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毕业设计2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
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1、项目介绍
1技术栈 Django框架、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库、去哪儿网站、Echarts可视化 2介绍 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题运用网络爬虫信息技术设计思想实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则对旅游信息进行必要的过滤和提取使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。
2、项目截图
1、首页—数据概况 2、价格与销量分析 3、城市与景点等级分析 4、评分情况分析 5、景点推荐---------协同过滤推荐算法 6、景点数据管理 7、后台管理 3、项目说明
Django旅游采集可视化推荐系统是基于Django框架开发的一个旅游信息采集和推荐的应用。该系统通过爬虫技术从各个旅游网站抓取旅游信息并利用推荐算法对用户进行个性化推荐同时提供可视化展示界面。
以下是该系统的主要功能和组成部分的介绍
旅游信息采集系统通过编写爬虫程序定期从各大旅游网站抓取旅游景点、酒店、机票等相关信息包括价格、评价、位置等。这些采集到的数据会被保存到数据库中供后续使用。
用户注册与登录用户可以注册自己的账号并通过登录来获取个性化推荐和享受更多功能。
个性化推荐系统会根据用户的历史浏览记录、收藏记录以及其他行为数据利用推荐算法生成个性化推荐结果。推荐算法可以使用协同过滤、内容过滤、混合推荐等方法根据用户的兴趣和偏好为其推荐最相关的旅游信息。
可视化展示界面系统会将采集的旅游信息以可视化方式展示给用户包括地图标记、图片展示、价格对比等功能。用户可以通过地图选择感兴趣的地区查看该地区的旅游景点、酒店等信息。
用户交互和反馈系统提供用户评价、评论和收藏等功能用户可以对自己的旅游经历进行评价和分享同时也可以保存自己喜欢的旅游信息以便日后查看。
后台管理系统提供一个后台管理界面管理员可以对用户信息、采集的数据、推荐算法参数等进行管理和配置。
Django旅游采集可视化推荐系统的目标是为用户提供便捷的旅游信息获取和个性化推荐并通过可视化展示使用户更好地了解和选择适合自己的旅游产品。它可以帮助用户节省时间和精力提高旅行的满意度。
4、核心代码
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import os
import json
import django
os.environ.setdefault(DJANGO_SETTINGS_MODULE,travel.settings)
django.setup()
from app.models import TravelInfodef getUser_ratings():user_ratings {}for travel in TravelInfo.objects.all():comments json.loads(travel.comments)for com in comments:try:com[userId]except:continueif user_ratings.get(com[userId],-1) -1:user_ratings[com[userId]] {travel.title:com[score]}else:user_ratings[com[userId]][travel.title] com[score]return user_ratingsdef user_bases_collaborative_filtering(user_id,user_ratings,top_n20):
# def user_bases_collaborative_filtering(user_id, user_ratings, top_n3):# 获取目标用户的评分数据target_user_ratings user_ratings[user_id]# 初始化一个字段用于保存其他用户与目标用户的相似度得分user_similarity_scores {}# 将目标用户的评分转化为numpy数组target_user_ratings_list np.array([rating for _ , rating in target_user_ratings.items()])# 计算目标用户与其他用户之间的相似度得分for user,ratings in user_ratings.items():if user user_id:continue# 将其他用户的评分转化为numpy数组user_ratings_list np.array([ratings.get(item,0) for item in target_user_ratings])# 计算余弦相似度similarity_score cosine_similarity([user_ratings_list],[target_user_ratings_list])[0][0]user_similarity_scores[user] similarity_score# 对用户相似度得分进行降序排序sorted_similar_user sorted(user_similarity_scores.items(),keylambda x:x[1],reverseTrue)# 选择 TOP N 个相似用户喜欢的景点 作为推荐结果recommended_items set()for similar_user,_ in sorted_similar_user[:top_n]:recommended_items.update(user_ratings[similar_user].keys())# 过滤掉目标用户已经评分过的景点recommended_items [item for item in recommended_items if item not in target_user_ratings]return recommended_itemsif __name__ __main__:user_id 1user_ratings getUser_ratings()recommended_items user_bases_collaborative_filtering(user_id,user_ratings) 5、源码获取方式 由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦 感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
