基于深度学习的旅游推荐系统设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档

摘  要
随着旅游业的蓬勃发展，旅游推荐系统的需求日益增长。本研究开发的旅游推荐系统基于 Python 编程语言，采用 Django 框架构建后端服务，并以 MySQL 数据库实现数据持久化存储。Python 语言以其简洁高效的特点，为系统开发提供了强大的支持，而 Django 框架的高性能、可扩展性及内置的安全机制，确保了系统的稳定运行和数据安全。MySQL 数据库则凭借其强大的关系型数据处理能力，为系统高效存储和管理海量旅游数据提供了坚实基础。系统整合了江西丰富的旅游资源，涵盖景点介绍、旅游攻略、路线规划等功能模块。系统根据用户偏好提供精准推荐。景点模块详细展示江西各地特色景点的图文信息、开放时间和门票价格，而旅游路线规划功能则结合用户需求智能生成个性化行程。借助 Python、Django 和 MySQL 的技术优势，本系统实现了旅游信息的高效管理和个性化推荐，为用户提供了一站式的旅游规划服务，同时也为江西旅游市场的数字化推广提供了有力支持。

关键词： 旅游、MYSQL数据库；Python技术；DJANGO框架 
 
Abstract
With the booming development of the tourism industry, the demand for tourism recommendation systems is increasing day by day. The tourism recommendation system developed in this study is based on Python programming language, using Django framework to build backend services, and implementing data persistence storage with MySQL database. The Python language provides powerful support for system development due to its simplicity and efficiency, while the Django framework\'s high performance, scalability, and built-in security mechanisms ensure stable system operation and data security. MySQL database, with its powerful relational data processing capabilities, provides a solid foundation for efficient storage and management of massive tourism data in the system. The system integrates the rich tourism resources of Jiangxi, covering functional modules such as scenic spot introduction, tourism strategy, route planning, etc. The system provides accurate recommendations based on user preferences. The scenic spot module displays detailed graphic and textual information, opening hours, and ticket prices of characteristic scenic spots in various parts of Jiangxi, while the tourism route planning function intelligently generates personalized itineraries based on user needs. With the technical advantages of Python, Django, and MySQL, this system has achieved efficient management and personalized recommendation of tourism information, providing users with one-stop tourism planning services, and also providing strong support for the digital promotion of the tourism market in Jiangxi.

Keywords: tourism, MYSQL database; Python technology; DJANGO Framework
 
目  录
第一章 绪  论 1
1.1 课题背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本课题研究的主要内容 2
第二章 开发工具和开发技术 3
2.1 B/S结构 3
2.2 Django框架 3
2.3 Vue.js框架 4
2.4 Python语言介绍 4
2.5 MySQL数据库 4
2.6 Hadoop框架 4
2.7 Scrapy技术 5
2.8深度学习算法 5
第三章 需求分析 6
3.1 需求描述 6
3.2 系统可行性分析 6
3.2.1技术可行性 6
3.2.2经济可行性 6
3.2.3操作可行性 6
3.3 系统性能分析 6
3.4系统用例分析 7
3.5系统流程分析 8
3.5.1 登录流程 8
3.5.2 添加信息流程 9
3.5.3 删除流程 9
3.6 本章小结 10
第四章 系统设计 11
4.1 系统功能结构设计 11
4.2 架构设计 11
4.3数据库设计 12
4.3.1 数据库概念结构设计 12
4.3.2 数据库表设计 12
4.3 本章小结 15
第五章 详细设计与实现 16
5.1系统前台功能实现 16
5.2后台管理员功能实现 17
5.3 本章小结 20
第六章 系统测试 21
6.1软件测试原则 21
6.2软件测试过程 21
6.3 测试用例 22
6.4 本章小结 23
结  论 24
参考文献 25
致  谢 26

 第一章 绪  论
1.1 课题背景与意义
随着人们生活水平的提高和旅游需求的多样化，旅游业已成为全球经济的重要组成部分。江西作为中国历史文化名城和自然风光胜地，拥有丰富的旅游资源，如庐山、三清山、婺源等知名景点，吸引了大量游客。随着旅游市场的快速发展，游客在面对众多景点和路线时，往往难以做出最佳选择，尤其是在时间有限的情况下，如何高效规划行程成为一大难题。传统的旅游推荐方式主要依赖旅行社或网络搜索，信息分散且缺乏个性化推荐，难以满足游客的多样化需求。近年随着大数据、人工智能和推荐算法等技术的快速发展，智能旅游推荐系统逐渐成为解决这一问题的有效工具。通过分析用户的兴趣、行为数据和景点的实时信息，系统能够为游客提供个性化的旅游推荐服务，优化行程规划，提升旅游体验。开发一套基于江西旅游资源的智能推荐系统，成为当前旅游信息化的重要研究方向。
旅游推荐系统的研究与开发具有重要的理论价值和现实意义。从理论层面来看，该系统的设计融合了大数据分析、推荐算法和人工智能技术，为旅游推荐领域提供了新的思路和方法。通过研究系统的架构设计、推荐算法优化和用户体验提升，可以进一步完善智能推荐系统的理论体系，为类似系统的开发提供有益的参考。从实践层面来看，该系统的应用能够显著提升游客的旅游体验和规划效率。通过个性化的景点推荐和路线规划，游客可以更高效地安排行程，避免信息过载和选择困难。对于江西旅游业而言，系统的应用不仅能够提升游客满意度，还能促进旅游资源的合理利用和推广，推动当地经济发展。系统还可以为旅游管理部门提供数据支持，帮助其更好地了解游客需求，优化旅游资源配置。旅游推荐系统的研究不仅推动了旅游信息化的创新，也为江西旅游业的可持续发展提供了有力支持。
1.2 国内外研究现状
近年来国内旅游推荐系统的研究逐渐深入，主要集中在用户行为数据挖掘、个性化推荐算法优化以及多维度信息融合等方面。学者们普遍采用用户画像技术，通过分析用户的历史行为数据，构建个性化的推荐模型。基于协同过滤的推荐算法被广泛应用，通过计算用户或物品之间的相似度，为用户推荐符合其偏好的旅游产品。此外，结合地理位置信息和用户实时需求的情境感知推荐也成为研究热点，能够为用户提供更加精准的旅游服务。一些研究还引入了深度学习技术，如矩阵分解和神经网络，以提高推荐系统的准确性和效率。尽管国内在算法优化和数据挖掘方面取得了进展，但在系统集成、数据安全和智能化应用方面仍存在提升空间。
国外在旅游推荐系统的研究上相对更为成熟，尤其在多维度数据融合、智能化推荐以及用户体验优化方面取得了显著成果。国外研究者广泛采用混合推荐方法，结合协同过滤、内容基推荐和基于知识的推荐技术，以提高推荐的准确性和多样性。例如，通过引入多准则推荐技术，结合用户评分、偏好和上下文信息，为用户提供更加个性化的旅游方案。基于位置的服务（LBS）和移动推荐系统也成为研究重点，通过实时位置数据为用户提供动态的旅游建议。国外研究还注重推荐系统的可扩展性和实时性，利用大数据和云计算技术处理海量用户数据，以实现高效的推荐服务。在用户体验方面，国外研究强调个性化和交互性，通过用户行为分析和反馈机制，不断优化推荐结果。
1.3 本课题研究的主要内容
基于深度学习的旅游推荐系统研究聚焦于利用先进的技术手段为用户提供个性化且高效的旅游规划服务。系统功能模块丰富，涵盖用户管理、江西景点信息管理、旅游路线规划、轮播图管理以及个人中心等。用户可通过系统详细浏览江西各地景点信息，包括景点介绍、门票价格、开放时间等，并基于个人偏好和历史行为获取精准的旅游路线推荐。旅游路线规划功能支持用户自定义路线或选择系统推荐的经典路线，帮助用户高效规划行程。轮播图管理模块则用于展示热门景点和促销活动，进一步提升用户的浏览体验。人中心模块为用户提供个性化的服务，用户可以在此查看历史路线、收藏喜欢的景点以及管理个人信息。系统通过深度学习算法分析用户的兴趣和行为数据，结合江西景点的特色及季节性变化，提供智能化的旅游推荐服务。研究还涉及系统的架构设计、数据库优化和用户体验提升，确保系统能够高效处理大量用户请求并提供稳定的服务。通过这些功能的实现，旅游推荐系统不仅能够满足用户的个性化需求，还能为江西旅游业的发展提供技术支持，推动旅游资源的合理利用和推广。

 

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