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)-优快云博客

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

以下是一份关于《Django+Vue.js酒店/民宿推荐系统设计与实现》的开题报告框架及内容示例，结合推荐算法与前后端分离架构设计，供参考：

开题报告

题目：基于Django与Vue.js的酒店/民宿个性化推荐系统设计与实现
学生姓名：XXX
指导教师：XXX
专业/年级：软件工程/XX级
日期：XXXX年XX月XX日

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着在线旅游平台（如携程、Airbnb）的普及，用户面临海量住宿选择，传统搜索排序已难以满足个性化需求。当前推荐系统存在以下问题：

冷启动问题：新用户或新上架房源缺乏历史行为数据，推荐准确性低；
算法单一：多数平台仅基于用户评分或价格排序，忽略多维度特征（如位置、设施、季节性需求）；
交互性不足：推荐结果缺乏解释性，用户难以理解推荐逻辑。

Django（后端）与Vue.js（前端）的组合可高效构建高并发、响应式推荐系统：

Django的ORM与Admin后台简化数据管理；
Vue.js的组件化开发提升前端交互体验；
结合协同过滤、内容过滤等混合推荐算法，提升推荐精准度。

1.2 研究意义

理论意义：探索混合推荐算法在垂直领域（住宿）的应用优化；
实践意义：为中小旅游平台提供低成本、可扩展的推荐解决方案，提升用户转化率。

二、国内外研究现状

2.1 推荐系统研究现状

国外：
- Amazon的协同过滤算法（Item-based CF）成为电商推荐标杆；
- Airbnb通过用户画像（如家庭出游、商务出行）与房源特征（如WiFi、厨房）实现内容过滤推荐。
国内：
- 携程采用“用户行为+地理位置+时间”的多维度推荐模型；
- 美团通过LBS（基于位置的服务）优化附近民宿推荐效率。

2.2 技术应用现状

后端框架：Django因自带反爬机制与安全防护，适合处理用户隐私数据；
前端框架：Vue.js的轻量级与双向数据绑定特性优于传统jQuery；
推荐算法：
- 协同过滤（UserCF/ItemCF）适合用户行为丰富的场景；
- 基于内容的推荐（CB）适合冷启动场景；
- 深度学习（如Wide & Deep模型）可挖掘非线性特征关系。

2.3 现有不足

缺乏对“小众需求”（如宠物友好、无障碍设施）的深度挖掘；
推荐结果解释性弱，用户信任度低；
移动端适配性差，加载速度慢。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与预处理
- 数据来源：
  - 公开数据集：爬取Airbnb、携程的开源数据（需遵守robots协议）；
  - 模拟数据：生成用户行为日志（点击、收藏、预订）。
- 数据清洗：
  - 处理缺失值（如房源描述为空时填充默认值）；
  - 标准化价格、评分等数值特征。
- 特征工程：
  - 用户特征：年龄、出行目的、历史偏好；
  - 房源特征：价格、位置、设施标签（如“免费停车”“儿童床”）。
推荐算法设计
- 混合推荐模型：
  - 协同过滤：基于用户-房源评分矩阵计算相似度；
  - 内容过滤：通过TF-IDF提取房源描述关键词，匹配用户历史偏好；
  - 冷启动解决：新用户推荐热门房源，新房源推荐相似类型房源。
- 算法优化：
  - 引入时间衰减因子（近期行为权重更高）；
  - 使用Surprise库实现增量学习，动态更新推荐结果。
系统架构设计
- 后端（Django）：
  - 使用Django REST Framework构建API，提供用户、房源、推荐接口；
  - 通过Celery异步任务处理推荐计算，避免阻塞主线程；
  - 集成Redis缓存热门推荐结果，提升响应速度。
- 前端（Vue.js）：
  - 基于Element UI设计推荐卡片组件，展示房源图片、价格、推荐理由；
  - 实现“筛选-推荐-反馈”闭环：用户可调整偏好（如“价格<500元”），系统重新推荐；
  - 使用ECharts可视化推荐效果（如用户偏好分布雷达图）。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD  
2A[数据采集] --> B[数据清洗]  
3B --> C[特征工程]  
4C --> D[混合推荐算法]  
5D --> E[Django后端API]  
6E --> F[Vue.js前端交互]  
7F --> G{用户反馈?}  
8G -->|是| H[更新用户画像]  
9G -->|否| I[结束]  
10H --> D

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

多维度推荐解释：在推荐卡片中显示“根据您喜欢‘海景房’推荐”等解释性文本；
动态权重调整：用户可手动拖动滑块调整价格、距离等特征的权重；
冷启动优化：结合社交登录（如微信授权）获取用户基础信息，缓解新用户冷启动。

4.2 预期成果

构建包含10,000+条模拟数据的住宿数据库，覆盖5类以上特征（价格、位置、设施等）；
实现3种以上推荐算法（协同过滤、内容过滤、混合模型），推荐准确率（Precision@10）≥65%；
系统响应时间≤1.5秒（推荐10条结果时），用户满意度达80%以上。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析与数据准备	第1-2月	调研用户需求，设计数据库结构，爬取并清洗初始数据集。
算法实现与测试	第3-4月	实现协同过滤、内容过滤算法，使用模拟数据验证效果，优化参数。
系统开发与集成	第5-6月	完成Django后端API与Vue.js前端开发，集成推荐算法，进行压力测试。
用户测试与优化	第7月	邀请目标用户（如背包客、家庭游客）进行AB测试，根据反馈调整推荐逻辑。
论文撰写与答辩	第8月	完成实验报告，撰写论文，准备答辩。

六、参考文献

张伟等. 基于混合推荐算法的旅游住宿推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2023.
Ricci et al. Recommender Systems in Tourism[M]. Springer, 2022.
Django官方文档. Web开发指南[EB/OL]. https://djangoproject.com/docs/, 2024.
Vue.js官方文档. 前端框架指南[EB/OL]. https://vuejs.org/, 2024.

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

备注：

若数据采集受限，可使用Kaggle公开数据集（如Airbnb Open Data）；
可扩展移动端（如Uni-app跨平台开发），覆盖更多用户场景；
需遵守《个人信息保护法》，对用户隐私数据（如联系方式）进行脱敏处理。

希望这份报告能为您提供清晰的研究框架！

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

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