基于Python的旅游推荐系统 Python+Django+Vue.js

本文项目编号 $25009，文末自助获取源码$

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一、系统介绍

源码下载：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91448421

本项目编号：25009，题目为旅游推荐系统

前端技术：Vue.js3

后端技术：Python + Django

数据库：MySQL8

1.1 用户功能描述

1.注册与登录：用户进行注册，填写相关信息（如用户名、密码、联系方式等）后完成注册。注册成功后，用户可以使用注册时填写的用户名和密码进行登录。也可以使用人脸识别快速登录系统。
2.景点信息管理：用户可以浏览和搜索各种景点信息，包括景点的详细介绍、图片、视频等，帮助用户更好地了解各个景点。
3.美食信息管理：系统提供丰富的美食信息，用户可以查看各个景点的特色美食，以及美食的推荐和评论，为用户的旅行增添更多美食体验。
4.门票预订管理：用户可以在线预订各个景点的门票，避免排队等待，节省时间和精力。
5.酒店信息管理：系统提供酒店信息的查询和预订功能，用户可以方便地找到符合自己需求的酒店，并进行预订。
6.路线信息管理：用户可以查看各种旅游游路线，了解路线的详细情况，包括路况、景点分布等，帮助用户规划自己的旅行路线。
7.景点攻略管理：系统提供丰富的景点攻略，包括旅行路线、游玩建议、注意事项等，帮助用户更好地规划和享受旅行。
8.个人中心：用户可以管理自己的个人信息、收藏、预约等，方便用户随时查看和管理自己的旅行计划。
9.系统首页：展示系统的主要功能和信息，方便用户快速找到所需服务。
10.地图和天气：提供地图导航和天气预报功能，帮助用户更好地安排行程和应对天气变化。
11.好友聊天：用户之间可以相互加好友聊天沟通。发文字、图片等。
12.协同推荐：系统会根据用户点赞收藏，为其推荐合适的旅游游景点和路线。
13.论坛发布与互动：用户可以在论坛中发布旅游游心得、攻略、照片等，与其他旅游游爱好者进行交流和分享。用户还可以对论坛中的帖子进行回复、点赞和收藏等操作。

1.2 管理员功能描述

1.登录系统：管理员使用特定的账号密码登录系统。
2.用户管理：管理员可以查看和管理所有用户的信息，包括用户的注册信息、登录状态、行为记录等，确保系统的安全性和稳定性。
3.系统管理：管理员可以对系统进行全面的配置和管理，包括系统的数据加密、查看操作日志、数据备份等，确保系统的正常运行和功能的完善。
4.景点信息管理：管理员可以添加、编辑和删除景点信息，确保系统提供的景点信息准确、全面。
5.美食信息管理：管理员可以管理美食信息，包括添加、编辑和删除美食信息，确保系统提供的美食信息丰富多样。
6.酒店信息管理：管理员可以管理酒店信息，包括酒店的添加、编辑和删除，以及酒店房间的预订情况等。
7.路线信息管理：管理员可以添加、编辑和删除旅游游路线信息，帮助用户规划更合适的旅行路线。
8.景点攻略管理：管理员可以编写、更新和优化景点攻略，确保用户能够获取到最新、最实用的旅行建议。
9.新闻公告管理：管理员可以发布和管理系统公告和新闻信息，及时通知用户最新的活动、优惠和服务。
10.论坛管理：管理员查看帖子，以及删除违规帖子，支持发帖、回帖、点赞和置顶等功能。用户发布违规词语时，使用敏感词过滤功能，用***代替。
11.数据统计：管理员可以查看和统计用户行为数据，包括用户点赞收藏、访问量、订单量等。

二、系统录屏

三、启动教程

四、功能截图

五、文案资料

5.1 选题背景

随着全球旅游产业的蓬勃发展，游客在选择旅游目的地、路线和活动时面临着信息过载的问题，传统的旅游推荐方式已难以满足个性化和多样化的需求。因此，开发一个智能化的旅游推荐系统显得尤为重要。该系统通过收集和分析用户的历史旅游数据、偏好和行为特征，结合实时的旅游资讯和社交媒体反馈，能够为用户提供定制化的旅游建议，帮助他们更高效地规划行程。同时，系统还可以整合不同的旅游资源，如景点、酒店、餐饮和交通等，形成一站式的服务平台，提升用户的整体旅游体验。此外，借助大数据和人工智能技术，旅游推荐系统能够不断优化推荐算法，实时调整和更新推荐内容，以适应不断变化的市场需求和用户偏好。通过这样的系统，旅游不仅变得更加便捷和愉悦，也为旅游行业的可持续发展提供了新的推动力。

5.2 国内外研究现状

目前国内外旅游推荐系统的研究现状呈现出多元化发展趋势。在国外，许多研究者关注基于用户行为分析和偏好的个性化推荐，通过机器学习和深度学习技术，结合社交网络数据和地理信息，为用户提供精准的旅游建议。例如，一些系统利用协同过滤、内容推荐和混合推荐模型，能够有效提升推荐的准确性和用户满意度。同时，国外还在研究如何利用大数据分析实时捕捉用户需求和市场动态，以适应快速变化的旅游环境。在国内，随着在线旅游平台的崛起，相关研究也逐渐增多，主要集中在基于大数据的推荐算法优化和用户体验提升方面。然而，国内的旅游推荐系统在数据整合、智能化水平和系统灵活性等方面仍有待提高，未来需加强与人工智能、数据挖掘等新兴技术的结合，以推动旅游推荐系统的进一步发展与应用。

六、核心代码

6.1 查询数据

    @RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}

6.2 新增数据

    @RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用户已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 删除数据

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

本文项目编号 25009，希望给大家带来帮助！