PAGEIII基于python的旅游系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和人們生活水平提高，旅游業(yè)也得到了快速的發(fā)展。人們對(duì)于旅游信息的獲取和行程安排的需求日益增加，但是互聯(lián)網(wǎng)上的旅游景點(diǎn)和旅游信息等等都存在著很多問(wèn)題，例如過(guò)度宣傳、信息不全面、價(jià)格虛標(biāo)、二次消費(fèi)等問(wèn)題，這導(dǎo)致游客在選擇旅游目的地的時(shí)候難以做出選擇。因此本項(xiàng)目通過(guò)爬取旅游網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，利用Django框架搭建了用戶友好的界面，并結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)景點(diǎn)信息等，項(xiàng)目使用可視化技術(shù)將景點(diǎn)信息以各種圖表直觀展示給用戶，提高了用戶體驗(yàn)，系統(tǒng)采用了一種協(xié)同過(guò)濾算法，通過(guò)評(píng)估用戶評(píng)價(jià)來(lái)推薦用戶可能感興趣的旅游景點(diǎn)，讓用戶可以高效的選擇旅游目的地，提升用戶的體驗(yàn)。通過(guò)本項(xiàng)目，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)功能豐富的旅游推薦系統(tǒng)，為用戶提供了個(gè)性化、精準(zhǔn)的旅游建議，具有一定的實(shí)用價(jià)值和推廣前景。我的以下幾部分表達(dá)了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。關(guān)鍵詞：python；django；爬蟲(chóng)；協(xié)同過(guò)濾算法；DesignandimplementationofthetourismsystembasedonpythonAbstract WiththedevelopmentoftheInternetandtheimprovementofpeople'slivingstandards,tourismhasalsodevelopedrapidly.People'sdemandforobtainingtourisminformationandschedulingisincreasingdaybyday,buttherearemanyproblemsinthetouristattractionsandtourisminformationontheInternet,suchasexcessivepublicity,incompleteinformation,falsepricelabels,secondaryconsumption,etc.,whichmakesitdifficultfortouriststomakechoiceswhenchoosingtouristdestinations.Therefore,thisprojectusesDjangoframeworktobuildauser-friendlyinterfacebycrawlingdatafromtourismwebsites,andcombineswithMySQLdatabasetostorescenicspotinformationanduserdata.Visualizationtechnologyisusedtovisuallydisplayscenicspotinformationtousersintheformofcharts,mapsandotherformstoimproveuserexperience.Collaborativefilteringalgorithmisusedinthisproject.Byanalyzinguserscores,collaborativefilteringalgorithmcanrecommendtraveldestinationsthatusersmaybeinterestedin,sothatuserscanefficientlyselecttraveldestinationsandimproveuserexperience.Throughthisproject,wehaverealizedatravelrecommendationsystemwithrichfunctions,providinguserswithpersonalizedandaccuratetraveladvice,whichhascertainpracticalvalueandpromotionprospects.ThefollowingpartsofthispaperdescribetheimplementationprocessoftourismsystembasedonpythonKeyWords:Python；Django；Reptiles；Collaborativefilteringalgorithm目錄14748摘要 I31245Abstract II3322第1章緒論 1324201.1研究背景和動(dòng)機(jī) 1298951.1.1研究背景 145231.1.2研究動(dòng)機(jī) 113101.2研究目標(biāo) 14651.2.1研究目標(biāo) 196311.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 246741.3.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 2118481.3.2國(guó)外研究現(xiàn)狀 31816第2章項(xiàng)目技術(shù)介紹 4105472.1關(guān)鍵項(xiàng)目技術(shù)的介紹 4297442.1.1python爬蟲(chóng)介紹 4102322.1.2可視化技術(shù)介紹 6181272.1.3Django框架介紹 7303452.1.4協(xié)同過(guò)濾算法介紹 927473第3章系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì) 11153153.1系統(tǒng)分析 11172293.1.1數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 11101903.1.2功能架構(gòu)設(shè)計(jì) 11286843.1.3模塊功能描述 11289733.2系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹 12202523.3系統(tǒng)可行性分析 1374983.3.1技術(shù)可行性 1347963.3.2系統(tǒng)安全性分析 1445033.4系統(tǒng)設(shè)計(jì) 1447823.4.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想 14105933.4.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則 157825結(jié)論 1615769參考文獻(xiàn) 177481附錄 1828225致謝 19PAGE7第1章緒論1.1研究背景和動(dòng)機(jī)1.1.1研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展，越來(lái)越多的人選擇利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)規(guī)劃和安排自己的旅行。然而，旅游信息的爆炸性增長(zhǎng)和信息質(zhì)量的參差不齊給用戶帶來(lái)了一定的困擾，他們往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力來(lái)篩選和選擇合適的旅游目的地和線路。在這樣的背景下，設(shè)計(jì)一套高效、個(gè)性化的旅游推薦系統(tǒng)變得尤為重要。1.1.2研究動(dòng)機(jī)本研究旨在探索如何利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)，針對(duì)傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)存在的問(wèn)題，創(chuàng)建并部署基于協(xié)同過(guò)濾算法的旅游推薦系統(tǒng)。為了幫助用戶更高效、更精確地規(guī)劃行程，該系統(tǒng)將評(píng)估用戶對(duì)旅游景點(diǎn)的評(píng)價(jià)，并推薦適合用戶需求的個(gè)性化旅游地點(diǎn)和路線。1.2研究目標(biāo)1.2.1研究目標(biāo)這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是完成一個(gè)實(shí)用的旅游推薦系統(tǒng)，具體包括以下幾個(gè)方面：1、用戶模塊：包含用戶注冊(cè)、登錄等多項(xiàng)管理功能，為推薦系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持2.應(yīng)用景點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和爬蟲(chóng)技術(shù)：利用爬蟲(chóng)技術(shù)，從各種數(shù)據(jù)源收集旅游景點(diǎn)信息，并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，作為推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.創(chuàng)建推薦算法：以協(xié)同過(guò)濾技術(shù)為基礎(chǔ)，創(chuàng)建并部署推薦引擎。利用用戶行為和選擇分析，為用戶量身定制旅行建議。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀如何利用用戶行為數(shù)據(jù)和游客信息，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的推薦算法，創(chuàng)建有效的系統(tǒng)架構(gòu)和用戶界面，這些都是國(guó)內(nèi)旅游推薦系統(tǒng)研究的主要關(guān)注點(diǎn)。研究者們致力于提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、用戶滿意度和系統(tǒng)性能，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的用戶需求和激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。創(chuàng)建和改進(jìn)旅游推薦算法（如協(xié)同過(guò)濾算法、深度學(xué)習(xí)算法和基于內(nèi)容的推薦算法）是眾多項(xiàng)目的重點(diǎn)?；趯?duì)用戶過(guò)去行為和興趣的分析，這些算法會(huì)推薦個(gè)性化的旅行地點(diǎn)和行程。為了提高推薦系統(tǒng)的精確度和定制化程度，研究人員對(duì)用戶的瀏覽歷史、搜索模式和交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢查和評(píng)估，以便對(duì)其旅行偏好和行為特征進(jìn)行建模和評(píng)估。一些研究關(guān)注于推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和技術(shù)應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理、分布式計(jì)算、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理等方面，以提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。有些研究關(guān)注于用戶體驗(yàn)和界面設(shè)計(jì)，通過(guò)優(yōu)化用戶界面和交互設(shè)計(jì)，提升用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的滿意度和使用體驗(yàn)·大量研究挖掘用戶偏好和行為模式，為消費(fèi)者提供個(gè)性化旅行建議，并利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法分析大量用戶行為數(shù)據(jù)和旅行信息。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究者們開(kāi)始嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)的結(jié)合，構(gòu)建更加智能化和精準(zhǔn)的旅游推薦系統(tǒng)。一些研究探索用戶參與式推薦的方法，通過(guò)引入用戶反饋和社交網(wǎng)絡(luò)信息，增強(qiáng)推薦系統(tǒng)的個(gè)性化和用戶參與度?？傊瑖?guó)內(nèi)旅游推薦系統(tǒng)的研究已經(jīng)取得了一些成果，但仍有機(jī)會(huì)和問(wèn)題需要解決。未來(lái)的研究將繼續(xù)關(guān)注推薦算法的創(chuàng)新、系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)化和用戶體驗(yàn)的提升，以滿足用戶日益增長(zhǎng)的個(gè)性化旅游需求。1.3.2國(guó)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，旅游推薦系統(tǒng)的研究也是一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域，研究者們通過(guò)探索各種推薦算法、用戶行為分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面，致力于提供更智能化和個(gè)性化的旅游推薦服務(wù)。國(guó)外研究創(chuàng)新和進(jìn)步的主要領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)算法、協(xié)同過(guò)濾算法、基于內(nèi)容的推薦算法等。研究者們探索如何利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度。類似于國(guó)內(nèi)，國(guó)外的研究也注重用戶行為分析和建模，通過(guò)挖掘用戶的瀏覽記錄、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和地理位置信息，了解用戶的旅游偏好和行為特征，為用戶提供更精準(zhǔn)的推薦。國(guó)外的研究也關(guān)注于推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和技術(shù)應(yīng)用，如云計(jì)算、分布式計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理等，以提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。研究重點(diǎn)是界面設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)，目標(biāo)是改進(jìn)交互和用戶界面設(shè)計(jì)，以提高用戶體驗(yàn)和對(duì)推薦系統(tǒng)的滿意度。國(guó)外的研究更加強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科合作，將計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)融合起來(lái)，構(gòu)建更智能化和人性化的旅游推薦系統(tǒng)。由于國(guó)際化的旅游需求，國(guó)外的研究也開(kāi)始關(guān)注跨文化推薦的問(wèn)題，探索如何為不同文化背景的用戶提供個(gè)性化的旅游推薦服務(wù)。近年來(lái)，國(guó)外的研究開(kāi)始關(guān)注推薦系統(tǒng)的可解釋性問(wèn)題，探索如何讓用戶更好地理解推薦結(jié)果的生成過(guò)程，增強(qiáng)用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的信任和認(rèn)可度。綜上所述，國(guó)外旅游推薦系統(tǒng)的研究同樣取得了一定的成果，未來(lái)的研究將繼續(xù)關(guān)注推薦算法的創(chuàng)新、系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)化和用戶體驗(yàn)的提升，以應(yīng)對(duì)旅游市場(chǎng)的不斷變化和用戶需求的日益多樣化。項(xiàng)目技術(shù)介紹2.1關(guān)鍵項(xiàng)目技術(shù)的介紹2.1.1python爬蟲(chóng)介紹Python爬蟲(chóng)通過(guò)HTTP協(xié)議與網(wǎng)站服務(wù)器建立連接，并發(fā)送HTTP請(qǐng)求來(lái)獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常是HTML、XML、JSON等格式的文本數(shù)據(jù)。爬蟲(chóng)程序?qū)Λ@取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和提取，以篩選出所需的信息，并可將這些信息存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或本地文件中。Python爬蟲(chóng)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎優(yōu)化、輿情監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。開(kāi)發(fā)Python爬蟲(chóng)需要掌握一些關(guān)鍵技術(shù)，如HTTP協(xié)議、HTML解析、正則表達(dá)式、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。Python提供了如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等庫(kù)和框架，便于數(shù)據(jù)的抓取和處理。同時(shí)，開(kāi)發(fā)者需要注意合法性和道德性，遵循法律和規(guī)范，避免給網(wǎng)站和用戶帶來(lái)不良影響。爬蟲(chóng)技術(shù)的工作流程一般可以分為以下幾個(gè)步驟：1.爬取目標(biāo)：第一步是選擇要抓取的網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。這包括決定需要收集哪類信息和收集多少信息。2.HTTP請(qǐng)求：為獲取網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼，使用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言中的HTTP庫(kù)向目標(biāo)網(wǎng)站提交HTTP請(qǐng)求。3.內(nèi)容解析：要提取所需數(shù)據(jù)，包括文本、照片和鏈接，請(qǐng)使用HTML解析庫(kù)解析收到的HTML源代碼。4.管理頁(yè)面結(jié)構(gòu)：對(duì)于復(fù)雜的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，可能需要額外的處理，如分頁(yè)、登錄驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)加載內(nèi)容等。5.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)：將提取到的信息存儲(chǔ)到本地文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中，以備后續(xù)分析和使用。通?？梢允褂脭?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)存儲(chǔ)爬取到的數(shù)據(jù)。6.異常處理與重試：在整個(gè)抓取過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)各種異常情況，如網(wǎng)絡(luò)超時(shí)或未找到頁(yè)面。編寫(xiě)異常處理代碼和采用合理的重試技術(shù)至關(guān)重要。爬蟲(chóng)的主要組成部分：1.爬取引擎：爬取引擎是爬蟲(chóng)的核心組件，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和控制整個(gè)爬取過(guò)程。爬取引擎還負(fù)責(zé)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求、處理異常情況、限制爬取速率等。2.鏈接管理器：鏈接管理器負(fù)責(zé)管理待抓取的URL集合。它負(fù)責(zé)去重、過(guò)濾、存儲(chǔ)和提取URL，確保爬取過(guò)程中不會(huì)重復(fù)抓取同一個(gè)URL，同時(shí)保證盡可能多地覆蓋目標(biāo)網(wǎng)站。3.HTML下載器：HTML下載器負(fù)責(zé)發(fā)送HTTP請(qǐng)求，獲取網(wǎng)頁(yè)源代碼或其他資源，并將其返回給爬取引擎。下載器通常支持處理各種類型的請(qǐng)求（GET、POST、PUT等），同時(shí)還需要處理各種異常情況（如網(wǎng)絡(luò)超時(shí)、頁(yè)面不存在等）。4.HTML解析器：網(wǎng)頁(yè)解析器負(fù)責(zé)解析下載的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，并從中提取出目標(biāo)數(shù)據(jù)。它通常使用解析庫(kù)來(lái)解析文檔，然后根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則提取出所需的信息，如鏈接、文本內(nèi)容、圖片等。5.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器：從在線網(wǎng)站提取的數(shù)據(jù)必須通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器保存到本地文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中。除了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、更新、查詢和刪除操作外，它還負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的格式化和持久性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器通常使用文件系統(tǒng)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、PostgreSQL）或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。6.日志記錄器：日志記錄器負(fù)責(zé)記錄爬取過(guò)程中的各種操作和異常情況。它通常記錄爬取的URL、下載的內(nèi)容、錯(cuò)誤信息等，以便后續(xù)的錯(cuò)誤排查和分析。爬蟲(chóng)相關(guān)的常用庫(kù)和工具：1.Requests：Python的HTTP庫(kù)，用于發(fā)送HTTP請(qǐng)求和處理響應(yīng)，是爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。2.BeautifulSoup：Python的HTML解析庫(kù)，用于解析網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼，提取出需要的信息。3.Scrapy：Pythoh的爬蟲(chóng)框架，提供了一套完整的爬取流程和組件，方便開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建和部署爬蟲(chóng)。4.Selenium：自動(dòng)化測(cè)試工具，常用于處理動(dòng)態(tài)加載的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，模擬瀏覽器行為進(jìn)行爬取。5.Splash：基于Webkit的瀏覽器渲染服務(wù)，可以通過(guò)HTTP接口進(jìn)行控制，用于處理渲染的頁(yè)面。6.lxml：解析網(wǎng)頁(yè)源碼庫(kù)，速度較快。7.Pandas：數(shù)據(jù)處理和分析庫(kù)，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理。8.Scrapy-Redis：Scrapy的分布式擴(kuò)展，用于支持多臺(tái)機(jī)器共同爬取數(shù)據(jù)，提高爬取效率和穩(wěn)定性。9.Celery：分布式任務(wù)隊(duì)列，用于爬蟲(chóng)的任務(wù)調(diào)度和并發(fā)處理。總之，Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的應(yīng)用范圍非常廣泛。它們被廣泛應(yīng)用于許多不同的領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)觀測(cè)、各種分析、各種數(shù)據(jù)獲取和優(yōu)化搜索等，是這些領(lǐng)域和其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.1.2可視化技術(shù)介紹可視化技術(shù)一詞描述的是利用各種可視化組件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化格式的過(guò)程。這樣，用戶就能更容易地看到數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和異?，F(xiàn)象，并從直觀的角度理解數(shù)據(jù)?？梢暬夹g(shù)的主要組成部分：1.圖表類型：圖表類型是可視化的基本形式，不同類型的圖表適用于展示不同類型的數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的圖表類型包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等。2.顏色和視覺(jué)元素：顏色和其他視覺(jué)元素（如線條、點(diǎn)、區(qū)域等）用于突出數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)或表示數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。合理選擇顏色和視覺(jué)元素可以使可視化圖形更具吸引力和表達(dá)力。3.互動(dòng)功能：這一功能通過(guò)讓用戶以最符合其要求的方式自由查看數(shù)據(jù)，使可視化具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和交互性。4.動(dòng)態(tài)效果：動(dòng)態(tài)效果可以增加可視化圖形的吸引力和趣味性，使用戶更加容易地理解數(shù)據(jù)變化的過(guò)程和趨勢(shì)。常見(jiàn)的動(dòng)態(tài)效果包括動(dòng)畫(huà)、實(shí)時(shí)更新等。5.數(shù)據(jù)可視化工具和庫(kù)：為了簡(jiǎn)化可視化的過(guò)程，提高效率，通常會(huì)使用各種數(shù)據(jù)可視化工具和庫(kù)。常用的數(shù)據(jù)可視化工具和庫(kù)包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、D3.js等。以上是可視化技術(shù)的主要組成部分，通過(guò)合理的選擇和組合，可以實(shí)現(xiàn)各種形式的數(shù)據(jù)可視化，從而幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)并做出決策。2.1.3Django框架介紹Django是一個(gè)用于構(gòu)建Web應(yīng)用程序的高級(jí)PythonWeb框架。這個(gè)框架主要由框架的開(kāi)發(fā)人員維護(hù)，這樣可以讓使用者能更好開(kāi)發(fā)程序。Django框架的主要特點(diǎn)：1.功能齊全：Django提供了開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng)建各種在線應(yīng)用程序所需的所有功能，包括表單處理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、URL路由、用戶身份驗(yàn)證和模板系統(tǒng)。2.強(qiáng)大的ORM：Django的ORM（Object-RelationalMapping）系統(tǒng)使開(kāi)發(fā)人員能夠使用Python對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，而無(wú)需手動(dòng)編寫(xiě)SQL查詢。通過(guò)其全面的查詢API和對(duì)眾多數(shù)據(jù)庫(kù)后端的支持，數(shù)據(jù)庫(kù)操作變得簡(jiǎn)單而靈活。3.內(nèi)置管理后臺(tái)：Django有一個(gè)有效的內(nèi)置管理后端，可自行生成維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)模型的界面。開(kāi)發(fā)人員無(wú)需編寫(xiě)額外的代碼，只需進(jìn)行少量配置，就能在數(shù)據(jù)庫(kù)上執(zhí)行CRUD（創(chuàng)建、讀取、更新和刪除）操作。4.URL系統(tǒng)：開(kāi)發(fā)人員可以使用Django的URL路由系統(tǒng)將URL映射到視圖函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求路由和分發(fā)。該系統(tǒng)支持正則表達(dá)式和命名空間，從而提高了URL設(shè)置的靈活性和可擴(kuò)展性。5.模板系統(tǒng)：為了生成動(dòng)態(tài)HTML頁(yè)面，Django擁有強(qiáng)大的模板系統(tǒng)。模板系統(tǒng)支持模板繼承、模板標(biāo)簽、過(guò)濾器等功能，便于開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建復(fù)雜的頁(yè)面結(jié)構(gòu)。Django主要由下面這些部分組成：1.視圖：Django的視圖是處理HTTP請(qǐng)求的地方。HTTP請(qǐng)求被發(fā)送到每個(gè)視圖函數(shù)，然后視圖函數(shù)返回HTTP響應(yīng)。視圖函數(shù)負(fù)責(zé)生成適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)結(jié)果，并根據(jù)請(qǐng)求內(nèi)容進(jìn)行邏輯處理。視圖函數(shù)提供了渲染模板、調(diào)用其他函數(shù)、從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)等功能。2.模板：模板是一種包含占位符和標(biāo)簽的文本文件，其中包含了頁(yè)面的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。視圖函數(shù)可以通過(guò)渲染模板將模板中的占位符替換為具體的數(shù)據(jù)，生成最終的HTML頁(yè)面。3.路由：Django的路由模塊將URL映射到視圖功能。路由概述了相關(guān)的視圖函數(shù)和URL模式。當(dāng)Django收到HTTP請(qǐng)求時(shí)，它會(huì)使用請(qǐng)求的URL來(lái)匹配匹配的路由規(guī)則，并調(diào)用相關(guān)的視圖方法來(lái)處理請(qǐng)求。4.表單：開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)定義表單類來(lái)描述表單的字段和驗(yàn)證規(guī)則，Django會(huì)自動(dòng)處理表單的展示、驗(yàn)證和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等過(guò)程。5.管理后臺(tái)：Django有一個(gè)用于數(shù)據(jù)管理的集成界面，稱為管理后臺(tái)。由于配置簡(jiǎn)單，開(kāi)發(fā)人員無(wú)需編寫(xiě)額外代碼即可在管理后臺(tái)添加、刪除、更改或查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。6.中間件：Django的一個(gè)組件稱為中間件，用于在處理HTTP請(qǐng)求和生成HTTP響應(yīng)時(shí)執(zhí)行額外的邏輯。除了預(yù)處理請(qǐng)求和后處理響應(yīng)，中間件還可以執(zhí)行其他任務(wù)，如授權(quán)檢查、日志記錄、緩存以及請(qǐng)求和響應(yīng)之間的其他任務(wù)。總之，Django框架的主要用途是可擴(kuò)展性、安全性、URL路由、快速開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)庫(kù)操作。其目標(biāo)是提供一個(gè)高效、用戶友好和強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)環(huán)境，以便開(kāi)發(fā)人員可以集中精力將業(yè)務(wù)邏輯付諸實(shí)踐，而不是在支持細(xì)節(jié)上花費(fèi)過(guò)多時(shí)間。2.1.4協(xié)同過(guò)濾算法介紹協(xié)同過(guò)濾算法是推薦系統(tǒng)中的一種常用方法，它通過(guò)比較人或產(chǎn)品之間的相似性來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)未知對(duì)象的偏好程度。它基于用戶過(guò)去的行為數(shù)據(jù)（如評(píng)分、偏好等）。協(xié)同過(guò)濾算法使用方法：1.數(shù)據(jù)收集：首先，最重要的是收集用戶行為信息，包括評(píng)分、點(diǎn)擊、購(gòu)買(mǎi)和其他與事物相關(guān)的操作?？梢允褂媒灰子涗?、用戶操作日志和其他來(lái)源來(lái)檢索這些數(shù)據(jù)。2.相似度計(jì)算：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾必須確定人與人之間的相似性，而基于項(xiàng)的協(xié)同過(guò)濾必須確定項(xiàng)與項(xiàng)之間的相似性。余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)和其他常用方法都可用于計(jì)算相似度。3.鄰居選擇：一旦確定了相似性，就必須從可比用戶或產(chǎn)品中選擇一定數(shù)量的鄰居。一般來(lái)說(shuō)，只有相似度大于閾值的用戶或?qū)ο蟛艜?huì)被選為鄰居。4.預(yù)測(cè)評(píng)分：利用周圍的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，估計(jì)目標(biāo)用戶對(duì)尚未評(píng)分的產(chǎn)品的評(píng)分。常用的預(yù)測(cè)方法包括加權(quán)平均或加權(quán)和。5.創(chuàng)建建議列表：根據(jù)預(yù)期評(píng)分創(chuàng)建推薦列表?？蓪㈩A(yù)測(cè)評(píng)分從高到低排序，然后向用戶推薦評(píng)分最高的項(xiàng)目。6.評(píng)估建議的有效性：使用離線評(píng)估或在線評(píng)估這兩種典型方法之一來(lái)評(píng)估創(chuàng)建的推薦列表。在線評(píng)估根據(jù)用戶在系統(tǒng)中的實(shí)際行為來(lái)評(píng)估推薦算法的有效性，而離線評(píng)估則使用離線數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和有效性。總之，協(xié)同過(guò)濾算法是一種通過(guò)挖掘用戶或產(chǎn)品之間的相似性來(lái)生成推薦的推薦系統(tǒng)算法。它基于用戶行為數(shù)據(jù)。Python上有多個(gè)開(kāi)源庫(kù)，可用于創(chuàng)建協(xié)同過(guò)濾算法。本系統(tǒng)中的協(xié)同過(guò)濾方法使用scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)。第3章系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)分析3.1.1數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是構(gòu)建系統(tǒng)的關(guān)鍵一環(huán)，它涉及到數(shù)據(jù)的組織、存儲(chǔ)和管理。下面是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)兩個(gè)表，一個(gè)存放爬取下來(lái)的景點(diǎn)數(shù)據(jù)，另一個(gè)存放系統(tǒng)用戶詳細(xì)，兩者依靠評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)，用戶可以對(duì)每個(gè)景點(diǎn)評(píng)價(jià)留下評(píng)論，數(shù)據(jù)庫(kù)圖如圖所示。圖3.1.1數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)圖通過(guò)以上的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，可以存儲(chǔ)用戶信息、旅游景點(diǎn)信息以及用戶行為數(shù)據(jù)，為推薦系統(tǒng)提供必要的數(shù)據(jù)支持。需要注意的是，在實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中，可能會(huì)根據(jù)具體需求對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和擴(kuò)展。例如，可以增加用戶收藏、評(píng)價(jià)等功能，進(jìn)一步豐富用戶行為數(shù)據(jù)，提高推薦的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)兩個(gè)表，一個(gè)存放爬取下來(lái)的景點(diǎn)數(shù)據(jù)，另一個(gè)存放系統(tǒng)用戶詳細(xì)，兩者依靠評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)，用戶可以對(duì)每個(gè)景點(diǎn)評(píng)價(jià)留下評(píng)論，數(shù)據(jù)庫(kù)的表如圖所示。表3.1.1旅游信息表字段名數(shù)據(jù)類型標(biāo)識(shí)備注idintID主鍵titlevarchar(255)景點(diǎn)名非空l(shuí)evelvarchar(255)等級(jí)非空discountvarchar(255)折扣非空salecountvarchar(255)銷量非空provincevarchar(255)省份非空starvarchar(255)熱度非空detailAddressvarchar(255)景點(diǎn)詳情地址非空shortIntrovarchar(2555)短評(píng)非空detailurlvarchar(255)詳情地址非空scorevarchar(255)評(píng)分非空pricevarchar(255)價(jià)格非空commentsLenvarchar(2555)評(píng)論個(gè)數(shù)非空detailIntrovarchar(2550)詳情介紹非空Img_listvarchar(2555)圖片列表非空commentsvarchar(255)用戶評(píng)論非空covervarchar(2555)封面非空creat_timedate爬取時(shí)間非空表3.1.1用戶表字段名數(shù)據(jù)類型標(biāo)識(shí)備注idintID主鍵usernamevarchar(255)用戶名非空passwordvarchar(255)密碼非空sexvarchar(255)性別addressvarchar(255)地址avatarvarchar(100)頭像TextareaVarchar(255)個(gè)人簡(jiǎn)介creat_timedate創(chuàng)建時(shí)間3.1.2功能架構(gòu)設(shè)計(jì)根據(jù)需求調(diào)研結(jié)果確定本系統(tǒng)主要包括以下功能模塊，如圖所示。圖3.1.2系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)首頁(yè)：首頁(yè)提供給用戶去注冊(cè)賬號(hào)和登錄賬號(hào)的功能，并且用戶進(jìn)入首頁(yè)后可以直觀看到系統(tǒng)整體信息和各種功能。個(gè)人信息：用戶可以在這一個(gè)模塊去瀏覽自己的個(gè)人信息，并且可以在里面去修改自己的個(gè)人信息，可以添加各種信息如個(gè)人簡(jiǎn)介等等，接著用戶如果對(duì)自己的密碼不滿意，用戶可以隨時(shí)修改密碼。數(shù)據(jù)表格：展示系統(tǒng)爬取到的各個(gè)旅游景點(diǎn)的各種信息，例如景區(qū)名，評(píng)級(jí)，省份，評(píng)分，價(jià)格，月銷量和圖片等等信息，讓用戶可以在這里直接瀏覽到各種景點(diǎn)的信息，并且還添加了搜索功能，讓用戶可以直接搜索想要了解的景點(diǎn)的詳細(xì)信息。數(shù)據(jù)可視化：這一模塊將系統(tǒng)爬取的到所有景點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一個(gè)可視化操作，用柱狀圖和折線圖去直觀的給用戶展示數(shù)據(jù)，并且用戶也可以直接觀看數(shù)據(jù)表格，當(dāng)然用戶也可以去下載這些可視化的數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可視化模塊將會(huì)包含城市和景點(diǎn)等級(jí)分析，評(píng)分情況分析，價(jià)格銷量分析，評(píng)論分析，方便用戶去更好的對(duì)想去的旅游景點(diǎn)進(jìn)行判斷，讓用戶能從這些數(shù)據(jù)中確定自己想去要的省份的景點(diǎn)等等。推薦算法：這一個(gè)模塊是一個(gè)推薦模塊，這一模塊將會(huì)使用協(xié)同過(guò)濾推薦算法去實(shí)現(xiàn)推薦功能，會(huì)根據(jù)用戶對(duì)各個(gè)景點(diǎn)的評(píng)分去給用戶推薦景點(diǎn)，如果沒(méi)有適合的景點(diǎn)，例如用戶沒(méi)有對(duì)任何的景點(diǎn)去進(jìn)行一個(gè)評(píng)價(jià)和評(píng)分的操作，那么這一模塊將會(huì)直接為用戶提供系統(tǒng)所爬取到的銷量最高的景點(diǎn)的數(shù)據(jù)給用戶，如果沒(méi)有合適的景點(diǎn)為用戶推薦，算法默認(rèn)推薦銷量最高的景點(diǎn)。3.1.3模塊功能描述用戶注冊(cè)登錄后，自動(dòng)進(jìn)入到系統(tǒng)首頁(yè)，可以看到各種景區(qū)的信息，比如中國(guó)景區(qū)地圖、景點(diǎn)排行、銷量排行以及系統(tǒng)用戶創(chuàng)建時(shí)間占比等基礎(chǔ)信息。在左側(cè)導(dǎo)航欄分為了首頁(yè)、個(gè)人信息、數(shù)據(jù)表格、數(shù)據(jù)可視化、景點(diǎn)推薦5個(gè)模塊。用戶可以在個(gè)人信息模塊修改個(gè)人信息與密碼，可以添加各種信息如個(gè)人簡(jiǎn)介等等，在數(shù)據(jù)總覽模塊可以看到景點(diǎn)數(shù)據(jù)并且添加評(píng)論為景點(diǎn)推薦做基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)可視化模塊可以看到很多景點(diǎn)數(shù)據(jù)分析比如城市評(píng)級(jí)景點(diǎn)，評(píng)分，銷量與價(jià)格等等數(shù)據(jù)的展示。景點(diǎn)推薦模塊根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)與用戶自己的評(píng)分，通過(guò)協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)用戶進(jìn)行合適的景點(diǎn)推薦，詞云圖模塊展示了景點(diǎn)簡(jiǎn)介與用戶評(píng)論的詞云圖。系統(tǒng)總體模塊如圖所示。圖3.1.3用戶用例圖系統(tǒng)總體模塊功能介紹如下：1.用戶注冊(cè)：用戶在用戶注冊(cè)的頁(yè)面中寫(xiě)上自己喜歡的用戶名和密碼，然后就可以點(diǎn)擊注冊(cè)按鈕去注冊(cè)賬號(hào)，但是系統(tǒng)會(huì)去判斷用戶寫(xiě)的用戶名是否已經(jīng)存在，若是用戶名存在則會(huì)報(bào)錯(cuò)并且彈出一個(gè)頁(yè)面顯示用戶名已存在。不止如此，系統(tǒng)還會(huì)判定用戶注冊(cè)時(shí)輸入的兩次密碼是否一致，如果不一致則不能創(chuàng)建賬號(hào)，并且也會(huì)彈出一個(gè)新的頁(yè)面顯示用戶輸入兩次密碼不一致，導(dǎo)致創(chuàng)建失敗。2.用戶登錄：用戶在頁(yè)面中輸入自己的創(chuàng)建的用戶名和密碼，若是用戶名和密碼都正確則會(huì)直接跳轉(zhuǎn)到主頁(yè)面。3.首頁(yè)信息：用于登錄后所跳轉(zhuǎn)到的主頁(yè)面，主頁(yè)面主要包含左側(cè)模塊導(dǎo)航欄和各種景點(diǎn)信息，如5A級(jí)景點(diǎn)個(gè)數(shù)，評(píng)論區(qū)最多的景區(qū)，擁有景點(diǎn)最多的地方，評(píng)分排行前十景點(diǎn)，熱門(mén)景區(qū)地圖，銷量前十景點(diǎn)，用戶創(chuàng)建時(shí)間分布等等信息，讓用戶能大致地去了解系統(tǒng)的內(nèi)容。4.修改信息：用戶進(jìn)入修改信息模塊可以看到自己的注冊(cè)時(shí)的個(gè)人信息，并且還能在其中添加各種信息，例如地址，性別，個(gè)人簡(jiǎn)介等等。系統(tǒng)還直接上傳圖片作為用戶的個(gè)性化頭像。5.修改密碼：用戶可以在這個(gè)模塊去修改密碼，防止自己的密碼泄露，導(dǎo)致賬號(hào)被其他人使用等各種情況。6.數(shù)據(jù)操作：用戶進(jìn)入數(shù)據(jù)操作頁(yè)面可以看到各個(gè)景區(qū)的各種數(shù)據(jù)，如景區(qū)名，景區(qū)等級(jí)，景區(qū)省份，景區(qū)評(píng)分，價(jià)格，月銷量，圖片等數(shù)據(jù)，并且用戶能瀏覽完景點(diǎn)數(shù)據(jù)后給景點(diǎn)評(píng)分和添加評(píng)論，系統(tǒng)會(huì)把這些信息錄入數(shù)據(jù)庫(kù)。7.數(shù)據(jù)可視化：將系統(tǒng)所爬取到的景點(diǎn)各種信息去進(jìn)行可視化，里面包含了城市和景點(diǎn)等級(jí)分析，評(píng)分情況分析，價(jià)格銷量分析，評(píng)論分析，用戶可以直觀的看到自己想看的數(shù)據(jù)。8.景點(diǎn)推薦：用戶點(diǎn)擊景點(diǎn)推薦后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶對(duì)景點(diǎn)的評(píng)價(jià)和已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)為用戶推薦景點(diǎn)。3.1.4頁(yè)面架構(gòu)設(shè)計(jì)基于Python的旅游推薦系統(tǒng)的頁(yè)面架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮系統(tǒng)的功能模塊、用戶界面的友好性和易用性。系統(tǒng)整體頁(yè)面布局如下圖所示，圖3.1.4首頁(yè)設(shè)計(jì)圖1.導(dǎo)航欄：左側(cè)導(dǎo)航欄包含系統(tǒng)所有的功能模塊，可以點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)頁(yè)面去使用功能。2.首頁(yè)：首頁(yè)包含了各種信息如5A級(jí)景點(diǎn)個(gè)數(shù)，評(píng)論區(qū)最多的景區(qū)，擁有景點(diǎn)最多的地方，評(píng)分排行前十景點(diǎn)，熱門(mén)景區(qū)地圖，銷量前十景點(diǎn)，用戶創(chuàng)建時(shí)間分布等等信息，讓用戶能大致地去了解系統(tǒng)的內(nèi)容。并且點(diǎn)擊右上角的個(gè)人頭像可以登出系統(tǒng)。3.各模塊的頁(yè)面布局：每個(gè)模塊使用的頁(yè)面基本和首頁(yè)使用的頁(yè)面一致，用的都是相同的背景，只是其中內(nèi)容和模塊的功能不一樣，整體頁(yè)面的布局是相似的。3.2系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：python編輯器：Pycharm數(shù)據(jù)庫(kù)：Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端：Navicat和DataGrip框架和相關(guān)庫(kù)：Django、Scrapy、Pandas等等3.3系統(tǒng)可行性分析3.3.1技術(shù)可行性系統(tǒng)的技術(shù)可行性分析主要評(píng)估項(xiàng)目所采用的技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中是否能夠滿足系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行的要求。針對(duì)基于Python的旅游推薦系統(tǒng)項(xiàng)目，我進(jìn)行如下技術(shù)可行性分析：1.Python語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)的成熟度：Python語(yǔ)言本身的成熟度：Python作為一種高級(jí)編程語(yǔ)言，在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和活躍的社區(qū)支持，其穩(wěn)定性和易用性得到了廣泛認(rèn)可。相關(guān)庫(kù)和框架的成熟度：評(píng)估Django框架在Web開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，以及其他用于數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等方面的Python庫(kù)的成熟度和穩(wěn)定性，確保能夠滿足項(xiàng)目需求。2.數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的可行性：數(shù)據(jù)庫(kù)選擇：評(píng)估不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、PostgreSQL等）在性能、可靠性和擴(kuò)展性方面的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇最適合項(xiàng)目需求的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)操作技術(shù)：分析Python中數(shù)據(jù)庫(kù)操作的相關(guān)庫(kù)（如Django自帶的ORM或SQLAlchemy等），評(píng)估其在開(kāi)發(fā)中的使用便捷性和效率。3.爬蟲(chóng)技術(shù)的應(yīng)用：爬蟲(chóng)工具選擇：評(píng)估不同的Python爬蟲(chóng)框架（如Scrapy、BeautifulSoup等）的功能和性能，選擇最適合項(xiàng)目需求的爬蟲(chóng)技術(shù)。數(shù)據(jù)抓取難度：分析需要抓取的數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度，評(píng)估爬蟲(chóng)技術(shù)是否能夠有效地獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。4.推薦算法的實(shí)現(xiàn)：推薦算法選擇：評(píng)估不同類型的推薦算法（如基于協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容的推薦、深度學(xué)習(xí)推薦等）的原理和適用場(chǎng)景，選擇最適合項(xiàng)目需求的推薦算法。算法實(shí)現(xiàn)難度：分析選擇的推薦算法在Python中的實(shí)現(xiàn)難度和性能要求，評(píng)估是否有足夠的技術(shù)能力和資源來(lái)實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法。5.可視化技術(shù)的應(yīng)用：可視化庫(kù)選擇：評(píng)估Python中常用的可視化庫(kù)（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）的功能和效果，選擇最適合項(xiàng)目需求的可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)展示需求：分析系統(tǒng)中需要展示的數(shù)據(jù)類型和展示方式，評(píng)估可視化技術(shù)是否能夠滿足數(shù)據(jù)展示的需求。3.3.2系統(tǒng)安全性分析系統(tǒng)安全性分析是評(píng)估項(xiàng)目在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)、防止惡意攻擊和確保系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性方面的能力。針對(duì)基于Python的旅游推薦系統(tǒng)項(xiàng)目，我進(jìn)行如下系統(tǒng)安全性分析：1.用戶認(rèn)證和權(quán)限控制：用戶認(rèn)證：確保用戶在系統(tǒng)中的身份是合法的，采用安全的身份認(rèn)證機(jī)制，如用戶名密碼認(rèn)證、OAuth認(rèn)證等。權(quán)限控制：對(duì)不同用戶或用戶組設(shè)置相應(yīng)的權(quán)限，限制其對(duì)系統(tǒng)資源和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和操作，防止未授權(quán)的用戶獲取敏感信息或執(zhí)行危險(xiǎn)操作。3.4系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.4.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想基于Python的旅游推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想主要包括以下幾個(gè)方面：1.用戶導(dǎo)向：系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)該以用戶需求和體驗(yàn)為中心，充分了解用戶的喜好和行為習(xí)慣，為用戶提供個(gè)性化、精準(zhǔn)的推薦服務(wù)，提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度。2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的偏好和潛在需求，為用戶提供更精準(zhǔn)的推薦結(jié)果。3.模塊化設(shè)計(jì)：系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)采用模塊化的架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個(gè)獨(dú)立的模塊，每個(gè)模塊負(fù)責(zé)完成特定的功能，提高代碼的復(fù)用性和可維護(hù)性。4.用戶參與和反饋：系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)鼓勵(lì)用戶參與和反饋，通過(guò)用戶反饋和評(píng)價(jià)改進(jìn)系統(tǒng)的推薦算法和功能，不斷提升系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度。5.跨平臺(tái)兼容：系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)具備跨平臺(tái)兼容性，能夠在不同設(shè)備上運(yùn)行，并提供一致的用戶體驗(yàn)，滿足用戶在不同場(chǎng)景下的需求。3.4.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則是指在進(jìn)行軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)所遵循的基本準(zhǔn)則和規(guī)范，有助于確保系統(tǒng)具有良好的結(jié)構(gòu)、性能和可維護(hù)性?；赑ython的旅游推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則主要包括以下幾個(gè)方面：1.單一職責(zé)原則（SRP）：一個(gè)類或模塊應(yīng)該只有一個(gè)引起變化的原因，即一個(gè)類或模塊應(yīng)該只有一個(gè)單一的責(zé)任。2.開(kāi)閉原則（OCP）：軟件實(shí)體（類、模塊、函數(shù)等）應(yīng)該對(duì)擴(kuò)展開(kāi)放，對(duì)修改關(guān)閉，即應(yīng)該通過(guò)擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)變化，而不是通過(guò)修改已有的代碼。3.里氏替換原則（LSP）：所有的子類都應(yīng)該能夠替換其父類并且不影響程序的正確性，即子類型必須能夠替換掉父類型。4.KISS原則（KeepItSimple,Stupid）：設(shè)計(jì)應(yīng)該保持簡(jiǎn)單明了，不要過(guò)度設(shè)計(jì)或添加不必要的功能。簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)更易于理解、開(kāi)發(fā)和維護(hù)。5.DRY原則（Don'tRepeatYourself）：避免重復(fù)編寫(xiě)相同的代碼。將相同的功能抽象為可復(fù)用的組件或函數(shù)，以減少代碼重復(fù)和提高代碼的可維護(hù)性。第4章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)4.1數(shù)據(jù)獲取1.數(shù)據(jù)是選擇去哪兒旅行網(wǎng)站，找到要爬取數(shù)據(jù)的網(wǎng)站的url，并且寫(xiě)好headers的偽裝，以便爬取數(shù)據(jù)。def__init__(self):self.url='/ticket/list.json?keyword=…'self.detailUrl='/ticket/detail_%s.html'mentUrl='/ticket/detailLight/sightCommentList...'self.headers={'User-Agent':'…','Cookie':'…'}異步數(shù)據(jù)爬取：defspiderMain(self,resp,province):respJSON=resp.json()['data']['sightList']forindex,travelinenumerate(respJSON):print(f'正在爬取第{str(index+1)}條數(shù)據(jù)')#防止速度過(guò)快導(dǎo)致系統(tǒng)爬取數(shù)據(jù)時(shí)被封禁time.sleep(2)try:address=travel['address']discount=travel['discount']#對(duì)可能有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)給默認(rèn)值try:shortIntro=travel['intro']except:shortIntro=''try:price=travel['qunarPrice']except:price='免費(fèi)'saleCount=travel['saleCount']try:level=travel['star']+'景區(qū)'except:level='未評(píng)級(jí)'title=travel['sightName']cover=travel['sightImgURL'] sightId=travel['sightId']然后url改為具體景點(diǎn)的詳細(xì)數(shù)據(jù)和評(píng)論頁(yè)面爬取景點(diǎn)數(shù)據(jù)和評(píng)分等數(shù)據(jù)#詳情爬取url=self.detailUrl%sightIdrespDetailXpath=etree.HTML(self.send_request(url).text)score=respDetailXpath.xpath('//span[@id="mp-descriptioncommentscore"]/span/text()')ifnotscore:score=0star=0else:score=score[0]star=int(float(score)*10)comments_count=respDetailXpath.xpath('//span[@class="mp-descriptioncommentCount"]/a/text()')[0].replace('條評(píng)論','')detail=respDetailXpath.xpath('//div[@class="mp-charact-desc"]/p/text()')[0]imag_list=respDetailXpath.xpath('//div[@class="mp-descriptionimage"]/img/@src')[:6]#評(píng)論爬取commentsid=respDetailXpath.xpath('//div[@id="mp-tickets-new"]/@data-sightid')[0]comments=[]try:foriinrange(1,3):time.sleep(1)cpmmentsUrl=mentUrl%(commentsid,i)commentsList=self.send_request(cpmmentsUrl).json()['data']['commentList']try:forcincommentsList:ifc['content']!='用戶未點(diǎn)評(píng)，系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)。':author=c['author']content=c['content']date=c['date']score=c['score']comments.append({'author':author,'content':content,'date':date,'score':score})except:comments=[]except:comments=[]except:continue最后將上述所爬取的數(shù)據(jù)保存為csv文件后直接寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)中defsave_sql(self):withopen('tempData.csv','r',encoding='utf-8')ascsvfile:readerCsv=csv.reader(csvfile)next(readerCsv)fortravelinreaderCsv:TravelInfo.objects.create(title=travel[0],level=travel[1],province=travel[2],star=travel[3],detailAddress=travel[4],shortIntro=travel[5],detailurl=travel[6],,省略剩下幾個(gè)表頭名4.2系統(tǒng)整體的url設(shè)置為系統(tǒng)中的視圖函數(shù)和html文件所用到的url配置路徑urlpatterns=[path('login/',views.login,name='login'),path('register/',views.register,name='register'),path('logOut/',views.logOut,name='logOut'),path('home/',views.home,name='home'),path('changeSelfInfo/',views.changeSelfInfo,name='changeSelfInfo'),path('changePassword/',views.changePassword,name='changePassword'),path('tableData/',views.tableData,name='tableData'),path('addComments/<int:id>',views.addComments,name='addComments'),path('cityChar',views.cityChar,name='cityChar'),path('rateChar',views.rateChar,name='rateChar'),path('priceChar/',views.priceChar,name='priceChar'),path('commentsChar/',mentsChar,name='commentsChar'),path('recommend/',views.recommend,name='recommend'),]4.3系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)1.旅游景點(diǎn)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)classTravelInfo(models.Model):id=models.AutoField('id',primary_key=True)title=models.CharField('景區(qū)名',max_length=255,default='')level=models.CharField('等級(jí)',max_length=255,default='')discount=models.CharField('折扣',max_length=255,default='')salecount=models.CharField('銷量',max_length=255,default='')province=models.CharField('省份',max_length=255,default='')star=models.CharField('熱度',max_length=255,default='')detailAddress=models.CharField('景點(diǎn)詳情地址',max_length=255,default='')shortIntro=models.CharField('短評(píng)',max_length=2555,default='')detailurl=models.CharField('詳情地址',max_length=255,default='')score=models.FloatField('評(píng)分',max_length=255,default='')price=models.CharField('價(jià)格',max_length=255,default='')commentsLen=models.CharField('評(píng)論個(gè)數(shù)',max_length=255,default='')detailIntro=models.CharField('詳情介紹',max_length=2555,default='')img_list=models.CharField('圖片列表',max_length=2550,default='')comments=models.TextField('用戶評(píng)論',default='')cover=models.CharField('封面',max_length=2555,default='')createTime=models.DateTimeField('爬取時(shí)間',auto_now_add=True)2.用戶整體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)classUser(models.Model):id=models.AutoField('id',primary_key=True)username=models.CharField('用戶名',max_length=255,default='')password=models.CharField('密碼',max_length=255,default='')sex=models.CharField('性別',max_length=255,default='')address=models.CharField('地址',max_length=255,default='')avatar=models.FileField('頭像',upload_to='avatar',default='avatar/default.png')textarea=models.CharField('個(gè)人簡(jiǎn)介',max_length=255,default='這個(gè)人很懶什么也沒(méi)有留下')createtime=models.DateField('創(chuàng)建時(shí)間',auto_now_add=True)3.系統(tǒng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)以便使用數(shù)據(jù)DATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.backends.mysql','NAME':'yyy','USER':"root",'PASSWORD':'123456','HOST':"localhost",'port':'3306',"OPTIONS":{'charset':'utf8mb4',},}}4.4系統(tǒng)登錄與注冊(cè)1.系統(tǒng)登錄url為:8000/app/login/。輸入url到達(dá)登錄頁(yè)面后，若是用戶已有賬號(hào)則可以直接輸入用戶名和密碼直接登錄系統(tǒng)，若是用戶沒(méi)有屬于自己的賬號(hào)則可以點(diǎn)擊登錄頁(yè)面中的創(chuàng)建賬號(hào)去創(chuàng)建一個(gè)屬于自己的賬號(hào)。系統(tǒng)登錄頁(yè)面整體如下圖所示。圖4.4.1系統(tǒng)登錄頁(yè)面2.系統(tǒng)注冊(cè)頁(yè)面中用戶點(diǎn)擊創(chuàng)建賬號(hào)后會(huì)跳轉(zhuǎn)到這個(gè)url的頁(yè)面，用戶可以輸入自己喜歡的用戶名和密碼，若是喜歡的用戶名被他人先注冊(cè)了則會(huì)報(bào)錯(cuò)，下面兩圖分別為系統(tǒng)注冊(cè)頁(yè)面和用戶名被他人提前注冊(cè)報(bào)錯(cuò)頁(yè)面。圖4.4.2系統(tǒng)注冊(cè)頁(yè)面圖4.4.3注冊(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤頁(yè)面4.系統(tǒng)登錄時(shí)若是賬號(hào)密碼輸入錯(cuò)誤則會(huì)跳轉(zhuǎn)到報(bào)錯(cuò)頁(yè)面，并且會(huì)顯示賬號(hào)或密碼出錯(cuò)。報(bào)錯(cuò)頁(yè)面如下圖所示。圖4.4.4登錄系統(tǒng)賬號(hào)密碼報(bào)錯(cuò)頁(yè)面4.5系統(tǒng)首頁(yè)在用戶使用用戶名和密碼成功登陸系統(tǒng)后會(huì)跳轉(zhuǎn)到系統(tǒng)首頁(yè)，系統(tǒng)首頁(yè)可以直觀的看到各種旅游景點(diǎn)的信息，讓用戶能一目了然得去了解系統(tǒng)的功能，首頁(yè)具體如下兩圖所示。圖4.5.1系統(tǒng)首頁(yè)頁(yè)面圖4.5.2系統(tǒng)首頁(yè)頁(yè)面補(bǔ)充4.6系統(tǒng)個(gè)人信息及密碼修改1.在系統(tǒng)個(gè)人信息修改頁(yè)面中用戶可以在這個(gè)頁(yè)面里添加自己的地址以及個(gè)人簡(jiǎn)介，并且還在能這個(gè)頁(yè)面添加自己喜歡的圖片作為自己的頭像，不用系統(tǒng)的默認(rèn)圖片當(dāng)頭像。整體的系統(tǒng)個(gè)人信息修改頁(yè)面如下圖所示。圖4.6.1系統(tǒng)個(gè)人信息修改頁(yè)面2.在用戶修改密碼頁(yè)面中用戶可以在這個(gè)頁(yè)面修改密碼，用戶需要填寫(xiě)正確的舊的密碼，然后并且輸入兩次新的密碼，確保兩次輸入的新密碼沒(méi)有錯(cuò)誤后，便可以點(diǎn)擊提交。提交完成后密碼便修改成功。整體用戶修改密碼頁(yè)面如下圖所示。圖4.6.2系統(tǒng)用戶密碼修改頁(yè)面4.7數(shù)據(jù)總體瀏覽1.在數(shù)據(jù)操作頁(yè)面用戶可以在這里看到旅游景點(diǎn)的詳細(xì)信息，如評(píng)分，價(jià)格等等重要信息，用戶可以直觀到看到自己想游玩的景點(diǎn)的信息并且用戶還可以為自己曾經(jīng)游玩過(guò)的景點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和評(píng)分等操作。數(shù)據(jù)操作頁(yè)面整體如下圖所示。圖4.7.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)操作頁(yè)面2.點(diǎn)擊添加評(píng)論后會(huì)跳轉(zhuǎn)到添加評(píng)論頁(yè)面，用戶可以在添加評(píng)論頁(yè)面為景點(diǎn)進(jìn)行一個(gè)評(píng)分，還可以添加自己對(duì)景點(diǎn)的獨(dú)特評(píng)價(jià)。添加評(píng)論的頁(yè)面整體如下圖所示。圖4.7.2系統(tǒng)添加評(píng)論頁(yè)面4.8數(shù)據(jù)可視化1.城市和景點(diǎn)等級(jí)分析：這個(gè)頁(yè)面中把數(shù)據(jù)可視化成柱狀圖的形式給用戶去直觀的了解到不同省份和不同城市的評(píng)級(jí)景點(diǎn)數(shù)量，并且用戶還可以把柱狀圖下載下來(lái)瀏覽。若是用戶不喜歡柱狀圖還可以切換成折線圖瀏覽。城市和景點(diǎn)等級(jí)分析如圖所示。圖4.8.1城市和景點(diǎn)等級(jí)分析頁(yè)面2.評(píng)分情況分析：這個(gè)頁(yè)面添加了搜索框可以搜索你想去的城市，這個(gè)頁(yè)面對(duì)城市的景點(diǎn)星級(jí)和景點(diǎn)評(píng)分做了一個(gè)可視化給用戶瀏覽，用戶可以了解到這個(gè)城市的景點(diǎn)星級(jí)評(píng)分占比如何，以便用戶決定去不去這個(gè)城市旅游。頁(yè)面如下圖所示。圖4.8.2評(píng)分情況分析頁(yè)面3.價(jià)格銷量分析：這個(gè)頁(yè)面對(duì)不同價(jià)位區(qū)間的景點(diǎn)個(gè)數(shù)和景點(diǎn)銷量個(gè)數(shù)和景點(diǎn)的折扣進(jìn)行了可視化展示，讓用戶能直觀的看到相應(yīng)的數(shù)據(jù)。整體頁(yè)面如下圖所示。圖4.8.3評(píng)分情況分析頁(yè)面圖4.8.4評(píng)分情況分析頁(yè)面4.評(píng)論分析：這個(gè)頁(yè)面對(duì)評(píng)論的時(shí)間和評(píng)論的評(píng)分等級(jí)進(jìn)行了可視化，分別以折線圖和餅圖的形式展現(xiàn)，整體評(píng)論分析頁(yè)面如下圖所示。圖4.8.5評(píng)論分析頁(yè)面4.9景點(diǎn)推薦1.景點(diǎn)推薦的代碼展示：這些代碼主要的功能是可以實(shí)現(xiàn)根據(jù)目標(biāo)用戶和其他用戶的詳細(xì)度去判斷誰(shuí)是目標(biāo)用戶的鄰居，然后為目標(biāo)用戶推薦鄰居推薦的景點(diǎn)，并且這個(gè)景點(diǎn)是目標(biāo)用戶沒(méi)有進(jìn)行過(guò)評(píng)分的景點(diǎn)，這樣做的目的是防止為目標(biāo)用戶推薦去過(guò)的景點(diǎn)。defuser_based_collaborative_filtering(user_id,user_ratings,top_n=2): #獲取目標(biāo)用戶的評(píng)分信息target_user_ratings=user_ratings[user_id]#計(jì)算目標(biāo)用戶與其他用戶的相似度similarities={}forother_user_id,other_user_ratingsinuser_ratings.items():ifother_user_id!=user_id:#找出目標(biāo)用戶和其他用戶共同評(píng)價(jià)的景點(diǎn)common_items=set(target_user_ratings.keys())&set(other_user_ratings.keys())iflen(common_items)>0:#計(jì)算目標(biāo)用戶和其他用戶對(duì)共同景點(diǎn)的評(píng)分向量target_user_vector=np.array([target_user_ratings[item]foritemincommon_items])other_user_vector=np.array([other_user_ratings[item]foritemincommon_items])#計(jì)算余弦相似度similarity=np.dot(target_user_vector,other_user_vector)/(np.linalg.norm(targ