智慧出行 【Python旅游数据分析推荐系统】框架Django协同过滤算法界面BootStrapECharts功能数据存储、可视化展示、用户交互运行环境Python3.7~3.12DjangoMySQLrequests所需软件PyCharmAnaconda111景点数据分析可视化系统Django协同过滤一、项目核心信息表项目详情说明项目名称景点数据分析可视化系统旅游推荐系统技术框架后端Django Python MySQL前端Bootstrap ECharts核心算法协同过滤推荐算法基于用户/景点评分主要功能景点数据存储、用户交互评论/评分、多维度数据可视化、个性化推荐、后台管理运行环境Python 3.7~3.12、Django、MySQL、requests库开发工具PyCharm Anaconda典型场景旅游数据分析、景点推荐、用户评论情感分析、数据可视化展示、课程/毕业设计项目二、核心功能模块说明模块功能详情用户模块注册登录、个人信息管理、密码修改数据操作景点数据表格查看、添加/编辑评论、评分提交数据可视化城市景点数量柱状图、景点等级饼图、价格/销量趋势分析、评论时间折线图、评论词云推荐系统基于协同过滤算法根据用户评分/浏览记录推荐相似景点后台管理Django Admin后台景点数据、用户信息、评论数据管理三、关键构建代码示例1. Django 项目结构tourism_system/ ├── tourism/ # 主应用 │ ├── models.py # 数据模型 │ ├── views.py # 视图逻辑含协同过滤推荐 │ ├── urls.py # 路由配置 │ └── templates/ # 前端页面 ├── static/ # 静态资源Bootstrap、ECharts ├── db.sqlite3 # 数据库文件或MySQL └── manage.py # Django入口文件2. 数据模型models.pyfromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimportUser# 景点信息模型classScenicSpot(models.Model):namemodels.CharField(max_length100,verbose_name景区名)levelmodels.CharField(max_length50,verbose_name景区等级)provincemodels.CharField(max_length50,verbose_name景区省份)pricemodels.DecimalField(max_digits10,decimal_places2,verbose_name价格)salesmodels.IntegerField(verbose_name月销量)imagemodels.ImageField(upload_toscenic/,verbose_name图片)addressmodels.TextField(verbose_name详情地址)def__str__(self):returnself.name# 评论模型classComment(models.Model):usermodels.ForeignKey(User,on_deletemodels.CASCADE)spotmodels.ForeignKey(ScenicSpot,on_deletemodels.CASCADE,related_namecomments)ratingmodels.IntegerField(verbose_name评分)contentmodels.TextField(verbose_name评论内容)created_timemodels.DateTimeField(auto_now_addTrue)def__str__(self):returnf{self.user.username}-{self.spot.name}3. 协同过滤推荐核心views.pyfromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.db.modelsimportPrefetchfrom.modelsimportScenicSpot,Commentimportnumpyasnpfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity# 构建用户-景点评分矩阵defbuild_rating_matrix():commentsComment.objects.all()userslist(User.objects.values_list(id,flatTrue))spotslist(ScenicSpot.objects.values_list(id,flatTrue))user_idx{u:ifori,uinenumerate(users)}spot_idx{s:ifori,sinenumerate(spots)}matrixnp.zeros((len(users),len(spots)))forcincomments:uuser_idx[c.user.id]sspot_idx[c.spot.id]matrix[u][s]c.ratingreturnmatrix,users,spots# 基于物品的协同过滤推荐defrecommend_spots(user_id,top_n5):matrix,users,spotsbuild_rating_matrix()user_idxusers.index(user_id)# 计算景点间相似度spot_simcosine_similarity(matrix.T)user_ratingsmatrix[user_idx]# 预测用户未评分景点的评分scoresnp.zeros(len(spots))foriinrange(len(spots)):ifuser_ratings[i]0:scores[i]np.dot(spot_sim[i],user_ratings)/np.sum(spot_sim[i])# 取评分最高的top_n个景点top_indicesscores.argsort()[-top_n:][::-1]recommended_ids[spots[i]foriintop_indices]returnScenicSpot.objects.filter(id__inrecommended_ids)# 推荐页面视图defrecommendation(request):ifnotrequest.user.is_authenticated:returnredirect(login)spotsrecommend_spots(request.user.id)returnrender(request,recommendation.html,{spots:spots})4. 数据可视化ECharts前端示例!-- 景点等级饼图 --dividlevelPiestylewidth:600px;height:400px;/divscriptvarmyChartecharts.init(document.getElementById(levelPie));varoption{title:{text:景点等级情况},tooltip:{trigger:item},series:[{type:pie,radius:[40%,70%],data:[{value:{{level_counts[5A]}},name:5A景区},{value:{{level_counts[4A]}},name:4A景区},{value:{{level_counts[3A]}},name:3A景区},{value:{{level_counts[unknown]}},name:未评价}]}]};myChart.setOption(option);/script四、应用场景场景具体用途旅游数据分析分析不同城市景点分布、价格销量趋势、用户评论情感倾向个性化推荐基于用户历史评分和浏览记录推荐相似景点数据可视化展示为旅游平台、政府文旅部门提供直观的数据报表课程/毕业设计Django机器学习结合的典型项目可扩展功能丰富度小型旅游平台后台管理景点数据、用户评论、订单信息为前端展示提供数据支持五、关键标签#Django#Python#旅游推荐系统#协同过滤#景点数据分析#数据可视化#ECharts#Bootstrap#MySQL#毕业设计