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在当今旅游业蓬勃发展的背景下人们对于旅游体验的需求日益增加如何为用户提供更加个性化、精准的旅游推荐成为了旅游行业的一个重要课题。为解决这一问题我们设计并实现了一个基于协同过滤的旅游推荐系统采用了Python语言、Flask技术、B/S架构和MySQL数据库。数据集则是通过爬取去哪儿旅游景点数据得到的。
项目背景与意义
在传统的旅游推荐系统中推荐结果往往缺乏个性化用户体验较为一般。为了提升用户的满意度和体验我们基于协同过滤算法设计了这一旅游推荐系统。通过分析用户的历史行为和其他用户的兴趣偏好系统能够准确推测出用户可能感兴趣的景区并根据用户的喜好为其推荐合适的景点从而提升用户的旅游体验。
功能介绍
用户端功能
登录注册 用户可以注册账号并登录系统实现个性化服务。景区信息查询 用户可以查询各个景区的详细信息了解景点情况。景区推荐 通过协同过滤推荐算法为用户推荐个性化的景区提升用户体验。景区收藏 用户可以收藏喜欢的景区方便后续查看和参考。数据可视化 用户可以直观地查看景区的相关信息增强用户体验和参考价值。
管理员端功能
登录 管理员可以登录系统进行管理操作保证系统安全性。景区信息管理 管理员可以添加、编辑或删除景区信息维护系统数据的准确性。地区信息管理 管理员可以管理不同地区的信息保证信息的完整性和准确性。用户信息管理 管理员可以查看和管理用户的基本信息维护用户数据的安全性。游记信息管理 管理员可以管理用户上传的游记信息确保信息的合法性和质量。日志信息查看 管理员可以查看系统的运行日志及时发现和解决问题保障系统稳定运行。
创新点与优势
该系统的创新点在于引入了协同过滤推荐算法为用户提供更加个性化的旅游推荐体验。通过分析用户的历史行为和其他用户的兴趣偏好系统能够准确推测出用户可能感兴趣的景区并根据用户的喜好为其推荐合适的景点。这一性化推荐功能使得用户在旅游过程中能够更好地发现和探索符合自己兴趣的景区提升旅游体验。
结语
通过本项目的设计与实现我们不仅提升了用户的旅游体验还为旅游推荐系统的发展提供了新的思路与方法。基于协同过滤的旅游推荐系统在实际应用中具有广阔的前景与潜力未来我们将继续优化系统性能拓展功能模块为用户提供更加智能、便捷的旅游服务。
