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摘要
随着经济的快速发展和人们生活观念的转变，旅游已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。旅游市场的规模不断扩大，用户对于获取优质旅游景点信息的需求也日益强烈。海量的旅游信息让用户在选择景点时面临诸多困扰，因此，开发一个能够高效、准确推荐旅游景点的系统迫在眉睫。
本热门旅游景点推荐系统采用B/S开发模式，运用了django、Python、Hadoop和Scrapy爬虫等技术。系统具备强大的管理功能，管理员可对用户信息、景点分类、各类旅游景点以及江苏地区景点等进行全面管理。Scrapy爬虫技术能快速抓取丰富的旅游景点数据，Hadoop用于存储和处理这些海量数据，django框架搭建系统后端逻辑与接口，Python语言则在整个系统开发过程中实现数据的深度分析与处理。在前端，系统依据用户的偏好为其提供个性化的景点推荐。
该系统的建成具有显著意义。从用户角度看，能够极大地节省他们筛选景点的时间和精力，让用户快速找到符合自身兴趣的旅游景点，提升旅游的愉悦感和满意度。从旅游行业角度出发，借助系统的推荐和管理功能，旅游景点可以实现更精准的推广，有效提高景点的曝光度和游客到访量。系统基于先进技术架构，具备良好的扩展性和可维护性，能够适应旅游行业不断变化的发展需求，有力推动旅游行业的数字化变革。
关键词：热门旅游景点推荐系统；django框架；

ABSTRACT
With the rapid development of the economy and the transformation of people's lifestyles, tourism has become one of the important ways for people to relax and entertain themselves. The scale of the tourism market continues to expand, and users' demand for obtaining high-quality information on tourist attractions is becoming increasingly strong. The massive amount of tourism information poses many challenges for users when choosing tourist attractions, therefore, it is urgent to develop an efficient and accurate system for recommending tourist attractions.
This popular tourist attraction recommendation system adopts the B/S development mode and utilizes technologies such as Django, Python, Hadoop, and Scrapy web crawlers. The system has powerful management functions, and administrators can comprehensively manage user information, scenic spot classification, various tourist attractions, and scenic spots in Jiangsu region. Scrapy crawling technology can quickly capture rich tourist attraction data, Hadoop is used to store and process these massive data, Django framework builds the backend logic and interface of the system, and Python language implements deep analysis and processing of data throughout the entire system development process. On the front-end, the system provides personalized attraction recommendations based on users' preferences.
The construction of this system is of significant importance. From the perspective of users, it can greatly save them time and energy in screening tourist attractions, allowing them to quickly find tourist attractions that meet their interests, and enhance the pleasure and satisfaction of tourism. From the perspective of the tourism industry, with the help of the system's recommendation and management functions, tourist attractions can be promoted more accurately, effectively increasing their exposure and visitor numbers. The system is based on advanced technology architecture, with good scalability and maintainability, and can adapt to the constantly changing development needs of the tourism industry, effectively promoting the digital transformation of the tourism industry.
Keywords: Popular tourist attraction recommendation system; Django framework;
目录
第1章 序言 1
1.1选题背景及意义 1
1.2研究状况 2
1.3设计目的 2
第2章 相关理论技术介绍 4
2.1 Python语言简介 5
2.2 django框架 5
2.3MySQL数据库 6
2.4 Hadoop介绍 6
2.5 Echarts介绍 6
2.6 B/S架构 6
第3章 系统需求分析 9
3.1 可行性分析 10
3.1.1 网站技术可行性分析 12
3.1.2网络经济可行性分析 14
3.1.3网络运行可行性分析 16
3.2 非功能性需求分析 18
3.3系统用例图 20
3.4 系统流程图 21
第4章 系统设计 22
4.1系统总体架构 25
4.1.1数据库逻辑结构设计 26
4.1.2系统数据表设计 27
第5章 系统实现 30
5.1前台用户模块实现 31
5.2后台管理员模块实现 33
5.3看板展示 33
第6章 系统测试 35
6.1测试方法 36
6.2测试用例 37
结束语 38
参考文献 39
致谢 40

第1章 序言
1.1选题背景及意义
随着经济的稳步增长以及人们生活水平的不断提高，旅游已经成为人们生活中不可或缺的一部分。旅游不仅能够帮助人们放松身心、缓解工作和生活压力，还能拓宽视野、增长见识，满足人们对美好生活的向往[1]。与此同时，互联网和移动设备的普及，使得人们获取旅游信息的方式发生了巨大变化。旅游市场的蓬勃发展也带来了一些问题。一方面，海量的旅游信息充斥在网络上，景点介绍、游客评价、攻略分享等信息繁多且繁杂，用户在选择旅游景点时往往面临信息过载的困扰，难以快速、准确地找到符合自己需求和兴趣的景点。另一方面，对于旅游景点的管理者和旅游服务提供商来说，如何有效地推广景点、吸引更多游客，以及如何对旅游相关数据进行管理和分析，从而提升服务质量和运营效率，也是亟待解决的问题[2]。
热门旅游景点推荐系统的开发，旨在利用先进的技术手段，解决上述问题。系统采用B/S开发模式，结合django、Python、Hadoop以及Scrapy爬虫等技术，实现对用户、景点分类、旅游景点（包括江苏景点等）的有效管理[3]。通过Scrapy爬虫获取丰富的旅游景点数据，利用Hadoop进行数据的存储和处理，借助django搭建系统后端架构，Python进行数据分析和处理，为用户提供个性化的景点推荐服务[4]。
该系统的开发具有重要意义。对于用户而言，能够节省他们筛选景点的时间和精力，提供更加精准、个性化的旅游推荐，提升旅游体验。对于旅游景点和旅游服务提供商来说，系统可以帮助他们更好地了解用户需求，进行精准营销和推广，提高景点的知名度和吸引力。此外，该系统的建设也有助于推动旅游行业的数字化转型，促进旅游行业的健康发展[5]。
1.2研究状况
当前，旅游景点推荐系统已成为计算机科学与旅游领域的研究热点。国内外学者围绕旅游数据采集、分析及推荐算法展开深入研究。在数据采集方面，Scrapy等爬虫技术被广泛应用，它能高效抓取网络上的景点信息、用户评价等多源数据，为推荐系统提供数据支撑[6]。
在推荐算法研究上，协同过滤算法是较早应用于旅游推荐的技术，通过分析用户历史行为数据与相似用户偏好，为目标用户推荐相似景点，但该算法存在冷启动和数据稀疏等问题[7]。基于内容的推荐算法则根据景点的属性特征，如地理位置、景点类型、文化特色等，为用户推荐与其兴趣相符的景点，不过它难以发现用户潜在兴趣。近年来，深度学习与混合推荐算法成为新趋势，深度学习算法通过构建神经网络模型挖掘数据深度特征，混合推荐算法融合多种推荐策略，弥补单一算法的不足，提高推荐的准确性和多样性[8]。
在系统架构层面，B/S模式凭借无需安装客户端、便于维护和升级的优势，成为旅游推荐系统的主流开发模式。Django作为高效的PythonWeb框架，能快速搭建系统后端，处理业务逻辑与数据交互；Hadoop凭借分布式存储与计算能力，可应对旅游行业的海量数据。然而，现有的旅游推荐系统在个性化推荐精准度、数据实时更新、跨平台兼容性等方面仍存在提升空间，本研究将结合多种技术优化系统功能，以满足用户日益增长的需求，为旅游推荐系统的发展提供新的思路和实践经验[9]。

1.3设计目的
本热门旅游景点推荐系统的设计旨在有效解决旅游市场中信息繁杂、用户筛选景点困难以及景点推广精准度不足等问题，为用户和旅游行业带来显著的价值提升。系统的设计目的是为用户提供便捷、高效、个性化的旅游景点推荐服务。在信息爆炸的时代，用户面对海量的旅游信息往往感到无所适从[10]。本系统通过运用先进的爬虫技术收集各类旅游景点信息，并利用数据分析和推荐算法，深入了解用户的兴趣偏好和旅游需求，为用户精准推荐符合其期望的旅游景点，帮助用户节省时间和精力，提升旅游体验的满意度。系统的设计旨在助力景点和旅游服务提供商更好地推广和管理旅游资源。通过对用户行为和偏好的分析，系统能够为景点提供精准的市场定位和推广策略，提高景点的曝光度和吸引力，增加游客流量[11]。系统的管理功能可以帮助管理员对用户信息、景点分类、旅游景点等进行全面、高效的管理，提高旅游行业的运营效率和服务质量。
系统采用先进的技术架构，具有良好的扩展性和可维护性。随着旅游市场的不断发展和用户需求的变化，系统可以方便地进行功能扩展和升级，以适应新的业务需求，为旅游行业的数字化转型和可持续发展提供有力支持。

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