摘要
本研究将采用协同过滤算法来设计一个基于用户兴趣的推荐系统，为游客提供个性化的北京森林公园推荐。本系统将采用数据挖掘、协同过滤算法和大数据技术，通过Python等编程工具对北京森林公园数据进行处理和分析。具体方法包括数据清洗、特征提取、模型训练和评估等步骤。同时，结合用户行为数据和用户偏好分析，构建推荐算法，并通过实验验证算法的有效性。
基于协同过滤的北京森林公园推荐的主要使用者分为管理员和普通用户，实现功能包括管理员：系统用户、旅游数据管理、公交站点管理、景点城市管理、景点信息管理、系统管理、公告消息管理、资源管理模块，普通用户：首页、公告消息、新闻资讯、公交站点、景点信息、我的账户、个人中心等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个北京森林公园推荐信息管理的过程得以实现。
基于协同过滤的北京森林公园推荐是以Django这一框架为基础，采用Python的编程语言，使用了MySQL这一数据库进行开发的，可以实现本北京森林公园推荐管理的信息化，让用户更加直接的了解北京森林公园景点信息，也方便管理员进行更加方便快捷的景点信息管理。
关键词：北京森林公园推荐；协同过滤；Django；爬虫；数据清洗
Abstract
This study will use collaborative filtering algorithms to design a recommendation system based on user interests, providing personalized recommendations for visitors to Beijing Forest Park. This system will use data mining, collaborative filtering algorithms, and big data technology to process and analyze data from Beijing Forest Park through programming tools such as Python. The specific methods include steps such as data cleaning, feature extraction, model training, and evaluation. At the same time, combining user behavior data and user preference analysis, a recommendation algorithm is constructed, and the effectiveness of the algorithm is verified through experiments.
The main users recommended by Beijing Forest Park based on collaborative filtering are divided into administrators and ordinary users. The implementation functions include administrator: system user, tourism data management, bus stop management, scenic spot city management, scenic spot information management, system management, announcement message management, and resource management module. Ordinary users: homepage, announcement message, news information, bus stop, scenic spot information, and my account Personal center and other functions. Due to the comprehensive design of the functional modules on this website, the entire process of Beijing Forest Park recommendation information management has been realized.
The recommendation of Beijing Forest Park based on collaborative filtering is based on the Django framework, developed using Python programming language and MySQL database. It can achieve the informatization of Beijing Forest Park recommendation management, allowing users to have a more direct understanding of Beijing Forest Park scenic information and facilitating administrators to manage scenic information more conveniently and quickly.
Keywords: Recommended by Beijing Forest Park; Collaborative filtering; Django; Reptiles; Data cleaning
目录
第 1 章引 言
1.1选题背景和研究意义
北京森林公园作为一处优美的城市绿地景区，拥有丰富的自然资源和文化景观，吸引着众多游客前来游览游憩。然而，对于游客来说，如何更好地规划游览路线、选择合适的景点参观顺序、以及了解各个景点的特色和热度等都是重要问题，而针对这些问题提供推荐系统可以为游客提供更好的游园体验。
协同过滤作为一种常见的推荐算法，通过分析用户的行为数据和偏好信息，从而实现个性化的推荐，被广泛应用于电商、社交网络等领域。结合协同过滤算法与北京森林公园的实际情况，可以针对不同类型的游客，推荐他们可能感兴趣的景点，提高游客的满意度和游园体验。
基于协同过滤的北京森林公园推荐系统具有重要的研究意义，有助于提升游客体验，优化景区管理，提高景区发展的可持续性。通过推荐系统为游客提供个性化的景点推荐，帮助他们更好地规划游园路线，选择适合自己的景点参观顺序，提升游园体验。同时，通过推荐系统，可以促使游客更加均匀地分布在各个景点，避免景点拥堵或者冷清，提高景点的利用率，优化景区资源的分配。本推荐系统可以为景区管理者提供游客行为数据和偏好信息，帮助他们更好地了解游客需求，优化景区管理和服务，提升景区的品牌形象和竞争力。
1.2研究目的
本研究旨在通过分析北京森林公园的景点数据，结合用户的行为数据和景点之间的相似性，为用户提供个性化的旅游推荐服务。首先，通过对旅游景点大数据的挖掘和分析，可以了解不同景点的特点、受欢迎程度以及游客的评价等信息，为游客提供更准确的参考。其次，通过分析用户的行为数据，可以了解用户的偏好和习惯，从而更好地满足用户的需求。通过计算景点之间的相似性，可以将相似的景点进行聚类，为用户提供更多样化的选择。
1.3研究内容
基于大数据和协同过滤推荐算法的旅游景点研究是近年来受到广泛关注的领域之一。通过对社交媒体、新闻报道、论坛帖子等海量文本数据进行分析和过滤，可以获取人们对旅游景点相关话题的观点、态度以及客流动态。本研究旨在基于大数据和协同过滤算法，构建一个智能推荐系统，以北京森林公园为案例进行研究。具体研究内容包括：
1. 数据收集：通过网络爬虫、API调用或其他方式收集北京森林公园北京森林公园的游客数据（如游客人数、停留时间、游玩路线等）和用户反馈数据（评分、评论等）。可以使用Python语言编写爬虫程序，从各个数据源抓取景点信息数据、客流量数据等。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据建立数据库，并进行清洗、整理和标准化处理，提高数据质量。
3. 数据分析：利用Python的统计分析库（如Pandas）对数据进行深入挖掘，包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。
4. 数据可视化：利用Python的可视化库（如Matplotlib、Seaborn）将分析结果以图表形式呈现，便于理解和展示。
5. 模型应用：基于用户-景点评分矩阵，构建协同过滤推荐模型，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，进行可视化展示，以便用户更直观地理解数据和分析结果。
6. 推荐系统设计：设计一个用户友好的推荐系统平台，包括前端展示和后端逻辑处理。
7. 系统测试与评估：对推荐系统进行严格测试，评估推荐效果和用户满意度，通过实验与用户反馈不断调优。
1.4开发现状
随着旅游业的快速发展，景点推荐系统在旅游领域中变得越来越重要。传统的景点推荐方法主要采用基于内容的推荐和协同过滤两种方式。基于内容的推荐主要根据用户的历史喜好和景点的特征进行匹配，然而这种方法往往受限于用户的历史数据和缺乏新颖性。相比之下，协同过滤方法通过分析用户与景点的交互行为，找出具有相似偏好的用户群体，从而给用户推荐更具个性化的景点。
目前，基于协同过滤的景点推荐系统已经成为研究热点。其中，基于用户的协同过滤方法主要应用用户-用户协同过滤技术，通过计算用户之间的相似度来推荐景点；而基于景点的协同过滤方法则借助景点-景点之间的相似度进行推荐。另外，还有一些研究结合了基于内容和协同过滤的方法来提高景点推荐的准确性和多样性。
在协同过滤算法方面，矩阵分解（Matrix Factorization）是一种常用的方法，通过将用户-景点交互矩阵分解为两个低维矩阵来学习用户和景点的隐含特征，在推荐系统中取得了较好的效果。此外，近年来越来越多的研究关注于利用深度学习技术来改进协同过滤算法，如使用神经网络结构进行特征学习和推荐。
总的来说，基于协同过滤的景点推荐系统在旅游领域具有广泛的应用前景。研究者们不断探索新的算法和技术，以提高推荐系统的效果和用户体验，促进旅游行业的发展。本论文旨在利用协同过滤算法，结合北京森林公园的游客数量和游客偏好数据，为前往北京森林公园游览的游客提供个性化的推荐服务。通过分析游客的偏好和行为数据，推荐适合每位游客的游览线路、景点等信息，以提升游客在森林公园的游览体验。通过本论文的研究，可以为北京森林公园提供更加智能化、个性化的推荐服务，提高游客满意度，促进森林公园的可持续发展。
1.5论文结构安排
论文将分层次经行编排，除去论文摘要致谢文献参考部分，正文部分还会对网站需求做出分析，以及阐述大体的设计和实现的功能，最后罗列部分测试记录，论文主要架构如下：
第一章：绪论。主要介绍了选题的背景意义以及本文的主要研究内容和章节安排。
第二章：相关技术介绍。主要对本系统使用的相关技术和开发环境进行介绍。
第三章：系统需求分析。主要从系统的用户、功能等方面进行需求分析。
第四章：系统概要设计。主要对系统框架、系统功能模块、数据库进行功能设计。
第五章：系统实现。主要介绍了系统框架搭建、系统界面的实现。
第六章：系统测试。主要对系统的部分界面进行测试并对主要功能进行测试。
第七章：结论。
第 2 章相关开发技术介绍
2.1协同过滤算法
协同过滤算法是推荐算法中比较经典常用的一种，它主要包括基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤两种算法。前者主要根据用户的历史数据进行相关的推荐，它使用领域的方法又可以分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点：
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐；
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤；
（3）推荐的新颖性。
2.2B/S体系结构介绍
B/S结构（Browser/Server，浏览器/服务器模式），是WEB兴起后的一种网络结构模式，WEB浏览器是客户端最主要的应用软件。这种模式统一了客户端，将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器，如Chrome、Safari、Microsoft Edge、Netscape Navigator或Internet Explorer，服务器安装SQL Server、Oracle、MySQL等数据库。浏览器通过Web Server同数据库进行数据交互。
在 B/S 模式中，用户是通过浏览器针对许多分布于网络上的服务器进行请求访问的，浏览器的请求通过服务器进行处理，并将处理结果以及相应的信息返回给浏览器，其他的数据加工、请求全部都是由Web Server完成的。通过该框架结构以及植入于操作系统内部的浏览器，该结构已经成为了当今软件应用的主流结构模式。
2.3Python爬虫技术
爬虫，即网络爬虫，是通过递归访问网络资源，抓取网络中信息的技术。
网络为搜索引擎从万维网下载网页。一般分为传统爬虫和聚焦爬虫。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。通俗的讲，也就是通过源码解析来获得想要的内容。
聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
2.4Django框架介绍
Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。另外，在Django框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。Django 项目源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。
Django已经成为web开发者的首选框架，是一个遵循 MVC 设计模式的框架。MVC是Model、View、Controller三个单词的简写，分别代表模型、视图、控制器。Django其实也是一个MTV 的设计模式。MTV是Model、Template、View三个单词的简写，分别代表模型、模版、视图。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为 MTV模式。
2.5MySQL数据库
MySQL 经过多次的更新，功能层面已经非常的丰富和完善了，从MySQL4版本到5版本进行了比较大的更新，在商业的实际使用中取得了很好的实际应用效果。最新版本的MySQLl支持对信息的压缩，同时还能进行加密能更好的满足对信息安全性的需求。同时经过系统的多次更新，数据库自身的镜像功能也得到了很大的增强，运行的流畅度和易用性方面有了不小的进步，驱动的使用和创建也更加的高效快捷。最大的变动还是进行了空间信息的显示优化，能更加方便的在应用地图上进行坐标的标注和运算。强大的备份功能也保证了用户使用的过程会更加安心，同时支持的Office特性还支持用户的自行安装和使用。在信息的显示形式上也进行了不小的更新，增加了两个非常使用的显示区，一个是信息区，对表格和文字进行了分类处理，界面的显示更加清爽和具体。第二是仪表的信息控件，能在仪表信息区进行信息的显示，同时还能进行多个信息的比对，为用户的实际使用带来了很大的便捷。
针对本文中设计的北京森林公园推荐在实际的实现过程中，最终选择MySQL数据库的主要原因在于在企业的应用系统应用及开发的过程中会存在大量的数据库比较频繁的操作，而且数据的安全性要求也是非常的高。综合这些因素，最终选择安全性系数比较高的MySQL来对北京森林公园推荐后台数据进行存储操作。
数据库管理系统的总体结构图如下图所示。
图2-1 数据库组成结构
第 3 章北京森林公园推荐的需求分析
3.1系统可行性分析
3.1.1技术可行性分析
大数据技术能够处理海量的用户数据，并通过数据挖掘和分析来识别用户的偏好和行为。协同过滤算法是一种有效的推荐算法，可以根据用户的历史行为和偏好向用户推荐符合其口味的公园服务。本文结合大数据和协同过滤算法，可以实现对用户个性化需求的精准推荐，提升用户体验。而且本系统是在基于Django框架和Python语言进行开发的，在大学的学习中这两门课程都已经学过，而且自己也用这些技术开发过小的项目，在平时的课程设计以及作业也经常用到Python和MySQL，在技术上实现自己的自主开发是可行的。
3.1.2经济可行性分析
首先，建立北京森林公园推荐系统可以提高公园的知名度和吸引力，增加游客数量和门票销售额。推荐系统能够提升用户满意度和忠诚度，增加用户的再次访问频率，从而促进公园的经济效益。其次，投入建立推荐系统的成本相对较低，收益回报较快，具有较高的经济效益。在开发北京森林公园推荐并不需要投入太多，开发工具、服务器、数据库等，都可以通过网络搜索、下载、安装，只需要一台普通的计算机就可以完成操作，因此系统的开发在经济方面是可行的。
3.1.3操作可行性分析
操作方面主要考虑的是用户在使用以及管理人员在管理的时候，是否简单可行，没有任何计算机基础的用户能否使用，开发的景点在线销售系统在设计的时候秉承简单易学的理念，在用户进入系统后都会有固定的导航按钮，只要认字就可以操作完成，而且管理员在管理方面也只需简单的增删改查即可完成，因此在操作上也是可行的。
3.2系统需求分析
3.2.1功能需求分析
北京森林公园推荐的开发目的很简单，就是旨在帮助用户根据其个人需求和偏好，从众多的北京森林公园景点信息中选择适合自己的旅游景点。通过系统大准确的大数据分析推荐，帮助用户提升旅游目的地决策效率，节省时间和精力。管理员后台实现对系统用户、旅游数据管理、公交站点管理、景点城市管理、景点信息管理、系统管理、公告消息管理、资源管理等功能模块的信息管理，使用者查找管理的时候能够节省大量的时间和精力，有效减少不必要的查找时间。系统在功能上划分为用户端和管理员端两部分。
前台用户端：
（1）注册登录：当用户想要对系统中所实现的功能进行查询管理的时候，就必须进行登录到系统当中，如果没有账号的话，可以在登录窗口中进行注册，然后再通过账号密码登录。
（2）公告消息：用户点击“公告消息”以后，系统当中所有的公告消息都会展示出来，如果想要了解某一公告消息的详细信息，点击后面的“详情”会进入详情界面。
（3）新闻资讯：用户点击“新闻资讯”可以搜索查看资讯信息，并可对资讯信息进行点赞、收藏和发表评论等操作。
（4）公交站点：点击菜单栏“公交站点”就会显示出所有的公交站点信息，可以根据景点名称、景点地址、站点起点或站点终点查看公交站点详细信息，可对景点信息进行收藏等操作。
（5）景点信息：点击菜单栏“景点信息”就会显示出所有的景点信息，可以根据搜索景点名称、景点星级或景点城市查看景点详细信息，包括景点名称、景点地址、景点星级、景点价格、景点城市、景点数量等，可对景点信息进行点赞、收藏和评论等操作。
（6）我的账户：用户点击右上角的“用户名”进入到我的账户便可对自己的昵称、密码和头像进行更改操作。
（7）个人中心：用户点击右上角的“用户名”，然后点击“个人中心”便可查看或删除个人收藏信息。
后台管理员端：
（1）个人资料：对个人的基本信息以及对自己账号登录的密码进行修改；
（2）系统用户：在系统用户管理模块中主要分了两部分，分别是管理员和普通用户，如果需要添加新的用户，点击页面中的“添加”按钮根据提示输入上用户信息，点击“提交”以后在对应的用户界面就可以查看到了，可以点击用户后面的“删除”按钮直接删除某一用户。
系统用户、旅游数据管理、公交站点管理、景点城市管理、景点信息管理、系统管理、公告消息管理、资源管理
（3）旅游数据管理：点击“旅游数据管理”这个按钮可以查看到系统中爬取的城市旅游数据信息，管理员可进行详情查看或删除等相应操作，也可以点击“爬取”按钮进行新的旅游数据爬取，生成最新旅游数据信息。
（4）公交站点管理：管理员点击“公交站点管理”可对前台展示的公交站点信息进行添加管理。
（5）景点城市管理：管理员点击“景点城市管理”系统会把北京森林公园推荐当中所有的景点城市信息都显示出来，可以添加新的景点城市信息。
（6）景点信息管理：点击“景点信息列表”这个按钮可以查看到系统中所有发布的景点信息，管理员可进行详情、查看评论或删除等相应操作。
（7）系统管理：点击“轮播图管理”这个按钮可以查看到系统中所有的轮播图信息，如果想要添加新的轮播图信息，点击“添加”按钮然后根据提示输入轮播图信息，点击“提交”后，在轮播图管理界面就会显示新增的轮播图信息，可以点击某一轮播图信息查看轮播图信息的详情，也可以直接点击“删除”进行删除轮播图。
（8）公告消息管理：管理员点击“公告消息”以后，系统当中所有的公告消息都会展示出来，可以通过关键词查询公告消息，也可以添加新的公告消息或者删除某一条公告消息。
（9）资源管理：管理员在“资源管理”页面可对新闻资讯以及资讯分类进行增删改查等操作。
3.2.2非功能需求分析
北京森林公园推荐的非功能性需求比如北京森林公园推荐的安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下3-1表格中：
表3-1 北京森林公园推荐非功能需求表
| 安全性 |
主要指北京森林公园推荐数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。 |
| 可靠性 |
可靠性是指北京森林公园推荐能够安装用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。 |
| 性能 |
性能是影响北京森林公园推荐占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。 |
| 可扩展性 |
比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。 |
| 易用性 |
用户只要跟着北京森林公园推荐的页面展示内容进行操作，就可以了。 |
| 可维护性 |
北京森林公园推荐开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题 |
3.3系统用例分析
北京森林公园推荐中用户角色用例图如图3-1所示：
图3-1 用户角色用例图
北京森林公园推荐中管理员角色用例图如图3-2所示：
图3-2管理员角色用例图
3.4系统业务流程分析
管理员权限下的工作流程主要为：管理员通过系统界面提供登录按钮并点击，转入管理员登录界面，并在界面上填入相应的管理员账户和管理员密码，进入管理员权限下的后台系统，并且在系统左侧导航条设置了相应的操作功能。
用户权限下的工作流程主要为：用户通过系统提供的注册功能，进行身份验证并注册，而后在登录界面进行个人身份验证，并且进入用户的个人后台界面，并进行相应的操作。
开发基于协同过滤的北京森林公园推荐系统最主要的一个目的就是实现用户在线浏览景点信息的便捷，系统的业务流程图如下所示。
图3-3系统业务流程图
第 4 章北京森林公园推荐总体设计
在分析了项目开发的背景、意义以及其开发的可行性后，接下来就是探讨项目的功能划分，以及具体实现的时候对项目数据库各种表的设计，在本章会做一个系统的介绍。
4.1系统功能模块设计
系统功能模块的设计就是把系统具体要实现哪些功能，功能如何划分做一个系统的架构，以模块图的方式展示出来，方便我们进行功能得罗列以及涉及。在系统的功能方面，项目分成了管理员+用户两个模块，每个模块登录进去对应相应的功能，具体的功能模块图如图4-1所示。
图4-1 北京森林公园推荐功能模块图
4.2数据库设计
一个成熟的系统，数据库的好坏直接影响着其运行，如果没有一个好的数据库对数据存储，那么系统中所有的数据就没有办法调用，数据库是由很多个表组成，然后表和表之间相互联系，形成一个大大的数据库实体。
4.2.1数据库概念结构设计
下面是整个北京森林公园推荐中主要的数据库表总E-R实体关系图。
图4-2北京森林公园推荐总E-R关系图
4.2.2数据库逻辑结构设计
通过前面E-R关系图可以看到项目需要创建很多个表。下面罗列一下本北京森林公园推荐当中的几个主要的数据库表：
表access_token (登陆访问时长)
| 编号 |
名称 |
数据类型 |
长度 |
小数位 |
允许空值 |
主键 |
默认值 |
说明 |
| 1 |
token_id |
int |
10 |
0 |
N |
Y |
临时访问牌ID |
|
| 2 |
token |
varchar |
64 |
0 |
Y |
N |
临时访问牌 |
|
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