node.js基于flask的成都旅游推荐项目程序+论文 可用于毕业设计

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码

系统程序文件列表

开题报告内容

一、选题背景

随着旅游业的蓬勃发展，旅游推荐系统成为提升游客旅游体验的重要工具。关于旅游推荐系统的研究，现有研究主要集中在通用的旅游目的地或热门旅游城市的整体推荐，专门针对成都这样具有独特文化和旅游资源的城市的研究较少。在国内外，旅游推荐系统多采用传统算法或通用模型构建，对于像成都这样融合了丰富美食文化、多样景点类型（如历史古迹、现代创意园区等）以及特色旅游路线（如与熊猫文化相关）的城市，在构建基于特定技术（如flask）的旅游推荐系统方面研究成果有限。本选题将以成都为研究情景，重点分析和研究如何利用flask构建一个整合成都旅游各方面信息（包括用户信息、旅游信息、景点类型、特色美食、酒店信息等）的旅游推荐系统，探寻如何更精准地满足游客需求的问题原因及机制，提出对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。这一研究有助于深入挖掘成都旅游资源在数字化推荐方面的潜力，提升成都旅游的信息化服务水平。 [1]

二、研究意义

（一）理论意义

本选题针对基于flask的成都旅游推荐系统等问题的研究具有一定的理论意义。通过构建这样一个特定于成都的旅游推荐系统，可以对旅游推荐系统相关的算法优化、数据整合与挖掘等理论进行深入的剖析。例如，在处理成都独特的旅游数据（如众多小众景点数据、特色美食与景点关联数据等）时，能够探索新的数据处理和推荐算法理论，为旅游推荐系统的理论发展提供新的案例和思路。

（二）现实意义

从现实意义来看，本研究具有重要价值。成都作为国内热门旅游城市，每年吸引大量游客。目前旅游信息分散，游客获取全面且精准的旅游信息较困难。该系统能够整合成都的景点类型、特色美食、酒店信息等各类旅游资源，为游客提供个性化的旅游推荐，包括旅游路线规划、美食推荐、酒店预订等功能，从而提高游客的旅游体验，促进成都旅游业的发展。同时，也有助于当地商家更好地推广自己的产品和服务，实现旅游产业的数字化升级。

三、研究方法

本研究采用多种研究方法相结合。

（一）文献分析法

通过查阅大量国内外关于旅游推荐系统、flask技术以及成都旅游资源的文献，了解相关研究现状和成果，分析现有研究的优点和不足，为本系统的设计提供理论依据和参考范例。

（二）案例研究法

选取其他成功的旅游推荐系统案例，特别是与地方特色旅游资源结合较好的案例，进行深入研究。分析它们在功能设计、用户体验优化、数据管理等方面的经验和教训，结合成都的实际情况，应用到本项目中。

（三）问卷调查法

设计针对成都游客（包括潜在游客）的问卷，了解他们在旅游过程中的需求（如对景点、美食、酒店的偏好，对旅游路线的期望等）、获取旅游信息的途径以及对现有旅游推荐服务的满意度等。通过对问卷数据