目录

一、项目背景

二、技术介绍

三、功能介绍

四、代码实现

五、系统实现

六、源码 获取

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一、项目背景

随着国民生活水平的不断提高，旅游业已成为推动经济发展的重要引擎。然而，在旅游消费升级的大背景下，传统的旅游服务模式正面临着前所未有的挑战。一方面，互联网上的旅游信息呈现出“爆炸式”增长，游客在面对海量的景点攻略、酒店评价和交通路线时，往往陷入“信息过载”的困境，难以在有限的时间内筛选出真正符合个人偏好的行程；另一方面，传统旅游平台普遍采用“热门推荐”或“大众评分”的单一维度推送模式，忽视了用户之间的个性化差异，导致推荐结果千篇一律，难以满足现代游客对深度化、定制化旅行体验的需求。

这种供需之间的矛盾，催生了旅游行业向智能化、个性化转型的迫切需求。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习、自然语言处理以及深度学习在推荐系统领域的成熟应用，为解决上述痛点提供了全新的技术路径。相较于传统的协同过滤算法，基于AI的智能系统能够更精准地捕捉用户的显性行为（如搜索、收藏）与隐性偏好（如浏览时长、社交足迹），从而构建出动态的用户画像，实现从“人找信息”到“信息找人”的服务模式革新。

在此背景下，本课题设计并实现一个基于Python的智能旅游推荐系统。Python语言凭借其丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy）和强大的机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow），为系统的快速开发与算法验证提供了坚实的支撑。该系统旨在通过整合多源异构的旅游数据，利用AI算法挖掘用户的潜在需求，为用户提供包含景点、路线、住宿在内的个性化智能决策方案。本项目的开展，不仅是对现有旅游服务平台功能的有效补充，更是对人工智能技术在垂直领域应用的一次有益探索，具有重要的理论意义与广阔的应用前景。

二、技术介绍

基于你提供的技术栈（Django、MySQL、HTML、CSS、JS），以下是对项目技术背景与选型理由的扩写，约300字，侧重于技术实现的可行性与优势：

技术背景与选型

在明确了基于AI实现个性化推荐的核心需求后，本系统在技术架构上采用了经典的Web开发全栈模式，以确保系统的稳定性、可扩展性与交互性。

后端方面，系统选用 Django 作为核心开发框架。Django 是 Python 生态下最成熟的高层级 Web 框架，遵循“开箱即用”的设计哲学。它不仅内置了强大的 ORM（对象关系映射）组件，能够通过简单的 Python 代码无缝操作 MySQL 数据库，高效管理用户信息、景点数据及交互日志；还提供了完善的用户认证、Admin 后台管理以及安全性防护机制，能够显著提升开发效率，让开发者得以将更多精力聚焦于 AI 推荐算法的核心逻辑实现。

数据存储方面，选择 MySQL 作为关系型数据库。MySQL 具有体积小、速度快、开源免费且支持高并发访问等优点，能够稳定存储系统的结构化数据，并保证数据的一致性与完整性，完美适配中小型毕业设计项目的规模。

前端展示方面，采用 HTML、CSS、JavaScript 的传统组合。通过 HTML 构建清晰的页面结构，CSS 实现响应式布局与美观的视觉风格，确保在不同设备上的浏览体验；原生 JavaScript 则用于实现异步数据交互（如通过 Ajax 请求推荐结果）以及页面动态效果的渲染，无需引入繁杂的第三方框架即可实现流畅的用户交互。

综上所述，该技术栈兼具开发高效性与运行稳定性，能够完整覆盖从数据采集、智能推荐到前端交互的整个闭环，为智能旅游推荐系统的落地提供了坚实的技术保障。

三、功能介绍

本系统是一个基于Python和Django框架开发的国内旅游景点分析与AI旅游路线推荐平台。

角色：用户、管理员
主要功能：
1.用户注册/登录及个人信息管理
2.旅游景点信息的爬取、清洗与存储
3.景点数据分析与可视化展示
4.基于AI的个性化旅游路线推荐

系统通过爬虫技术从携程等旅游平台获取景点数据，经过数据清洗和分析后存储到MySQL数据库中。前端采用Bootstrap框架实现响应式设计，后端使用Django框架处理业务逻辑。

系统还集成了百度地图API和ECharts图表库，提供数据可视化功能。AI推荐模块通过调用DeepSeek大模型API，根据用户输入的城市、季节、预算和天数等信息，生成个性化的旅游路线推荐。
 

四、代码实现

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class Scenery(models.Model):
    """景点模型"""
    name = models.CharField(max_length=100, verbose_name='景点名称')
    city = models.CharField(max_length=50, verbose_name='所在城市')
    category = models.CharField(max_length=50, verbose_name='类别', blank=True)  # 自然/人文/游乐场等
    rating = models.FloatField(default=0, verbose_name='综合评分')
    price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2, default=0, verbose_name='门票价格')
    image_url = models.URLField(blank=True, verbose_name='图片链接')
    description = models.TextField(blank=True, verbose_name='景点描述')
    
    def __str__(self):
        return self.name
    
    class Meta:
        db_table = 'scenery'

class UserAction(models.Model):
    """用户行为记录（用于推荐算法）"""
    ACTION_TYPES = (
        ('view', '浏览'),
        ('collect', '收藏'),
        ('like', '点赞'),
        ('rate', '评分'),
    )
    
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='用户')
    scenery = models.ForeignKey(Scenery, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='景点')
    action_type = models.CharField(max_length=20, choices=ACTION_TYPES, verbose_name='行为类型')
    score = models.IntegerField(default=0, verbose_name='评分(1-5)')  # 仅rate时使用
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    
    class Meta:
        db_table = 'user_action'
        unique_together = ('user', 'scenery', 'action_type')

import numpy as np
from collections import defaultdict
from django.db.models import Q
from django.contrib.auth.models import User
from .models import Scenery, UserAction

class CollaborativeFilteringRecommender:
    """基于用户的协同过滤推荐算法"""
    
    def __init__(self):
        self.user_similarity = {}  # 存储用户相似度矩阵
        self.user_ratings = {}     # 存储用户-景点评分矩阵
    
    def build_user_item_matrix(self):
        """
        构建用户-景点评分矩阵
        返回: user_ratings = {user_id: {scenery_id: score}}
        """
        user_ratings = defaultdict(dict)
        
        # 获取所有有效的评分行为（评分或点赞，点赞视为5分）
        actions = UserAction.objects.filter(
            Q(action_type='rate') | Q(action_type='like')
        ).select_related('user', 'scenery')
        
        for action in actions:
            user_id = action.user.id
            scenery_id = action.scenery.id
            
            # 评分：1-5分；点赞：默认5分
            if action.action_type == 'rate':
                score = action.score
            else:  # like
                score = 5
            
            user_ratings[user_id][scenery_id] = score
        
        return user_ratings
    
    def calculate_similarity(self, user1_ratings, user2_ratings):
        """
        计算两个用户之间的余弦相似度
        """
        # 找到两个用户共同评分的景点
        common_items = set(user1_ratings.keys()) & set(user2_ratings.keys())
        
        if len(common_items) == 0:
            return 0
        
        # 提取评分向量
        vec1 = [user1_ratings[item] for item in common_items]
        vec2 = [user2_ratings[item] for item in common_items]
        
        # 计算余弦相似度
        dot_product = sum(v1 * v2 for v1, v2 in zip(vec1, vec2))
        norm1 = np.sqrt(sum(v ** 2 for v in vec1))
        norm2 = np.sqrt(sum(v ** 2 for v in vec2))
        
        if norm1 == 0 or norm2 == 0:
            return 0
        
        return dot_product / (norm1 * norm2)
    
    def get_user_similarities(self, target_user_id):
        """
        获取目标用户与其他所有用户的相似度
        """
        if not self.user_ratings:
            self.user_ratings = self.build_user_item_matrix()
        
        if target_user_id not in self.user_ratings:
            return {}  # 新用户，无历史数据
        
        target_ratings = self.user_ratings[target_user_id]
        similarities = {}
        
        for user_id, user_ratings in self.user_ratings.items():
            if user_id == target_user_id:
                continue
            
            sim = self.calculate_similarity(target_ratings, user_ratings)
            if sim > 0:
                similarities[user_id] = sim
        
        # 按相似度降序排序
        return dict(sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))
    
    def recommend(self, user_id, top_n=10):
        """
        为目标用户推荐景点
        :param user_id: 目标用户ID
        :param top_n: 推荐数量
        :return: 推荐的景点列表
        """
        # 获取相似用户
        similarities = self.get_user_similarities(user_id)
        
        if not similarities:
            # 冷启动：返回热门景点
            return self.get_hot_sceneries(top_n)
        
        # 获取目标用户已交互过的景点
        interacted = set()
        actions = UserAction.objects.filter(user_id=user_id).values_list('scenery_id', flat=True)
        interacted.update(actions)
        
        # 加权计算候选景点的推荐分数
        candidate_scores = defaultdict(float)
        
        for similar_user_id, sim_score in list(similarities.items())[:20]:  # 取前20个相似用户
            # 获取相似用户的评分记录
            user_ratings = self.user_ratings.get(similar_user_id, {})
            
            for scenery_id, score in user_ratings.items():
                if scenery_id not in interacted:  # 排除已交互过的
                    candidate_scores[scenery_id] += sim_score * score
        
        # 按推荐分数排序
        sorted_candidates = sorted(candidate_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        recommended_ids = [scenery_id for scenery_id, _ in sorted_candidates[:top_n]]
        
        # 如果推荐数量不足，补充热门景点
        if len(recommended_ids) < top_n:
            hot_ids = self.get_hot_sceneries(top_n - len(recommended_ids), exclude_ids=recommended_ids)
            recommended_ids.extend(hot_ids)
        
        # 返回景点对象
        sceneries = Scenery.objects.filter(id__in=recommended_ids)
        # 保持推荐顺序
        order = {id: idx for idx, id in enumerate(recommended_ids)}
        return sorted(sceneries, key=lambda x: order.get(x.id, 999))
    
    def get_hot_sceneries(self, limit=10, exclude_ids=None):
        """获取热门景点（基于用户行为数量）"""
        from django.db.models import Count
        
        queryset = Scenery.objects.annotate(
            action_count=Count('useraction')
        ).order_by('-action_count', '-rating')
        
        if exclude_ids:
            queryset = queryset.exclude(id__in=exclude_ids)
        
        return list(queryset[:limit])

五、系统实现

六、源码 获取

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