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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

项目技术
python语言、Django框架、Echarts可视化、MySQL/sqlite3数据库、协同过滤推荐算法

2、项目界面

（1）旅游数据可视化分析

（2）旅游景点数据

（3）旅游推荐—协同过滤推荐算法

（4）旅游景点介绍

（5）注册登录界面

3、项目说明

旅游推荐系统是一种利用用户的历史行为数据和个人偏好信息，通过分析用户的兴趣和需求，提供个性化的旅游推荐服务的系统。它可以根据用户的地理位置、出行时间、出行目的等因素，为用户推荐最合适的旅游目的地、景点、酒店、餐厅等。

该旅游推荐系统使用了以下技术：

1. Python语言：作为开发语言，Python具有简单易学、功能强大的特点，适合快速开发。

2. Django框架：Django是一个基于Python的高级Web框架，提供了快速开发、高效稳定的特性，能够帮助开发者快速搭建旅游推荐系统的后台管理系统。

3. Echarts可视化：Echarts是一套基于JavaScript的可视化图表库，可以通过图表展示数据，使得用户可以直观地了解和分析旅游推荐结果。

4. MySQL/SQLite3数据库：用于存储用户的历史行为数据、个人偏好信息以及旅游目的地、景点、酒店、餐厅等相关数据。

5. 协同过滤推荐算法：协同过滤是一种常用的推荐算法，通过分析用户的历史行为和兴趣相似的其他用户的行为，给用户推荐与其兴趣相似的旅游内容。

通过以上技术的应用，该旅游推荐系统可以根据用户的个性化需求和历史行为，为用户提供准确、个性化的旅游推荐服务，提高用户的旅游体验。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
import math
import pdb

class ItemBasedCF:
    def __init__(self,train):
        self.train =  train
        
    # def readData(self):
    #     #读取文件，并生成用户-物品的评分表和测试集
    #     self.train = dict()
    #     #用户-物品的评分表
    #     for line in open(self.train_file):
    #         user,score,item = line.strip().split(",")
    #         self.train.setdefault(user,{})
    #         self.train[user][item] = int(float(score))

    def ItemSimilarity(self):
        #建立物品-物品的共现矩阵
        cooccur = dict()  #物品-物品的共现矩阵
        buy = dict()  #物品被多少个不同用户购买N
        for user,items in self.train.items():
            for i in items.keys():
                buy.setdefault(i,0)
                buy[i] += 1
                cooccur.setdefault(i,{})
                for j in items.keys():
                    if i == j : continue
                    cooccur[i].setdefault(j,0)
                    cooccur[i][j] += 1
        #计算相似度矩阵
        self.similar = dict()
        for i,related_items in cooccur.items():
            self.similar.setdefault(i,{})
            for j,cij in related_items.items():
                self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))
        return self.similar

    #给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品
    def Recommend(self,user,K=10,N=10):
        rank = dict()
        action_item = self.train[user]     
        #用户user产生过行为的item和评分
        for item,score in action_item.items():
            sortedItems = sorted(self.similar[item].items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:K]
            for j,wj in sortedItems:
                if j in action_item.keys():
                    continue
                rank.setdefault(j,0)
                rank[j] += score * wj
        return dict(sorted(rank.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:N])
    

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5、源码获取方式

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