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 2025-12-20 11:00:52 发布 · 450 阅读

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#课程设计 #大数据 #python #机器学习 #django #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

Django+Vue.js酒店/民宿推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

随着旅游业的蓬勃发展，个性化住宿需求激增，传统酒店预订平台存在信息过载、推荐同质化等问题。本系统基于Django（后端）与Vue.js（前端）构建，结合用户行为分析、地理位置服务和机器学习算法，实现智能化的酒店/民宿推荐功能。系统目标包括：

多维度数据整合：融合价格、评分、位置、设施、用户评价等核心要素。
个性化推荐：基于用户历史行为、偏好标签和实时场景（如商务/度假）生成动态推荐列表。
实时交互体验：通过地图可视化、筛选排序和即时预订功能提升用户决策效率。
高并发支持：采用分布式架构应对旅游旺季流量峰值。

二、系统架构设计

系统采用前后端分离架构，分为数据层、服务层、接口层和展示层，技术选型与功能划分如下：

1. 数据层

核心数据库：
- MySQL：存储结构化数据（用户信息、酒店基础属性、订单记录）。
- MongoDB：存储非结构化数据（用户评价文本、图片URL、设施标签）。
缓存与索引：
- Redis：缓存热门酒店列表、用户会话信息和实时房价数据。
- Elasticsearch：构建全文检索引擎，支持模糊搜索（如“海景房”“近地铁”）。
地理数据：
- PostGIS：扩展PostgreSQL支持地理空间查询（如“5公里内酒店”）。

2. 服务层

后端框架：
- Django REST Framework：提供RESTful API接口，处理用户认证、数据查询和业务逻辑。
- Celery：异步处理耗时任务（如推荐模型推理、图片压缩）。
推荐引擎：
- 协同过滤：基于用户-物品评分矩阵的Item-CF算法，挖掘相似酒店。
- 内容过滤：结合酒店标签（如“亲子”“宠物友好”）和用户偏好匹配。
- 混合推荐：加权融合协同过滤与内容过滤结果，解决冷启动问题。
第三方服务：
- 高德地图API：获取酒店地理位置、计算距离和绘制周边地图。
- 短信/邮件服务：通过阿里云通信发送预订确认和优惠通知。

3. 接口层

API设计：
- 用户接口：/api/users/（注册/登录/信息管理）。
- 酒店接口：/api/hotels/（列表/详情/筛选）。
- 推荐接口：/api/recommendations/（个性化推荐列表）。
- 订单接口：/api/orders/（创建/支付/查询）。
安全机制：
- JWT认证：通过Token实现无状态会话管理。
- 数据脱敏：用户手机号、邮箱等敏感信息加密存储。

4. 展示层

前端框架：
- Vue.js 3：构建响应式界面，使用Composition API管理组件逻辑。
- Vue Router：实现单页应用（SPA）的路由导航。
- Pinia：状态管理库，替代Vuex，简化全局状态共享。
UI组件库：
- Element Plus：提供表单、弹窗、表格等标准化组件。
- ECharts：绘制价格趋势图、评分分布饼图等数据可视化图表。
- Mapbox GL JS：渲染交互式地图，标记酒店位置和周边设施。
交互功能：
- 动态筛选：用户可通过价格区间、星级、设施标签等多条件组合筛选。
- 实时比价：滑动价格滑块时，页面动态更新推荐列表。
- 收藏夹：用户可收藏酒店，支持跨设备同步。

三、核心功能实现

1. 个性化推荐算法

（1）基于Item-CF的协同过滤

python

1# Django后端实现Item-CF推荐
2from django.db import connection
3import numpy as np
4
5def item_based_cf(user_id, top_k=10):
6    # 从数据库获取用户历史浏览/预订记录
7    with connection.cursor() as cursor:
8        cursor.execute("""
9            SELECT hotel_id, rating FROM user_ratings WHERE user_id = %s
10        """, [user_id])
11        user_ratings = dict(cursor.fetchall())
12    
13    # 构建物品相似度矩阵（简化版，实际需考虑稀疏矩阵优化）
14    all_hotels = set(user_ratings.keys())
15    sim_matrix = {}
16    for hotel_a in all_hotels:
17        sim_matrix[hotel_a] = {}
18        for hotel_b in all_hotels:
19            if hotel_a == hotel_b:
20                continue
21            # 计算余弦相似度（实际需归一化）
22            sim = np.dot([user_ratings.get(hotel_a, 0)], [user_ratings.get(hotel_b, 0)])
23            sim_matrix[hotel_a][hotel_b] = sim
24    
25    # 生成推荐列表
26    recommendations = {}
27    for hotel, sim_scores in sim_matrix.items():
28        if hotel not in user_ratings:  # 未浏览过的酒店
29            weighted_score = sum(sim_scores.get(h, 0) * user_ratings.get(h, 0) for h in user_ratings)
30            recommendations[hotel] = weighted_score
31    
32    return sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

（2）内容过滤补充

结合酒店标签（如“泳池”“免费早餐”）和用户偏好标签（从历史行为中提取），通过TF-IDF算法计算匹配度：

python

1from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
2
3# 假设已提取用户偏好标签和酒店标签
4user_tags = "海景 亲子 免费早餐"
5hotel_tags = {
6    "hotel_1": "海景 泳池",
7    "hotel_2": "亲子 宠物友好",
8    "hotel_3": "免费早餐 健身房"
9}
10
11# 计算TF-IDF相似度
12vectorizer = TfidfVectorizer().fit_transform([user_tags] + list(hotel_tags.values()))
13user_vec = vectorizer[0]
14similarities = {}
15for i, hotel_id in enumerate(hotel_tags.keys(), start=1):
16    hotel_vec = vectorizer[i]
17    similarity = np.dot(user_vec, hotel_vec.T).toarray()[0][0]
18    similarities[hotel_id] = similarity
19
20# 输出排序结果
21sorted_hotels = sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

2. 前端交互实现

（1）动态筛选组件

使用Vue.js实现多条件筛选：

vue

1<template>
2  <div class="filter-panel">
3    <el-select v-model="filters.priceRange" placeholder="价格区间">
4      <el-option label="0-200元" value="0-200"></el-option>
5      <el-option label="200-500元" value="200-500"></el-option>
6    </el-select>
7    
8    <el-checkbox-group v-model="filters.facilities">
9      <el-checkbox label="wifi">WiFi</el-checkbox>
10      <el-checkbox label="parking">停车场</el-checkbox>
11      <el-checkbox label="breakfast">早餐</el-checkbox>
12    </el-checkbox-group>
13    
14    <el-button @click="applyFilters">应用筛选</el-button>
15  </div>
16</template>
17
18<script setup>
19import { ref } from 'vue';
20import axios from 'axios';
21
22const filters = ref({
23  priceRange: '',
24  facilities: []
25});
26
27const applyFilters = async () => {
28  const params = {
29    price: filters.value.priceRange,
30    facilities: filters.value.facilities.join(',')
31  };
32  const response = await axios.get('/api/hotels/', { params });
33  // 更新酒店列表...
34};
35</script>

（2）地图可视化

集成Mapbox展示酒店分布：

javascript

1// Vue组件中初始化地图
2import mapboxgl from 'mapbox-gl';
3mapboxgl.accessToken = 'YOUR_MAPBOX_TOKEN';
4
5export default {
6  mounted() {
7    const map = new mapboxgl.Map({
8      container: 'map-container',
9      style: 'mapbox://styles/mapbox/streets-v12',
10      center: [116.4, 39.9], // 默认北京中心
11      zoom: 11
12    });
13
14    // 从API获取酒店数据并添加标记
15    axios.get('/api/hotels/nearby?lat=39.9&lng=116.4').then(response => {
16      response.data.forEach(hotel => {
17        new mapboxgl.Marker()
18          .setLngLat([hotel.longitude, hotel.latitude])
19          .setPopup(new mapboxgl.Popup().setHTML(`<h3>${hotel.name}</h3><p>¥${hotel.price}/晚</p>`))
20          .addTo(map);
21      });
22    });
23  }
24};

四、系统部署与优化

1. 部署方案

容器化部署：
- 使用Docker打包Django应用、MySQL数据库和Celery worker。
- 通过Docker Compose定义服务依赖关系，简化本地开发环境搭建。
云服务部署：
- AWS ECS：托管容器集群，支持自动扩缩容。
- 阿里云OSS：存储酒店图片和用户上传内容。
- CDN加速：对静态资源（JS/CSS/图片）启用CDN分发。

2. 性能优化

数据库优化：
- 为高频查询字段（如price、rating）创建复合索引。
- 使用读写分离，主库处理写入，从库处理查询。
缓存策略：
- Redis缓存热门酒店列表（TTL=10分钟）和用户推荐结果（TTL=1小时）。
- 对API响应启用HTTP缓存头（Cache-Control: max-age=3600）。
异步处理：
- 将推荐模型推理、图片压缩等耗时任务交给Celery异步执行。
- 使用消息队列（RabbitMQ）解耦服务间依赖。

五、应用场景与价值

旅游平台：作为OTA（在线旅游平台）的核心功能模块，提升用户转化率。
酒店运营：通过用户行为分析优化定价策略和设施配置。
个性化营销：基于推荐结果推送定向优惠券（如“您可能喜欢的酒店降价了”）。
数据驱动决策：为酒店投资方提供区域热度分析和竞争态势报告。

六、总结与展望

本系统通过Django+Vue.js的组合实现了高可维护性的前后端分离架构，结合混合推荐算法和地理信息服务，显著提升了住宿推荐的精准度和用户体验。未来可进一步探索以下方向：

实时推荐：基于用户实时位置（如机场/火车站周边）推送即时住宿需求。
多模态推荐：融合酒店图片（CNN识别装修风格）、评价文本（NLP情感分析）等非结构化数据。
强化学习：通过用户反馈动态调整推荐策略，实现“千人千面”的极致个性化。

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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