基于python+flask框架的旅游景点推荐系统（开题+程序+论文） 计算机毕设

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着旅游业的蓬勃发展，人们对旅游体验的需求日益多样化与个性化。在信息爆炸的时代，如何从海量旅游信息中快速筛选出符合个人兴趣与需求的旅游景点，成为游客面临的一大挑战。传统的旅游推荐方式往往依赖于旅行社推荐、朋友口碑或网络搜索，这些方法要么缺乏个性化，要么效率低下。因此，开发一个高效、智能且个性化的旅游景点推荐系统显得尤为重要。该系统能够基于用户的兴趣偏好、历史行为及实时数据，为游客提供精准、全面的旅游景点推荐，从而优化旅游决策过程，提升旅游体验质量。

研究意义

研究旅游景点推荐系统不仅具有重要的理论价值，更具备广泛的实践意义。理论上，它推动了人工智能、大数据处理、推荐算法等技术在旅游领域的应用与发展，丰富了旅游信息系统的研究内容。实践上，该系统能够有效解决游客在旅游规划中的信息不对称问题，帮助游客快速找到心仪的景点，减少决策成本；同时，也为旅游服务提供商提供了精准营销的渠道，促进了旅游资源的优化配置与旅游市场的繁荣。此外，通过个性化推荐，还能激发游客的潜在需求，促进旅游消费，为地方经济发展注入新活力。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个集用户管理、景点分类、景点信息展示、门票购买与退订等功能于一体的旅游景点推荐系统。通过深入分析用户行为数据、景点特征信息及市场趋势，运用先进的推荐算法，为用户提供个性化、智能化的旅游景点推荐服务。具体目标包括：构建用户画像，准确捕捉用户兴趣偏好；优化推荐算法，提高推荐精度与效率；完善系统功能，实现门票购买与退订的便捷操作；最终，通过用户反馈与系统迭代，不断提升用户体验，推动旅游行业的数字化转型与升级。

研究内容

本研究围绕旅游景点推荐系统的核心功能展开，具体研究内容包括：

1. 用户管理模块：设计并实现用户注册、登录、个人信息管理