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 2025-12-14 20:47:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-14 20:47:02 发布 · 981 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

任务书：Django + Vue.js 酒店/民宿推荐系统开发

一、项目背景与目标

随着旅游业的快速发展，用户对个性化酒店/民宿推荐的需求日益增长。传统推荐系统多依赖人工筛选或简单关键词匹配，存在推荐不精准、交互性差等问题。本项目旨在基于Django（后端） + Vue.js（前端）开发一套智能化酒店/民宿推荐系统，结合用户行为分析、地理位置、价格偏好等多维度数据，实现精准推荐与可视化交互，提升用户体验和平台转化率。

二、项目目标

功能目标：
- 用户管理：注册/登录、个人信息管理、偏好设置。
- 房源展示：支持酒店/民宿列表展示、详情页（图片、价格、评分、设施等）。
- 智能推荐：基于用户行为（浏览、收藏、预订）和偏好（价格、位置、类型）的混合推荐算法。
- 搜索与筛选：关键词搜索、地理位置筛选、价格区间筛选。
- 交互功能：收藏、预订、评价、评论互动。
- 后台管理：房源管理、用户管理、数据统计与分析。
技术目标：
- 后端：Django框架构建RESTful API，支持高并发请求。
- 前端：Vue.js实现动态交互界面，结合Element UI/Ant Design Vue优化UI体验。
- 数据库：MySQL（结构化数据） + Redis（缓存加速）。
- 推荐算法：基于内容的推荐（CBF） + 协同过滤（CF）混合模型。
- 部署：Docker容器化部署，支持云服务器（如阿里云、AWS）。
性能目标：
- 系统响应时间≤1秒（核心功能）。
- 支持1000+并发用户访问。
- 推荐准确率≥80%（测试集）。

三、任务分解与分工

1. 需求分析与设计

任务内容：
- 调研用户需求，明确核心功能与优先级。
- 设计系统架构（前后端分离、微服务划分）。
- 制定数据表结构（用户、房源、订单、评价等）。
负责人：产品经理、架构师
交付物：需求规格说明书、数据库ER图、API接口文档。

2. 后端开发（Django）

任务内容：
- 搭建Django项目，配置数据库（MySQL）与缓存（Redis）。
- 实现用户认证模块（JWT令牌）。
- 开发房源管理API（CRUD操作）。
- 实现推荐算法API（基于用户行为数据）。
- 集成第三方服务（如地图API、支付接口）。
负责人：后端开发组
交付物：Django项目代码、API文档、单元测试报告。

3. 前端开发（Vue.js）

任务内容：
- 搭建Vue.js项目，配置路由（Vue Router）与状态管理（Vuex/Pinia）。
- 实现首页、房源列表页、详情页、用户中心等页面。
- 开发交互功能（搜索、筛选、收藏、评价）。
- 集成ECharts实现数据可视化（如价格分布图、评分统计）。
负责人：前端开发组
交付物：Vue.js项目代码、UI设计稿、交互原型图。

4. 推荐算法开发

任务内容：
- 数据预处理：清洗用户行为数据（浏览、收藏、预订）。
- 特征工程：提取用户偏好特征（价格敏感度、位置偏好、房型偏好）。
- 模型训练：实现CBF（基于房源特征） + CF（基于用户相似度）混合模型。
- 部署模型：将训练好的模型封装为API供后端调用。
负责人：算法工程师
交付物：推荐算法代码、模型评估报告、API文档。

5. 测试与优化

任务内容：
- 功能测试：验证前后端接口连通性、业务逻辑正确性。
- 性能测试：使用JMeter模拟高并发场景，优化数据库查询与缓存策略。
- 算法测试：评估推荐准确率、多样性、新颖性。
- 用户体验优化：修复前端兼容性问题，优化页面加载速度。
负责人：测试组
交付物：测试报告、性能优化方案、用户反馈汇总。

6. 部署与上线

任务内容：
- 使用Docker打包前后端服务，配置Nginx反向代理。
- 部署至云服务器，配置域名与HTTPS证书。
- 监控系统运行状态（日志分析、异常报警）。
负责人：运维工程师
交付物：部署文档、监控脚本、运维手册。

四、技术路线

后端技术栈：
- 框架：Django 4.x + Django REST Framework。
- 数据库：MySQL 8.0（主库） + Redis（缓存）。
- 缓存：Redis（存储热门房源、用户会话）。
- 第三方服务：高德地图API（地理位置服务）、支付宝/微信支付接口。
前端技术栈：
- 框架：Vue 3.x + Vue Router + Pinia。
- UI组件库：Element Plus（PC端） / Vant（移动端）。
- 图表库：ECharts。
- 构建工具：Vite。
推荐算法：
- 数据来源：用户行为日志、房源特征数据。
- 算法实现：Python + Scikit-learn/Surprise。
- 部署方式：Flask轻量级API封装。
部署架构：
- 容器化：Docker + Docker Compose。
- 负载均衡：Nginx。
- 持续集成：GitHub Actions（自动化测试与部署）。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析与设计	第1周	确定功能清单、技术选型、数据库设计。
后端开发	第2-4周	用户模块、房源模块、API开发。
前端开发	第3-5周	页面开发、交互功能实现、UI优化。
推荐算法开发	第4-6周	数据预处理、模型训练、API封装。
测试与优化	第7周	功能测试、性能调优、算法迭代。
部署与上线	第8周	容器化部署、域名配置、压力测试。

六、预期成果

系统功能：
- 完整支持酒店/民宿的浏览、搜索、推荐、预订流程。
- 推荐准确率≥80%，响应时间≤1秒。
- 兼容PC端与移动端（响应式设计）。
交付文档：
- 《系统设计文档》
- 《API接口文档》
- 《测试报告》
- 《用户操作手册》
- 《源代码与数据集》（开源或内部共享）。

七、风险评估与应对

数据稀疏性风险：
- 应对：引入热门房源默认推荐，结合冷启动策略（如基于地理位置的推荐）。
算法性能风险：
- 应对：使用Redis缓存推荐结果，减少实时计算压力。
并发访问风险：
- 应对：Nginx负载均衡 + 数据库读写分离。

八、附录

参考工具与库：
- 后端：Django、DRF、Celery（异步任务）。
- 前端：Vue.js、Element Plus、Axios。
- 算法：Scikit-learn、Surprise、Pandas。
- 部署：Docker、Nginx、Jenkins（可选）。
参考文献：
- 《Django企业开发实战》
- 《Vue.js设计与实现》
- 《推荐系统实践》

任务书编制人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

备注：本任务书可根据实际需求调整技术细节与时间安排，确保项目顺利推进。

运行截图

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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