python+vue旅游路线规划和推荐系统

目录

1. 项目简介

2. 系统架构设计

3. 功能模块说明

4. 部分功能截图

5. 核心代码实现

6. 拓展项目案例

7. 源码获取

1. 项目简介

“旅游路线规划和推荐系统”旨在为用户提供个性化的旅游路线和景点推荐。用户可以通过系统输入旅游需求,系统根据历史数据和兴趣偏好推荐最适合的旅游路线和景点。系统核心功能包括:路线规划、个性化推荐、旅游攻略和问答模块等。项目采用 Python 编写,结合 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 机器学习模型进行旅游偏好分析,使用 Django 作为网站框架,旅游路线数据通过 携程 爬取。

2. 系统架构设计

系统采用前后端分离的架构,后端主要由 Django 框架构建,处理数据获取、路线规划和推荐算法等。前端负责用户交互,提供注册、登录、旅游攻略推荐、问答等功能。系统架构分为以下几个关键模块:

  • 前端: 使用Vue进行页面设计,用户可以注册登录并获取推荐内容。
  • 后端: Django 负责处理用户请求、推荐算法实现,以及爬取携程的数据存储和管理。
  • 数据库: 使用 MySQL 存储用户数据、景点信息和路线推荐记录。
  • 推荐算法: LDA 模型用于分析用户偏好,结合携程数据进行个性化推荐。
3. 功能模块说明
  • 注册登录: 用户可以通过邮箱注册账户,登录后获取个性化推荐。
  • 首页推荐: 基于用户偏好和历史行为,系统推荐最受欢迎的景点和旅游路线。
  • 旅游攻略: 用户可以浏览系统自动生成的旅游攻略,包含景点介绍、路线规划、推荐时长等。
  • 问答推荐模块: 用户可以通过问答模块获取旅游信息,例如:
    • 问题1: “城市有什么好玩的?” 系统会根据用户的城市位置推荐周边的热门景点。
    • 问题2: “有哪些景点?” 系统会列出用户所在城市或目标城市的主要旅游景点。
4. 部分功能截图

项目界面截图,包括:

  • 用户登录界面
  • 首页推荐内容界面
  • 旅游攻略展示界面
  • 问答模块界面

5. 核心代码实现

展示项目的核心代码,重点讲解以下几个部分:

  • LDA 模型的实现: 如何从爬取的携程数据中提取用户偏好,并进行景点推荐。
  • 旅游路线规划算法: 使用基于用户位置、景点间距离的规划算法生成最优路线。
  • 携程数据爬取: 如何通过爬虫技术从携程获取最新的景点和旅游路线数据。
6. 拓展项目案例
  • 基于用户兴趣的个性化景点旅游推荐APP设计与实现
  • 融合知识图谱的智能旅游推荐系统研究与实现
  • 北京市智能景点推荐系统的设计与实现
7. 源码获取

项目的源码评论区获取,附详细的安装和运行说明,快速搭建自己的项目环境。如果有任何问题或项目优化的方向可私信讨论~

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