基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统-计算机毕业设计源码+LW文档

摘    要
近年来旅游业迅猛发展，众多研究领域都关注着怎样利用智能技术优化游客出行体验这一热点问题，通过系统分析游客评论信息、提取核心主题内容能让景区推荐得到更科学合理的支撑，本系统就在这种背景下被设计开发出来，深度处理评论数据，构建了一个集旅游景点推荐和信息管理于一体的综合服务平台。
用户端与管理端构成了系统整体架构的主要部分，用户端有首页展示、景点信息浏览、评论互动（涵盖点赞、点踩和留言）、评论查看与管理、旅游资讯阅览、意见反馈提交等功能模块，能较好满足游客出行前、中、后的多样化需求，管理端负责平台数据的整理与维护，像用户与景点信息统一管理、评论内容处理、举报信息审核、热度变化分析、资讯分类管理、系统日志查看、轮播图内容配置、可视化数据展示等都是其工作，以保障平台稳定运行与数据有序更新。
在对评论内容进行分析之后，系统还会进一步挖掘用户的兴趣和行为特征，从而使旅游相关单位在景点优化、服务改进等方面得到数据支持，有助于提升整体旅游服务质量与目的地吸引力。

【关键词】用户评论；主题挖掘；旅游景点推荐；数据清洗；热度分析
 
Abstract
In recent years, with the rapid development of the tourism industry, how to use intelligent technology to optimize tourists\' travel experience has become a hot topic of concern in many research fields. By systematically analyzing tourist comment information and extracting its core thematic cont, more scientific and reasonable support can be provided for recommending scenic spots. This system was designed and developed in this context, combining deep processing of comment data to build a comprehensive service platform that integrates tourist attraction recommendation and information management
The overall architecture of the system is mainly composed of the user end and the management end. The user side features include homepage display, scenic spot information browsing, comment interaction (including likes, steps, and comments), comment viewing and management, tourism information viewing, and feedback submission modules, which can better meet the diverse needs of tourists before, during, and after travel. The management end is responsible for the organization and maintenance of platform data, including unified management of user and attraction information, processing of comment cont, review of reported information, analysis of heat changes, information classification management, viewing of system logs, configuration of carousel cont, and visualization of data display, to ensure the stable operation of the platform and orderly updating of data.
Based on the analysis of comment cont, the system further explores users\' interests and behavioral characteristics, providing data support for tourism related units in optimizing scenic spots and improving services, which helps to enhance the overall quality of tourism services and destination attractiveness.
【Key words】User comments; Theme mining; Recommended tourist attractions; Data cleaning; Heat analysis 

目   录
普通本科毕业论文（设计）原创性声明 I
1绪论 1
1.1选题背景和意义 1
1.2国内外研究现状及发展趋势 1
1.3研究思路与方法 2
2系统分析 4
2.1旅游景点推荐系统的应用场景 4
2.2可行性分析 5
2.2.1经济可行性分析 5
2.2.1技术可行性分析 5
2.2.1操作可行性分析 5
2.3系统功能需求分析 5
2.3.1用户功能分析 5
2.3.2管理员功能分析 7
2.4系统非功能需求分析 8
2.5业务流程分析 9
3系统设计 9
3.1系统功能模块设计 9
3.1.1景点信息 10
3.1.2用户评论 10
3.1.3评论举报 11
3.1.5系统管理 12
3.2数据库设计 12
3.2.1数据库概念结构设计 12
3.2.2数据库逻辑结构设计 14
4相关开发技术、系统环境及功能关键代码 21
4.1相关开发技术 21
4.1.1 MySQL 数据库 21
4.1.2 Python 编程语言 21
4.1.3 Django框架 21
4.1.4机器学习之随机森林回归算法 22
4.1.5基于用户的协同算法 22
4.2系统环境 23
4.2.1 开发环境 23
4.2.2 运行环境 24
4.3用例规约 24
5 系统实现及运行结果 28
5.1注册登录 28
5.2景点信息 29
5.3用户评论 30
5.4评论举报 30
5.5热度分析 31
5.6系统管理 32
5.7看板 32
6 总结 33
参考文献 34
致谢 35

1绪论
现代服务业里旅游业是重要组成部分，对经济发展和社会进步影响深远。本系统设计了一套基于用户评论的主题挖掘技术的实用的旅游景点推荐系统，旨在提高游客体验的同时助力旅游行业智能化发展。
1.1选题背景和意义
互联网技术普及了，线上平台被大量游客用来分享旅游体验和评价且这些数据有着丰富的用户偏好信息，不过怎样高效地从评论数据里挖掘出有价值内容并把它转化成精准的推荐结果是学术界和行业都重点关注的问题。
近年来居民生活质量不断提升，旅游活动渐渐融入日常生活成为一种常见休闲方式，互联网技术发展起来后线上旅游信息服务平台迅速兴起，用户在平台发表的评论既体现个人出行感受也间接表明旅游服务真实需求，景点推荐系统可将这类评论数据当作重要参考信息且应用价值颇高，但现有系统处理用户评论时普遍会遇到数据量庞大、信息噪声多、推荐不准确等情况很难全面顾及用户个性化需求，所以充分利用用户评论中的主题信息来设计高效推荐系统是解决上述问题的关键。  
构建基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统，本课题能从海量评论里提取核心主题以达成精准推荐，让用户更迅速地选定旅游目的地，还能给景区管理者提供数据支撑以帮其优化服务与资源配置，有着重要的研究价值与实践意义。
1.2国内外研究现状及发展趋势
随着人工智能、数据挖掘与自然语言处理技术的发展，旅游推荐系统逐渐由简单的信息展示平台演进为基于用户行为分析的智能推荐服务平台。尤其是在“智慧旅游”建设持续推进的背景下，个性化、智能化推荐已成为研究和开发的热点方向。
从国外研究来看，早期旅游推荐系统多采用协同过滤算法，通过用户评分、行为轨迹等数据进行兴趣匹配，但这类方法易受冷启动与数据稀疏问题影响。近年来，随着深度学习技术的发展，不少研究者尝试引入神经网络模型用于用户行为建模与评论分析。Ye等人（2021）基于主题分析的方法，从在线评论中挖掘用户需求，提升了推荐系统的准确性和用户满意度[16]。Sixue等（2021）则通过机器学习对互联网用户生成内容进行主题建模与情感挖掘，为用户意图识别提供了有效手段[11]。
国内学术界对旅游推荐系统的研究也在不断深入，主要集中在用户评论挖掘、情感分析与推荐策略优化等方面。栗江汀（2024）以社交平台小红书的用户评论为研究对象，结合LDA主题模型与情感词典方法，挖掘出用户关注的核心内容和情感倾向，为推荐系统提供语义支撑[1]。崔莺莺（2024）设计的旅游推荐系统充分考虑在线评论的文本特性，融合情感分析模块，实现了对湖北省旅游景点的精准推荐[2]。王必祥（2023）则将景区状态信息作为输入变量，结合用户偏好进行旅游场景识别与推荐，提升了系统的实时性与响应能力[3]。
许多研究者将旅游推荐系统与深度学习框架融合，探索更高效的语义建模路径。丁昭（2023）通过对平板电脑用户评论进行情感与主题分析，验证了基于文本挖掘方法在旅游推荐场景中的迁移可行性[6]。沈棋琦等（2023）构建了用户情感体验评价体系，为移动图书馆类App的推荐机制设计提供了理论依据，也为旅游类App的设计提供借鉴[7]。在系统构建方面，张飞宇（2022）设计的个性化景点推荐系统基于Django框架，整合用户行为数据，实现了动态更新与推荐内容的优化[10]。
与此同时，结合本地特色与用户行为的研究也逐渐增多。例如，李恩（2023）围绕武汉市红色旅游资源，设计了融合用户推荐算法的旅游平台，通过构建用户画像增强推荐系统的个性化服务能力[8]；陈强（2022）开发的智能旅游助手系统则重点解决了推荐信息的整合与交互效率问题，为系统实际部署提供了良好范例[9]。
尽管当前旅游推荐系统在技术手段上已取得一定进展，但在大规模用户环境下的实时处理能力、冷启动问题的解决、推荐内容的多样性等方面仍存在不足。未来应进一步引入迁移学习、强化学习等新兴技术，提升系统的智能性与泛化能力，为用户提供更为精准、便捷的旅游决策支持。
1.3研究思路与方法
构建基于用户评论主题挖掘的旅游景点推荐系统时，整体思路有四个阶段，即数据采集、数据处理、情感分析与系统设计，首先要利用爬虫技术收集主要旅游平台（像携程、去哪儿、马蜂窝之类的）和社交媒体网站的景点评论数据，因为这些评论里有用户对景点的真实体验和评价，接着要对收集到的数据进行清洗和规范化，做去重、去噪声、分词和去除停用词等操作以保证数据的高质量和结构化。  
评论数据以预处理为基础接受主题挖掘和情感分析技术的深入分析，主题模型用来提取评论核心关注点且情感分析技术用于识别用户对景点的情感倾向从而区分正面、负面、中性评价，分析结果直观反映用户对景点的综合看法并给系统推荐算法提供数据支持，最后结合分析结果设计出推荐逻辑和可视化模块以展示景点综合评价和用户偏好信息有助于用户做出更明智的旅游选择。  
研究方法如下：  
1. 数据收集与爬虫技术  
各大旅游网站和社交媒体平台，爬虫技术被用于获取用户评论数据，爬虫脚本解析网页内容并自动提取评论、评分等相关信息后将数据存储到数据库，这为后续分析打基础。  
2. 数据预处理  
针对爬取的原始数据，进行一系列清洗和预处理操作：  
第一步，去重，剔除重复数据，确保样本的独立性。第二步，去噪声，通过对广告、无关内容和无效评论进行过滤以提升数据有效性。第三步，分词，自然语言处理工具被用于对评论文本分词来提取有意义的词汇。 第四步，去停用词，为提高分析精度，剔除像“的”“了”之类对分析无影响的高频虚词。  
3. 情感分析与主题挖掘  
情感分析，即借助情感词典和机器学习模型对评论文本的情感倾向分类，从而识别正面、负面和中性评论。主题挖掘，即用LDA（LatentDirichletAllocation）之类的主题模型提取评论里的核心主题并分析用户关注的关键要素。
4. 数据展示与结果分析  
情感分析与主题挖掘结果被可视化处理，像情感趋势、热度分布等都会被生成，从而为用户提供直观的景点评价信息，并且个性化的景点推荐逻辑会根据用户偏好数据来设计，进而能将符合用户兴趣的旅游景点推荐给用户。  
 
面向普通用户的功能模块主要包括以下几个方面：  
1. 系统首页  
系统首页推荐旅游景点、热门资讯和公告信息给用户以让用户快速知晓系统功能与景点动态。  
2. 景点信息  
景点的详细信息（如基本介绍、评分、图片等）用户能浏览，并且用户可凭借点赞、踩、评论等功能表达自己对景点的评价。  
3. 用户评论  
其他游客对景点的评论用户能查看并借此了解景点的实际情况，还能发表自己的体验分享给其他用户作参考。  
4. 旅游资讯  
最新旅游相关信息，像热门景点推荐、旅游攻略、节假日特惠活动之类的都会提供，从而给用户规划行程带来便利。  
5. 反馈投诉  
反馈投诉功能可供用户提交系统或景点相关的建议和问题来推动系统改进和景点服务优化。  

如需定做或者获取更多资料，请联系QQ：375279829