基于python的云南智能景区推荐系统-开题报告.docxVIP

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本科毕业论文(设计)开题报告

分院：专业：班级：

学生姓名

学号

毕业论文(设计)起止时间

毕业论文(设计)题目

基于python的云南智能景区推荐系统

选题来源

云南是旅游城市

研究方向

Python爬虫

本课题的选题依据及研究意义

21世纪时信息化的时代，几乎任何一个行业都离不开计算机，将计算机运用于智能景区推荐也是十分常见的。过去使用手工的管理方式对旅游景点进行管理，造成了管理繁琐、难以维护等问题，如今使用计算机对旅游景点的各项基本信息进行管理，比起手工管理来说既方便又简单，而且具有易于管理、有哪些信誉好的足球投注网站速度快、存储量大等多个优点。将其使用在智能景区推荐中，不仅能够提高智能景区推荐中管理员的工作效率，而且可以使智能景区推荐更加科学与规范。而云南又是中国的旅游大省，每逢节假日便人满为患，来到云南旅游的人，不是堵在了这里，就是在堵的路上，云南的景区数不胜数，若可以通过智能推荐进行景区的选择路线等，那么我们的出行也会变得更加方便透明起来，不管是金钱还是时间都会变得更加充裕。在信息化时代的不断冲击下，智能景区推荐与计算机技术的结合，将会是一条提高智能景区推荐水平的捷径。

经过本人的综合考虑，智能景区推荐系统的设计是基于django框架、Mysql数据库、Apache服务器的方式设计，以ZendStudio和

Dreamweaver为开发工具，在ZendStudio集成环境下调试并允许，并运用Photoshop技术美化网页，辅之以CSS技术。

该系统实现了智能景区推荐管理内部的各种工作流程计算机管理化，其中包括管理员的系统首页、轮播图、公告消息、资源管理(旅游资讯、资讯分类)系统用户(管理员、普通用户)模块管理(旅游景区、酒店住宿、旅游路线、景区分类、景点数据、酒店数据)等功能。

关键词：django框架；Mysql数据库；Apache服务器

本课题的基本内容简介(拟解决的主要问题和难点，拟采取的手段及实施方案、预计取得成果)

本项目旨在基于

本项目旨在基于Python开发智能景区推荐系统，专注于云南地区。通过使用先

进的推荐算法，解决游客在众多景区中选择的难题，提高游客体验。以下是项目的基本内容简介：

一.问题与难点

1.数据的质量问题：数据的准确性、完整性和更新频率可能存在挑战，特别是关于景区信息、用户评价和实时数据的获取与处理。

2.算法选择与优化：选择合适的推荐算法(如协同过滤、内容过滤、深度学习模

2.算法选择与优化：选择合适的推荐算法(如协同过滤、内容过滤、深度学习模

型等)并对其进行优化是一项挑战，因为不同算法适用于不同类型的数据和用户行为

3.用户个性化需求：如何准确捕捉用户个性化需求和兴趣，以便提供符合其偏好

的景区推荐，是一个关键问题。

的景区推荐，是一个关键问题。

4.实时性与效率：在大规模数据下如何保证系统的实时性和推荐的效率是一个挑战，特别是在用户量巨大或者访问量激增时

5.用户隐私和安全：处理用户数据和保护隐私需要严格遵守法规，并采取适当的

安全措施防止数据泄露或滥用。

安全措施防止数据泄露或滥用。

6.地域与文化因素：云南的地域多样性和文化差异可能导致推荐系统需要考虑更

多因素，如地域特色、文化背景和语言习惯等。

多因素，如地域特色、文化背景和语言习惯等。

7.评估与优化指标：如何有效评估推荐系统的性能并确定优化方向是一个挑战，

7.评估与优化指标：如何有效评估推荐系统的性能并确定优化方向是一个挑战，

需要选择合适的评估指标来衡量系统的准确性和用户满意度。

8.数据的获取：获取景区相关数据可能需要自己在网上获取已有的数据，又或者联系相关方面的负责人获取数据有一定难度，网上获取的数据可能不真实，数据量可能会很庞大。

9.信息过载：云南拥有众多景区，游客常常面临信息过载，难以做出明智的选

择。如何从海量的景区信息中提取有用的数据，并为用户提供个性化推荐。

择。如何从海量的景区信息中提取有用的数据，并为用户提供个性化推荐。

二.解决方案

1.数据问题

(1)使用网络爬虫技术从公开的旅游网站或数据库中获取景区信息。

(2)对获取的数据进行清洗和格式化，确保数据的一致性和完整性。

2.算法选择与优化问题

(1)算法诜柽

(1)算法诜柽

·协同过滤算法：基于用户行为和偏好进行推荐，例如基于用户的历史选择或类似用户的选择。

内容过滤算法：考虑景区的特征和属性，比如地理位置、历史背

景景点特色等。

·混合算法：结合协同过滤和内容过滤，以提高推荐的准确性和多样

性。

性。

(2)算法优化

(2)算法优化

·数据预处理：清洗和整理数据，处理缺失值和异常值，确保数据质