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)

原创于 2025-12-12 01:11:08 发布 · 381 阅读

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

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js酒店与民宿推荐系统设计与实现》的论文框架及内容示例，可根据实际需求调整细节和补充实验数据：

Django+Vue.js酒店与民宿推荐系统设计与实现

摘要
随着旅游业的快速发展，个性化推荐系统成为提升用户体验的关键。本文设计并实现了一个基于Django后端与Vue.js前端的酒店与民宿推荐系统，结合协同过滤算法与内容过滤技术，通过用户行为分析和房源特征匹配实现精准推荐。系统采用前后端分离架构，Django提供RESTful API接口处理业务逻辑与数据存储，Vue.js实现动态前端交互，MySQL数据库存储用户与房源数据。实验结果表明，系统在推荐准确率与响应效率上表现优异，有效提升了用户满意度与平台转化率。

关键词：推荐系统；Django；Vue.js；协同过滤；旅游住宿

1. 引言

1.1 研究背景

在线旅游平台（OTA）竞争激烈，用户面临海量住宿选择时易产生决策疲劳。传统搜索排序难以满足个性化需求，推荐系统通过分析用户历史行为与偏好，可主动推送符合需求的房源，成为提升用户体验的核心功能。

1.2 研究意义

用户层面：减少信息过载，快速定位理想住宿。
平台层面：提高用户粘性，增加订单转化率。
技术层面：探索前后端分离架构在推荐系统中的实践，验证混合推荐算法的有效性。

2. 相关技术分析

2.1 Django框架

优势：基于Python的MVT架构，内置ORM、Admin后台与安全机制，适合快速开发高并发Web应用。
应用场景：处理用户认证、房源管理、推荐算法逻辑及API接口开发。

2.2 Vue.js框架

优势：组件化开发、响应式数据绑定与虚拟DOM，提升前端开发效率与用户体验。
应用场景：实现房源列表动态渲染、交互式筛选与推荐结果可视化。

2.3 推荐算法选择

协同过滤（CF）：基于用户-物品评分矩阵，发现相似用户或物品（如UserCF、ItemCF）。
内容过滤：结合房源标签（如价格、位置、设施）与用户偏好进行匹配。
混合推荐：融合CF与内容过滤，解决冷启动问题并提升推荐多样性。

3. 系统设计

3.1 总体架构

采用前后端分离架构：

前端：Vue.js + Element UI构建响应式界面，通过Axios调用后端API。
后端：Django + Django REST Framework（DRF）提供RESTful接口，处理业务逻辑与数据存储。
数据库：MySQL存储用户、房源、订单数据；Redis缓存热门推荐结果以提升性能。
算法层：基于Scikit-learn实现协同过滤，结合房源特征向量进行相似度计算。

3.2 数据库设计

用户表（User）：存储用户ID、昵称、偏好标签等。
房源表（Room）：包含房源ID、位置、价格、设施、评分等字段。
行为表（Behavior）：记录用户浏览、收藏、预订行为，用于协同过滤训练。
推荐结果表（Recommendation）：缓存用户推荐列表，减少实时计算压力。

3.3 核心模块设计

用户画像模块：
- 通过用户行为数据提取偏好标签（如“亲子游”“商务出行”）。
- 使用TF-IDF算法分析用户历史评论关键词。
推荐引擎模块：
- 离线计算：每日定时运行ItemCF算法，生成房源相似度矩阵。
- 实时推荐：根据用户当前行为（如搜索关键词）触发内容过滤，结合离线结果生成混合推荐列表。
API接口设计：
- /api/recommend/<user_id>：获取用户推荐列表。
- /api/room/<room_id>：获取房源详情与相似房源。

4. 系统实现

4.1 后端实现

Django模型定义：

python

1# models.py示例
2class User(models.Model):
3    user_id = models.CharField(max_length=32, primary_key=True)
4    tags = models.JSONField(default=list)  # 用户偏好标签
5
6class Room(models.Model):
7    room_id = models.CharField(max_length=32, primary_key=True)
8    location = models.PointField()  # 地理坐标
9    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
10    facilities = models.JSONField()  # 设施列表

推荐算法实现：

python

1# 协同过滤示例（基于物品）
2from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
3def item_based_cf(user_id):
4    # 获取用户历史行为
5    behaviors = Behavior.objects.filter(user_id=user_id)
6    room_ids = [b.room_id for b in behaviors]
7    # 计算房源相似度矩阵
8    rooms = Room.objects.all()
9    feature_matrix = np.array([[r.price, ...] for r in rooms])  # 特征向量
10    sim_matrix = cosine_similarity(feature_matrix)
11    # 生成推荐列表
12    recommended = []
13    for i, room_id in enumerate(room_ids):
14        for j, sim_score in enumerate(sim_matrix[i]):
15            if j not in room_ids and sim_score > 0.5:  # 阈值过滤
16                recommended.append(rooms[j].room_id)
17    return list(set(recommended))[:10]  # 去重并限制数量

4.2 前端实现

Vue组件示例：

vue

1<template>
2  <div class="recommend-container">
3    <h3>为您推荐</h3>
4    <el-carousel :interval="5000" type="card">
5      <el-carousel-item v-for="room in recommendations" :key="room.id">
6        <RoomCard :room="room" @click="navigateToDetail(room.id)" />
7      </el-carousel-item>
8    </el-carousel>
9  </div>
10</template>
11
12<script>
13import axios from 'axios';
14export default {
15  data() {
16    return { recommendations: [] };
17  },
18  async created() {
19    const res = await axios.get(`/api/recommend/${this.$store.state.user.id}`);
20    this.recommendations = res.data;
21  }
22};
23</script>

5. 系统测试与优化

5.1 测试环境

后端：Django 4.2 + Python 3.9 + MySQL 8.0
前端：Vue 3.0 + Node.js 16
部署：Nginx + Gunicorn（后端），Docker容器化部署。

5.2 性能测试

响应时间：推荐接口平均响应时间<500ms（1000并发用户下）。
推荐准确率：通过A/B测试对比，混合推荐点击率比单一协同过滤提升23%。

5.3 优化策略

冷启动问题：新用户通过注册时选择的偏好标签初始化推荐。
数据稀疏性：引入用户社交关系（如好友推荐）扩充行为数据。
缓存策略：对热门房源与推荐结果使用Redis缓存，减少数据库查询。

6. 结论与展望

本文实现的Django+Vue.js推荐系统在功能完整性与性能上满足实际需求，混合推荐算法有效提升了推荐多样性。未来工作可探索以下方向：

引入深度学习模型（如Wide & Deep）进一步优化推荐效果。
增加实时推荐场景（如基于用户当前位置的即时推荐）。
扩展至多平台（小程序、APP）的跨端适配。

参考文献
[1] 王伟等. 基于Django的Web应用开发实战[M]. 清华大学出版社, 2020.
[2] Evan You. Vue.js设计与实现[M]. 人民邮电出版社, 2021.
[3] 项亮. 推荐系统实践[M]. 人民邮电出版社, 2012.

补充说明：

实际撰写时需补充具体实验数据、系统截图与代码细节。
可根据目标期刊或会议要求调整格式（如APA、IEEE）。
若需更深入的技术细节（如算法优化、安全机制），可扩展对应章节。

运行截图

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