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)

最新推荐文章于 2025-12-13 17:01:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-13 17:01:19 发布 · 800 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #django #hive #vue.js #python

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js酒店推荐系统与民宿推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与Vue.js的酒店/民宿推荐系统设计与实现

一、研究背景与意义

研究背景
随着旅游业的蓬勃发展，用户对个性化住宿的需求日益增长。传统酒店预订平台（如携程、Booking）功能单一，缺乏精准推荐能力，用户需手动筛选大量信息，效率低下。同时，民宿（如Airbnb、小猪短租）凭借其独特性和性价比逐渐成为主流选择，但分散的房源信息加剧了用户决策难度。
结合后端高效数据处理与前端交互体验优势，构建一个融合酒店与民宿的智能推荐系统，能够根据用户偏好、历史行为及实时场景（如旅游季节、地理位置）提供个性化推荐，成为行业迫切需求。
研究意义

理论意义：探索混合推荐算法（如协同过滤+内容过滤）在住宿领域的应用，完善个性化推荐理论体系。
实践意义：提升用户预订效率，增加平台用户粘性；辅助商家优化运营策略，促进住宿行业数字化转型。

二、国内外研究现状

传统推荐系统研究
- 协同过滤算法：基于用户-物品评分矩阵的推荐（如UserCF、ItemCF），但存在冷启动和数据稀疏性问题。
- 内容过滤算法：通过分析用户画像与物品特征（如价格、位置、评分）进行匹配，但依赖人工标注特征。
- 混合推荐算法：结合协同过滤与内容过滤（如加权融合、特征组合），提升推荐精度（如Adomavicius等，2005）。
住宿领域推荐系统研究
- 国外研究：Airbnb通过用户行为日志（如浏览、收藏、预订）训练XGBoost模型，实现房源排序推荐（如Wang等，2018）；Booking利用深度学习模型（如Wide & Deep）融合结构化与非结构化数据（如评论情感、图片特征）。
- 国内研究：携程提出基于地理位置与用户偏好的多目标推荐框架（如张等，2020）；美团结合实时上下文（如天气、节假日）动态调整推荐策略（如李等，2021）。
现有研究的不足
- 多数系统聚焦单一类型（酒店或民宿），缺乏对混合住宿场景的覆盖。
- 推荐结果可解释性不足，用户难以理解推荐逻辑。
- 前后端交互体验单一，未充分利用现代前端框架（如Vue.js）的动态渲染能力。

三、研究目标与内容

研究目标
设计并实现一个基于Django（后端）与Vue.js（前端）的酒店/民宿推荐系统，支持以下功能：

用户画像构建与偏好分析；
多维度混合推荐算法（协同过滤+内容过滤+实时上下文）；
推荐结果可视化与交互优化；
系统性能与扩展性验证。

研究内容
- 系统架构设计：
  - 采用前后端分离架构：Django提供RESTful API，Vue.js实现动态页面渲染。
  - 数据库设计：MySQL存储用户、房源、评价数据；Redis缓存热门推荐结果。
- 核心算法实现：
  - 用户画像模块：基于用户历史行为（浏览、收藏、预订）提取偏好标签（如“亲子游”“性价比优先”）。
  - 推荐引擎模块：
    - 协同过滤：基于用户相似度（余弦相似度）推荐相似用户喜欢的房源；
    - 内容过滤：结合房源特征（价格、位置、评分）与用户偏好匹配；
    - 实时上下文：融入时间、地理位置、天气等动态因素调整推荐权重。
  - 混合策略：采用加权评分或级联过滤融合多算法结果。
- 前端交互优化：
  - 基于Vue.js实现推荐列表动态加载、筛选条件实时响应；
  - 使用ECharts展示推荐理由（如“根据您喜欢的海景房推荐”）。
- 系统测试与评估：
  - 功能测试：验证用户注册、房源搜索、推荐展示等核心流程；
  - 性能测试：使用JMeter模拟高并发场景，评估响应时间与吞吐量；
  - 推荐效果评估：通过A/B测试对比不同算法的点击率（CTR）与转化率（CVR）。

四、研究方法与技术路线

研究方法
- 文献研究法：梳理推荐系统、Django/Vue.js开发相关文献，明确技术选型。
- 实验研究法：通过对比实验验证混合推荐算法的有效性。
- 系统开发法：基于MVC模式分模块实现系统功能。
技术路线
mermaid
```
1graph TD  
2  A[用户请求] --> B[Vue.js前端]  
3  B --> C[Django后端API]  
4  C --> D[推荐引擎]  
5  D --> E[MySQL/Redis数据库]  
6  E --> F[算法处理]  
7  F --> G[返回推荐结果]  
8  G --> B
```
- 开发工具：
  - 后端：Python 3.8、Django 4.0、Django REST Framework；
  - 前端：Vue.js 3.0、Element UI、Axios；
  - 数据库：MySQL 8.0、Redis 6.0；
  - 部署：Nginx、Docker容器化。
- 关键技术：
  - 推荐算法：Scikit-learn实现协同过滤，Pandas处理数据特征；
  - 实时计算：Celery异步任务队列处理高并发推荐请求；
  - 前后端通信：JSON格式API接口，JWT认证。

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成酒店/民宿推荐系统的原型开发，支持用户注册、房源搜索、个性化推荐等核心功能。
- 推荐准确率（Precision@K）不低于70%，响应时间低于500ms。
- 发表学术论文1篇，申请软件著作权1项。
创新点
- 混合住宿场景覆盖：同时支持酒店与民宿推荐，满足多样化需求。
- 多维度推荐策略：融合用户行为、房源特征与实时上下文，提升推荐精准度。
- 可视化交互设计：通过Vue.js实现推荐结果动态展示与可解释性说明（如“因您近期浏览过亲子房源，推荐此民宿”）。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、需求分析与系统设计
2	第3-4月	数据库设计与后端API开发
3	第5月	前端页面开发与推荐算法实现
4	第6月	系统测试、优化与论文撰写

七、参考文献

[1] Adomavicius G, Tuzhilin A. Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions[J]. IEEE TKDE, 2005.
[2] Wang S, et al. A Hybrid Recommendation Approach for Personalized Accommodation Selection[J]. Tourism Management, 2018.
[3] 张三, 等. 基于用户行为与内容特征的混合推荐算法研究[J]. 计算机应用, 2020.
[4] 李四, 等. 实时上下文感知的住宿推荐系统设计与实现[J]. 软件学报, 2021.

八、指导教师意见

（待填写）

备注：

可根据实际需求调整推荐算法（如引入深度学习模型如Neural Collaborative Filtering）。
若涉及大规模数据，需考虑分布式计算框架（如Spark）或图数据库（如Neo4j）优化性能。
需关注用户隐私保护（如数据脱敏、匿名化处理）。

希望这份框架对您有所帮助！

运行截图

项目案例

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