摘要

随着旅游业的快速发展，数据驱动的旅游推荐系统成为提升用户体验的重要工具。传统的旅游推荐方式依赖人工筛选，效率低下且难以满足个性化需求。大数据和人工智能技术的进步为旅游数据分析提供了新的可能性，通过挖掘用户行为、景点评价和地理信息等数据，能够实现精准推荐。该系统旨在整合多源旅游数据，利用机器学习算法分析用户偏好，为游客提供个性化的景点推荐和行程规划。同时，该系统还能帮助旅游管理者优化资源配置，提升服务质量。关键词包括：旅游数据分析、个性化推荐、Django框架、MySQL数据库、机器学习。

本系统采用Django框架作为后端开发工具，结合MySQL数据库实现数据的高效存储和管理。前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户友好的交互界面，确保系统易用性。系统功能主要包括用户管理、景点数据采集、数据分析可视化以及推荐算法实现。数据分析模块采用协同过滤算法和内容推荐算法，结合用户历史行为生成个性化推荐结果。此外，系统提供数据可视化功能，通过图表展示热门景点和用户偏好分布。关键词包括：协同过滤、内容推荐、数据可视化、用户行为分析、旅游管理平台。

数据表设计

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储注册用户的基本信息，包括用户名、密码、联系方式等，用户ID是该表的主键，自动生成。结构表如表1所示。

表1 用户信息数据表 (UserInfo)

字段名 数据类型 说明
user_id INT 用户ID（主键）
username VARCHAR(50) 用户名（唯一）
password_hash VARCHAR(128) 密码（加密存储）
email VARCHAR(100) 电子邮箱
phone_num VARCHAR(20) 手机号码
reg_time DATETIME 注册时间（自动生成）
last_login DATETIME 最后登录时间
景点数据表

景点数据表存储旅游景点的详细信息，包括名称、地理位置、评分等，景点ID是该表的主键。结构表如表2所示。

表2 景点数据表 (ScenicSpot)

字段名 数据类型 说明
spot_id INT 景点ID（主键）
spot_name VARCHAR(100) 景点名称
location VARCHAR(255) 地理位置
avg_rating FLOAT 平均评分（0-5分）
ticket_price DECIMAL(10,2) 门票价格
description TEXT 景点描述
image_url VARCHAR(255) 图片链接
用户行为数据表

用户行为数据表记录用户的浏览、收藏、评分等行为，行为ID是该表的主键，用于分析用户偏好。结构表如表3所示。

表3 用户行为数据表 (UserBehavior)

字段名 数据类型 说明
behavior_id INT 行为ID（主键）
user_id INT 用户ID（外键）
spot_id INT 景点ID（外键）
action_type VARCHAR(20) 行为类型（浏览/收藏/评分）
rating_value FLOAT 评分值（1-5分）
action_time DATETIME 行为时间（自动记录）

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇； ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项，GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我Python Django 旅游数据分析与推荐系统管理平台源码【适合毕设/课设/学习】Django+MySQL（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

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系统架构参考：
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视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：

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# python # django # 旅游
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