毕业设计：基于Python旅游推荐系统+源码部署文档论文-CSDN博客

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一、项目背景

随着互联网和移动设备的普及，旅游行业正经历数字化转型，越来越多的人依赖在线平台获取旅游信息、规划行程。然而，面对海量的景点数据，用户往往面临信息过载和选择困难的问题。传统的旅游网站通常仅提供静态列表或简单筛选，难以满足用户个性化需求，导致用户体验不佳。因此，如何利用智能化技术帮助用户高效发现感兴趣的景点，成为旅游服务平台的关键挑战。
推荐系统作为信息过滤的重要手段，已在电商、视频、音乐等领域广泛应用。然而，旅游推荐具有其独特性：
数据多样性：旅游数据涵盖景点信息、用户评价、地理位置、季节因素等，需多维度分析。
用户偏好动态变化：游客的兴趣可能因时间、预算、同行人员等而变化，需实时调整推荐策略。
冷启动问题：新用户或新景点缺乏历史数据，传统推荐算法效果有限。
针对这些问题，本项目设计并实现了一个基于Python的智能旅游推荐系统，结合机器学习算法和知识图谱技术，提供个性化景点推荐。系统主要特点包括：
多源数据整合：通过网络爬虫（Requests/Scrapy）采集景点数据（如评分、评论、门票价格等），并存储至MySQL数据库，确保数据时效性。
混合推荐算法：结合协同过滤（基于用户行为相似度）和内容推荐（基于景点特征），解决冷启动问题，提高推荐准确性。
交互式可视化：利用ECharts动态展示景点热度、用户评价趋势，辅助用户决策。
用户反馈优化：通过评论分析和评分数据持续优化推荐模型，形成闭环学习。
本系统的应用价值在于：
提升用户体验：帮助用户快速发现符合偏好的景点，减少信息筛选时间。
促进旅游消费：通过精准推荐，提高景点曝光率，带动区域旅游经济。
技术实践意义：为推荐系统在垂直领域的应用提供参考，可扩展至酒店、餐饮等场景。
在技术选型上，系统采用Django框架构建后端服务，Bootstrap实现响应式前端，兼顾开发效率和性能。项目成果不仅可作为毕业设计展示，也为未来旅游行业的智能化服务提供了可行方案。