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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
- 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。
- 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
- 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)。
- 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)。
- 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
- 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。
- 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)。
- 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
- 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)。
- 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
- 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。
- 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。
- 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
- 完整运行的酒店/民宿推荐系统,支持至少10万级数据量。
- 推荐精准度提升20%(通过A/B测试验证)。
- 前端页面加载时间≤2秒(Lighthouse评分≥90)。
- 开放API接口文档,支持第三方服务接入。
- 代码开源至GitHub,附带详细开发文档。
六、注意事项
- 遵守数据隐私法规(如GDPR),对用户信息进行脱敏处理。
- 地图API调用需申请密钥并控制调用频率,避免费用超支。
- 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
1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用
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