辑思维和代码实现能力的锻炼是全方位的。从实际应用角度看，虽然这个系统规模有限，但它确实提供了一个可行的思路来帮助人们简化旅行规划的过程。如果做得足够好，它能让用户从繁琐的信息筛选中解放出来，更快地发现那些“对味”的景点，提升整个旅行的幸福感。而且，这个项目也让我深入思考了如何平衡商业推荐与用户体验，如何保护用户数据隐私等现实问题，这些都是在未来工作中会遇到的挑战，算是一次提前的演练吧。
旅游景点推荐系统-演示视频
旅游景点推荐系统-演示图片
旅游景点推荐系统-代码展示
# 基于Spark的协同过滤推荐核心函数
def recommend_attractions_cf(user_id):
spark = SparkSession.builder.appName("TourismRecommend").getOrCreate()
# 从MySQL加载用户评分数据到Spark DataFrame
ratings_df = spark.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost:3306/tourism_db", dbtable="user_ratings", user="root", password="password").load()
# 使用ALS算法构建推荐模型
als = ALS(maxIter=10, regParam=0.1, userCol="user_id", itemCol="attraction_id", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop")
model = als.fit(ratings_df)
# 为指定用户生成推荐
user_df = spark.createDataFrame([(user_id,)], ["user_id"])
recommendations = model.recommendForUserSubset(user_df, 10).collect()[0]['recommendations']
# 提取推荐的景点ID列表
recommended_ids = [row['attraction_id'] for row in recommendations]
# 根据ID从数据库查询景点详细信息并返回
recommended_attractions = Attraction.objects.filter(id__in=recommended_ids).values()
spark.stop()
return list(recommended_attractions)
# 用户评论情感分析核心函数
def analyze_review_sentiment(review_text):
from snownlp import SnowNLP
# 使用SnowNLP进行中文情感分析
s = SnowNLP(review_text)
sentiment_score = s.sentiments
# 设定阈值判断情感倾向
if sentiment_score >= 0.7:
sentiment_label = '正面'
elif sentiment_score <= 0.4:
sentiment_label = '负面'
else:
sentiment_label = '中性'
# 将分析结果存入数据库，供后续推荐或展示使用
review_instance = Review.objects.get(text=review_text)
review_instance.sentiment_score = sentiment_score
review_instance.sentiment_label = sentiment_label
review_instance.save(update_fields=['sentiment_score', 'sentiment_label'])
# 返回分析结果
return {'score': sentiment_score, 'label': sentiment_label}
# 动态行程生成核心函数
def generate_itinerary(user_preferences, days):
# 解析用户偏好，例如 'nature,history,food'
pref_tags = user_preferences.split(',')
# 从数据库获取所有符合偏好标签的景点
candidate_attractions = Attraction.objects.filter(tags__name__in=pref_tags).distinct()
itinerary = {}
remaining_attractions = list(candidate_attractions)
# 简化版贪心算法，每天按偏好顺序选择一个不同类型的景点
for day in range(1, days + 1):
daily_plan = []
for tag in pref_tags:
# 筛选出当前偏好标签且未被安排的景点
attractions_for_tag = [a for a in remaining_attractions if tag in a.tags.names()]
if attractions_for_tag:
# 随机选择一个或选择评分最高的
chosen_attraction = max(attractions_for_tag, key=lambda x: x.average_rating)
daily_plan.append(chosen_attraction)
remaining_attractions.remove(chosen_attraction)
if daily_plan:
itinerary[f'第{day}天'] = daily_plan
return itinerary
旅游景点推荐系统-结语
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