基于协同过滤的旅游推荐系统设计与实现

基于协同过滤的旅游推荐系统设计与实现

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

1. 登录注册： 用户可以注册账号并登录系统，实现个性化服务。
2. 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。
3. 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。
4. 景区收藏： 用户可以收藏喜欢的景区，方便后续查看和参考。
5. 数据可视化： 用户可以直观地查看景区的相关信息，