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》的任务书模板，涵盖系统设计、功能模块、技术实现与时间规划，可根据实际需求调整内容：

任务书：Django+Vue.js酒店/民宿推荐系统

一、项目背景与目标

背景
随着旅游业发展，用户对个性化住宿推荐的需求日益增长。传统酒店预订平台（如携程、Airbnb）多依赖关键词搜索与基础评分排序，缺乏基于用户偏好与场景的智能推荐。本项目基于Django（后端）与Vue.js（前端）构建一个智能推荐系统，结合用户行为数据（如历史订单、浏览记录）与住宿特征（如价格、位置、设施），实现精准推荐与交互式筛选。
目标
- 开发一个支持多维度筛选（价格、评分、设施）与智能推荐的酒店/民宿预订平台。
- 实现基于用户画像的个性化推荐（如家庭游推荐亲子房型、商务出行推荐靠近机场的酒店）。
- 提供房东端管理功能（如房源发布、订单管理、评价回复）。
- 支持高并发访问（如节假日期间用户集中查询），确保系统稳定性。

二、任务内容与分工

1. 技术架构设计

前端开发组
- 使用Vue.js 3 + Element Plus/Ant Design Vue构建响应式界面，包括用户端（搜索、推荐列表、详情页）与房东端（房源管理、订单看板）。
- 集成ECharts实现数据可视化（如价格分布直方图、评分雷达图）。
- 优化前端性能（如懒加载图片、路由按需加载）。
后端开发组
- 基于Django 4搭建RESTful API服务，使用Django REST Framework（DRF）定义接口（如/api/recommendations/?user_id=123）。
- 设计数据库模型（如用户表、房源表、订单表、评价表），使用PostgreSQL存储结构化数据，Redis缓存高频访问数据（如热门房源列表）。
- 集成第三方支付接口（如支付宝、微信支付）与短信通知服务（如用户订单确认通知）。
算法与推荐组
- 用户画像构建：基于用户历史行为（点击、收藏、下单）提取特征（如偏好价格区间、常住地），使用Scikit-learn聚类分析用户群体（如“预算敏感型”“设施导向型”）。
- 推荐引擎开发：
  - 协同过滤：基于用户相似度（如共同浏览过的房源）推荐相似房源。
  - 内容过滤：根据房源特征（如“免费Wi-Fi”“宠物友好”）匹配用户偏好。
  - 混合推荐：结合协同过滤与内容过滤，加权生成最终推荐列表。
- 冷启动问题处理：对新用户展示热门房源或基于地理位置的默认推荐。
测试与部署组
- 设计测试用例（如边界值测试：查询价格超过上限的房源、模拟并发下单），使用Postman测试API，使用Cypress进行前端自动化测试。
- 部署系统至云服务器（如腾讯云CVM），配置Nginx反向代理与Gunicorn多进程，使用Docker容器化部署微服务（如推荐引擎独立部署）。

2. 核心功能模块

用户端功能

智能推荐
- 首页推荐：根据用户画像展示个性化房源（如“为您推荐”“猜你喜欢”模块）。
- 场景化推荐：提供“亲子游”“情侣度假”“商务出行”等标签，筛选符合场景的房源（如亲子游推荐带儿童乐园的民宿）。
多维度筛选与排序
- 支持按价格、评分、距离（如距离地铁站500米内）、设施（如“免费停车”“厨房”）筛选。
- 提供排序选项（如价格从低到高、评分从高到低）。
房源详情与交互
- 展示房源图片（轮播图）、描述、位置（集成高德地图API显示具体地址）、实时价格与可订日期。
- 支持用户收藏房源、查看其他用户评价（带图片与文字）、直接联系房东（站内信或第三方IM工具集成）。
订单管理
- 用户下单时选择入住/离店日期、入住人数，系统自动计算总价（含服务费）。
- 支持订单状态跟踪（待支付、已确认、已入住、已退房）与退款申请。

房东端功能

房源管理
- 发布新房源：填写基本信息（标题、描述、价格）、上传图片、设置设施标签（如“空调”“浴缸”）、配置可订日期。
- 编辑/下架房源：修改房源信息或临时关闭预订。
订单处理
- 查看待确认订单（用户已下单但未支付）、已确认订单（用户已支付），手动确认或拒绝订单（如房源已满）。
- 导出订单报表（按日期统计收入、订单量）。
评价管理
- 查看用户评价（含评分与文字），回复评价（如感谢用户反馈或解释问题）。

三、技术路线

数据层
- 数据库设计：
  - 用户表：存储用户ID、手机号、密码（加密）、用户画像标签（如“家庭游偏好”）。
  - 房源表：存储房源ID、标题、描述、价格、地址（经纬度）、设施标签（多对多关系）。
  - 订单表：存储订单ID、用户ID、房源ID、入住/离店日期、总价、状态（待支付/已确认）。
  - 评价表：存储评价ID、订单ID、评分（1-5分）、文字内容、图片URL。
- 数据缓存：
  - Redis缓存热门房源列表（按访问量排序）、用户近期浏览记录（LRU算法淘汰旧数据）。
应用层
- Django后端：
  - 使用DRF的ViewSet与Serializer实现API序列化（如将房源模型转换为JSON格式）。
  - 实现JWT（JSON Web Token）认证，保护敏感接口（如订单创建）。
  - 使用Celery异步处理耗时任务（如发送短信通知、生成推荐列表）。
- Vue.js前端：
  - 采用Vue Router管理页面路由（如/search对应搜索页），Vuex管理全局状态（如用户登录状态）。
  - 使用Axios与后端API交互，处理响应数据（如将API返回的房源列表渲染为卡片组件）。
推荐层
- 协同过滤算法：
  - 基于用户的相似度计算（如余弦相似度）：
```
 
```
    python
```
1from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
2user_features = [[1, 0, 1], [0, 1, 0]]  # 示例用户特征（是否点击过房源A/B/C）
3similarity = cosine_similarity(user_features)
```
  - 根据相似用户的行为推荐房源（如用户A与用户B相似，用户B收藏过房源X，则推荐房源X给用户A）。
- 内容过滤算法：
  - 将房源特征向量化（如[价格=300, 评分=4.5, 距离地铁站=200米]），计算与用户偏好的匹配度（如用户偏好价格<400且评分>4的房源）。

四、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析与设计	第1-2周	确定系统功能清单、数据库ER图、UI原型设计（使用Figma绘制用户端与房东端界面）。
数据层开发	第3-4周	搭建PostgreSQL数据库，设计表结构并导入模拟数据（如生成1000条房源数据），配置Redis缓存。
后端API开发	第5-6周	实现用户认证、房源查询、订单管理等API，编写单元测试（如测试用户登录接口返回200状态码）。
前端开发与联调	第7-8周	开发Vue.js界面（搜索页、详情页、房东管理页），与后端API联调（如点击“收藏”按钮调用收藏API）。
推荐引擎开发	第9-10周	实现协同过滤与内容过滤算法，集成至Django后端（如定时任务每天更新用户画像），优化推荐准确率（通过A/B测试对比不同算法效果）。
测试与部署	第11-12周	进行压力测试（如模拟1000用户同时搜索房源），部署至云服务器，编写用户手册与系统维护文档。

五、预期成果

系统功能
- 可运行的Web应用（示例域名），支持用户注册/登录、房源搜索、智能推荐、订单管理。
- 推荐准确率≥80%（基于测试数据集验证，如用户点击推荐房源的比例）。
- 系统响应时间≤2秒（90%请求在2秒内返回结果）。
交付物
- 技术报告（含系统架构图、数据库设计、推荐算法说明）。
- 用户操作手册（图文步骤说明如何发布房源、下单、查看推荐）。
- 开源代码（GitHub仓库，含Docker部署脚本与模拟数据生成脚本）。

六、风险评估与应对

数据稀疏性风险
- 新用户或新房源缺乏历史行为数据，导致推荐不准确。
- 应对：对新用户展示热门房源或基于地理位置的默认推荐，对新房源提取通用特征（如价格、评分）参与内容过滤。
高并发访问风险
- 节假日期间用户集中查询可能导致数据库连接池耗尽。
- 应对：使用连接池（如Django的django-db-geventpool），优化SQL查询（添加索引），启用云服务器自动扩容。
推荐算法性能风险
- 协同过滤计算用户相似度时可能消耗大量内存（如用户量达百万级）。
- 应对：采用近似最近邻算法（如Annoy）加速相似度计算，或限制相似用户数量（如仅考虑Top 100相似用户）。

项目负责人：
日期：

此任务书可根据实际业务需求（如是否需要支持多语言、是否接入第三方登录）进一步细化功能模块与技术选型。

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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