计算机毕业设计Django+Vue.js酒店推荐系统 民宿推荐系统 酒店可视化 民宿可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解视频)

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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 酒店/民宿推荐系统》的任务书模板,涵盖前后端分离架构设计与核心功能实现,可根据实际需求调整内容:


任务书:基于Django与Vue.js的酒店/民宿推荐系统开发

一、项目背景与目标

  1. 背景
    • 旅游市场快速增长,用户需个性化住宿推荐服务。
    • 传统酒店预订平台功能单一,缺乏智能推荐与用户交互体验优化。
    • 结合Django(后端)与Vue.js(前端)技术栈,构建高并发、响应式的民宿/酒店推荐系统。
  2. 目标
    • 实现基于用户偏好、地理位置、价格等多维度的智能推荐。
    • 提供直观的UI界面,支持搜索、筛选、收藏、评论等交互功能。
    • 集成第三方地图服务(如高德/Google Maps)展示民宿位置与周边设施。
    • 确保系统可扩展性,支持未来功能迭代(如支付接口、社交分享)。

二、任务内容与分工

模块1:后端开发(Django框架)

负责人:XXX

  1. 系统架构设计
    • 设计RESTful API接口规范(如用户管理、民宿列表、推荐算法调用)。
    • 配置Django项目结构(apps、models、views、serializers)。
    • 集成Django REST Framework(DRF)实现API序列化与认证(JWT/OAuth2)。
  2. 核心功能实现
    • 用户模块:注册/登录、个人信息管理、收藏列表、历史浏览记录。
    • 民宿模块:民宿信息管理(标题、描述、价格、图片、设施标签)、地理位置存储(GeoDjango)。
    • 推荐引擎
      • 基于内容的推荐(TF-IDF提取民宿特征,计算余弦相似度)。
      • 协同过滤推荐(用户-民宿评分矩阵,使用Surprise库实现ALS算法)。
      • 混合推荐策略(加权组合内容与协同过滤结果)。
    • 第三方服务集成:调用地图API获取民宿周边POI(景点、餐厅等)。
  3. 数据库设计
    • 使用PostgreSQL存储结构化数据(用户、民宿、订单)。
    • 使用Redis缓存热门民宿数据与推荐结果,提升响应速度。

模块2:前端开发(Vue.js框架)

负责人:XXX

  1. 页面设计与交互
    • 使用Vue 3 + Vue Router + Pinia构建单页应用(SPA)。
    • 设计响应式布局(PC/移动端适配),关键页面包括:
      • 首页:搜索栏、热门民宿轮播、推荐列表。
      • 详情页:民宿详情、地图展示、用户评论、相似推荐。
      • 个人中心:收藏管理、浏览历史、订单记录。
    • 集成UI组件库(如Element Plus/Ant Design Vue)提升开发效率。
  2. 核心功能实现
    • 通过Axios调用后端API,实现数据动态加载。
    • 实现地图交互功能(标记民宿位置、显示周边设施)。
    • 开发评论组件(星级评分、文本输入、情感分析可视化)。
    • 优化页面性能(懒加载、代码分割、CDN加速)。
  3. 部署与测试
    • 使用Vite打包前端代码,部署至Nginx服务器。
    • 编写单元测试(Vitest/Jest)与E2E测试(Cypress)。

模块3:推荐算法优化与数据工程

负责人:XXX

  1. 数据采集与处理
    • 爬取公开民宿数据集(如Airbnb开放数据)或对接合作方API。
    • 使用Pandas清洗数据(去重、缺失值处理、标准化价格区间)。
    • 构建民宿特征向量(价格、评分、设施标签、地理位置)。
  2. 算法迭代
    • 对比不同推荐策略效果(A/B测试)。
    • 引入深度学习模型(如Wide & Deep)优化推荐精准度。
    • 实现实时推荐(基于用户当前浏览行为动态调整结果)。

模块4:系统集成与运维

负责人:XXX

  1. 前后端联调
    • 配置CORS跨域支持,确保API正常通信。
    • 使用Swagger生成API文档,辅助前后端对接。
  2. 部署方案
    • 后端:Django + Gunicorn + Nginx部署至云服务器(如AWS EC2/阿里云ECS)。
    • 数据库:PostgreSQL + Redis集群(主从复制)。
    • 监控:集成Prometheus + Grafana监控系统性能。
  3. 安全与维护
    • 实现HTTPS加密传输,防范SQL注入与XSS攻击。
    • 定期备份数据,制定灾备方案。

三、技术栈

类别工具/框架
后端Django 4.0+, Django REST Framework
前端Vue 3, Vue Router, Pinia, Element Plus
数据库PostgreSQL, Redis
地图服务高德地图API/Google Maps API
部署Nginx, Docker, AWS EC2
测试Pytest, Vitest, Cypress

四、时间计划

阶段时间交付物
需求分析与设计第1-2周系统架构图、API文档、数据库ER图
后端开发第3-5周核心API接口、推荐算法初版
前端开发第4-6周可交互原型页面、关键组件实现
集成测试第7周联调通过、性能测试报告
优化与部署第8周正式环境部署、用户手册、培训文档

五、预期成果

  1. 完整运行的酒店/民宿推荐系统,支持至少10万级数据量。
  2. 推荐精准度提升20%(通过A/B测试验证)。
  3. 前端页面加载时间≤2秒(Lighthouse评分≥90)。
  4. 开放API接口文档,支持第三方服务接入。
  5. 代码开源至GitHub,附带详细开发文档。

六、注意事项

  1. 遵守数据隐私法规(如GDPR),对用户信息进行脱敏处理。
  2. 地图API调用需申请密钥并控制调用频率,避免费用超支。
  3. 推荐算法需考虑冷启动问题(新用户/新民宿场景)。

负责人签字:________________
日期:________________


此任务书可结合具体业务需求增加功能模块(如支付集成、多语言支持),建议配合UML图与接口文档细化技术细节。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

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在实现得物网站爬虫时,要遵循得物平台的使用政策,确保数据合规,同时采用合适的技术规避反爬虫机制。 实现方法上,可使用`requests`库发送HTTP请求获取网页HTML内容。以闲鱼搜索页为例,代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 假设的得物商品页URL,需替换为实际链接 url = "https://example.dewu.com/item.htm?id=xxxxx" # 模拟浏览器请求头,避免被反爬虫拦截 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36" } # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 打印网页内容(可根据需要调整) print(soup.prettify()) ``` 也可将网页源内容爬取到本地,避免短时间多次请求被封IP,示例代码如下: ```python import requests headers = { 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7', 'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6', 'cache-control': 'no-cache', 'pragma': 'no-cache', 'priority': 'u=0, i', 'referer': 'https://cn.bing.com/', 'upgrade-insecure-requests': '1', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/139.0.0.0 Safari/537.36 Edg/139.0.0.0', } response = requests.get('https://www.dewu.com/siteindex', headers=headers) # 将siteindex网页html爬取下来,并保存到本地txt,方便后续正则或beautifulsoup提取链接 with open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(response.text) ``` 技术要点方面,数据合规是重要前提,系统设计需严格遵循得物平台的使用政策,采集的数据应为公开可获取的商品信息,不涉及用户隐私数据。为规避反爬虫机制,机器人可内置智能节流机制,自动调节访问频率,模拟人类操作模式,如随机滑动、间隔停顿等 [^1]。
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