可视化大屏-基于Python的旅游推荐系统

前言

  Python基于Spark的旅游推荐系统是一个结合了Python编程语言、大数据处理技术、推荐算法以及可能的前后端技术的综合性系统。以下是对该系统的详细介绍：
一、系统架构
Python基于Spark的旅游推荐系统通常包括以下几个层次：
数据采集层：负责从各种旅游网站、社交媒体、在线评价平台等渠道收集旅游相关的数据，如景点信息、用户评价、旅游费用等。
数据存储层：将采集到的数据存储到数据库中，以便后续的数据分析和处理。常用的数据库包括MySQL、MongoDB等。此外，对于大规模的数据存储和处理，Hadoop等分布式文件系统也是一个重要的选择。
数据分析层：对存储的数据进行清洗、整合和分析，提取有用的信息。这一层通常涉及数据预处理、特征提取、数据分析模型构建等步骤。Spark作为一个强大的大数据处理框架，能够高效地处理和分析这些数据。
推荐算法层：根据用户的偏好和历史行为，利用推荐算法生成个性化的旅游推荐结果。常用的推荐算法包括协同过滤、基于内容的过滤、混合过滤等。在Spark中，可以使用MLlib库中的推荐算法接口来实现这些算法。
用户交互层：通过Web开发框架（如Django）构建用户界面，实现与用户的交互。用户可以通过界面查看推荐结果、发表评论、修改个人信息等。

详细视频演示

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一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

二、技术栈
编程语言：Python，因其语法简洁、易于上手，且拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库，非常适合用于数据分析和机器学习。
大数据处理：Spark，作为一个高性能的大数据处理框架，能够处理TB级别的数据，并且提供了分布式计算的能力。
Web开发框架：Django，一个高级的Python Web框架，允许快速开发安全和维护性高的网站。
数据库：MySQL，一个流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理旅游相关的数据。
前端技术：Vue.js等前端框架，用于构建用户友好的界面。
三、推荐算法实现
在Spark中，可以使用MLlib库中的推荐算法接口来实现协同过滤等推荐算法。具体实现步骤通常包括：
数据准备：将用户-景点评分矩阵等数据转换为Spark可以处理的RDD或DataFrame格式。
模型训练：使用Spark MLlib中的推荐算法接口（如ALS）来训练模型。
预测与推荐：使用训练好的模型对用户进行预测，并生成个性化的旅游推荐结果。
四、系统优势
高效性：Spark使用了内存计算，能够快速处理大规模数据，比传统的MapReduce计算模型效率更高。
可扩展性：Spark支持分布式计算，能够将数据分散到不同节点上并行计算，提高计算速度。
个性化：通过推荐算法，可以为每个用户提供个性化的旅游推荐服务。
易用性：Python和Django的结合使得系统的开发和维护变得更加容易和灵活。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图