旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法【计算机毕设项目】

一、介绍

旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发，后端使用Django框架处理用户响应请求，并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有：

• 系统分为两个角色：用户和管理员
• 对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个人订单、查看个人收藏、编辑个人信息、余额充值、柱状图显示点赞排行榜等功能模块。
• 在本系统中的“猜你喜欢”界面中，通过使用协同过滤推荐算法，基于用户对景点的打分数据作为基础，通过算法模块实现对当前登录用户的个性化推荐。
• 管理员可进入后台管理系统平台中对景点和用户数据进行管理

二、部分效果图片展示

三、演示视频 and 代码 and 安装

视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/hb0wr2fpituoe754

四、关键技术

1. 协同过滤推荐算法

协同过滤是一种推荐算法，它通过分析用户之间的行为和喜好的相似性来进行推荐。下面我将用Python和NumPy实现一个简单的物品基于协同过滤的推荐模块。
首先，我们需要一个用户-物品评分矩阵，其中行代表用户，列代表物品。评分可以是显式的，比如用户对物品的打分，也可以是隐式的，比如用户的点击或购买行为。
以下是实现的步骤：

1. 计算物品之间的相似度。
2. 找出用户还没有评分的物品。
3. 基于用户对其他物品的评分和物品之间的相似度，为这些物品生成预测评分。
4. 推荐评分最高的物品给用户。

import numpy as np

# 基于物品的协同过滤推荐算法实现
def item_based_collaborative_filtering(ratings, similarity='cosine'):
    """
    物品基于协同过滤推荐算法
    :param ratings: 用户-物品评分矩阵
    :param similarity: 相似度计算方法，默认为余弦相似度
    :return: 物品间的相似度矩阵
    """
    if similarity == 'cosine':
        # 使用余弦相似度计算物品之间的相似性
        item_similarity = cosine_similarity(ratings.T)
    else:
        # 可以扩展其他相似度计算方法
        raise ValueError('Unknown similarity function.')

    return item_similarity

def cosine_similarity(matrix):
    """
    计算余弦相似度
    :param matrix: 矩阵
    :return: 余弦相似度矩阵
    """
    # 矩阵点乘自身的转置，得到相似度分子部分
    dot_product = np.dot(matrix, matrix.T)
    # 计算分母
    magnitude = np.sqrt(np.diagonal(dot_product))
    # 分子除以分母外积（两两组合）
    return dot_product / np.outer(magnitude, magnitude)

def predict(ratings, item_similarity):
    """
    预测评分
    :param ratings: 用户-物品评分矩阵
    :param item_similarity: 物品间相似度矩阵
    :return: 预测评分矩阵
    """
    # 基于物品相似度和用户的原始评分计算预测评分
    # 评分矩阵与相似度矩阵的点积，按物品相似度加权
    return np.dot(ratings, item_similarity) / np.array([np.abs(item_similarity).sum(axis=1)])

# 示例
# 用户-物品评分矩阵（0表示未评分）
ratings = np.array([
    [4, 0, 0, 5, 1],
    [5, 5, 4, 0, 0],
    [0, 0, 0, 2, 4],
    [3, 3, 0, 0, 2]
])

# 计算物品相似度
item_sim = item_based_collaborative_filtering(ratings)

# 计算预测评分
pred_ratings = predict(ratings, item_sim)

print("物品相似度矩阵:")
print(item_sim)
print("预测评分矩阵:")
print(pred_ratings)

这个例子中的ratings矩阵是一个简单的4×5矩阵，代表有4个用户和5个物品，评分范围从1到5，0表示没有评分。item_based_collaborative_filtering函数计算物品之间的相似度，predict函数计算每个用户对每个物品的预测评分。

2. Django框架使用

Django 是一个高级的 Python Web 框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。由于其“开箱即用”的特性，它被广泛应用于快速构建高性能、优雅的网站。以下是 Django 框架的一些主要特点：
Django是一个开源的高级Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。它是用Python编写的，因此充分利用了Python语言的简洁性和易于学习的特点。以下是Django框架的一些核心工作特点：

1. 完整性：Django遵循“包含所有必需功能”的理念。它提供了开发Web应用所需的几乎所有组件，包括但不限于用户身份验证、内容管理、表单处理、文件上传、模板引擎等。
2. 可扩展性：Django采用松耦合的设计哲学，提供了许多配置选项。这意味着你可以根据需求替换或扩展框架的某些部分。
3. DRY 原则：Don’t Repeat Yourself（DRY）是Django极力倡导的软件开发原则。Django旨在帮助开发者尽量减少重复代码，提高代码复用。
4. MTV模式：Django采用的是Model-Template-View（MTV）模式，这是MVC（Model-View-Controller）框架模式的一个变种。在Django中，Model表示数据库层，Template表示前端的表现层，View则是应用的业务逻辑层。