摘要

随着互联网技术的快速发展，旅游行业逐渐向数字化和智能化转型，传统的旅游推荐系统难以满足用户个性化需求。旅游数据的爆炸式增长使得高效的数据分析和精准的推荐成为研究热点。用户对旅游信息的获取方式从被动接收转向主动搜索，但信息过载问题导致用户难以快速找到符合需求的旅游方案。因此，构建一个基于数据分析的智能旅游推荐系统具有重要意义。该系统能够整合多源旅游数据，通过机器学习算法挖掘用户偏好，提供个性化的旅游推荐服务，从而提高用户体验和商业价值。关键词包括：旅游数据分析、个性化推荐、前后端分离、智能系统、Django、Vue。

本系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js框架实现动态交互界面，后端基于Django框架提供RESTful API接口，MySQL数据库存储结构化数据。系统功能包括用户管理、旅游数据采集与分析、景点热度排名、个性化推荐算法等。机器学习模型通过分析用户历史行为数据，结合协同过滤和内容推荐算法生成推荐结果。系统支持多维度数据可视化，便于用户直观了解旅游趋势。部署采用Nginx反向代理和Docker容器化技术，确保高可用性和可扩展性。关键词包括：Vue.js、Django、MySQL、协同过滤、数据可视化、Docker。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息，包括用户唯一标识、登录凭证、个人资料及偏好标签。注册时间由系统自动生成，用户ID作为主键确保数据唯一性。结构表如表1所示。

表1 用户信息数据表

旅游景点数据表

旅游景点数据表存储景点基础信息及热度指标，包括景点名称、地理位置、描述、评分等。景点ID为主键，便于与其他表关联查询。结构表如表2所示。

表2 旅游景点数据表

用户行为日志数据表

用户行为日志数据表记录用户与系统的交互行为，如浏览、收藏、评分等。日志ID为主键，用户ID和景点ID作为外键关联其他表。结构表如表3所示。

表3 用户行为日志数据表

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 SpringBoot

系统介绍：

开源免费分享前后端分离旅游数据分析与推荐系统系统｜Django+Vue+MySQL完整源码+部署教程可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

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：