基于大数据的个性化旅游路线推荐系统设计与实现 计算机毕业设计源码48499
摘 要
随着互联网和移动技术的快速发展,个性化旅游路线推荐系统逐渐成为学术界和工业界的热点研究领域。为了帮助用户高效地选择性价比高又合适的旅游路线推荐,基于爬虫技术的基于大数据的个性化旅游路线推荐系统应运而生。本文设计并实现了一个基于Python语言、MySQL数据库与Django框架的自动比价系统。该系统通过爬虫抓取多个主流旅游推荐平台上同一旅游路线的相关数据,包括路线名称、路线分类、特色介绍等,自动生成优化推荐信息并呈现给用户。还探讨了如何利用协同过滤算法结合内容推荐技术来提供高度个性化的旅游路线建议。系统不仅能够根据用户的个人偏好、历史行为及相似用户的行为模式进行精准推荐,还能够实时调整推荐结果以适应用户的即时需求变化。此外,为了增强推荐系统的透明度和可解释性,本研究还探索了如何将推荐理由直观地呈现给用户,使他们能够更好地理解和信任系统提供的建议。
该系统展示了优化旅游资源配置、减少信息不对称导致的资源浪费等方面的潜力。通过对用户行为数据的深度挖掘与智能分析,本研究不仅为未来的旅游服务提供了新的思路和技术支持,也促进了旅游业与其他相关产业的协同发展。总之,基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的建立是推动整个行业向智能化方向发展的关键一步,对于构建更加高效、便捷和人性化的旅游服务体系具有重要意义。
关键词:个性化旅游路线推荐系统;爬虫技术;Django框架;Python语言;Python语言。
With the rapid development of the Internet and mobile technology, personalized travel route recommendation system has gradually become a hot research field in academia and industry. In order to help users efficiently choose cost-effective and suitable travel route recommendations, a personalized travel route recommendation system based on big data based on crawler technology came into being. In this paper, an automatic price comparison system based on Python language, MySQL database and Django framework is designed and implemented. The system crawlers capture the relevant data of the same travel route on multiple mainstream travel recommendation platforms, including route names, route classifications, feature introductions, etc., and automatically generate optimized recommendation information and present it to users. It also explores how to use collaborative filtering algorithms combined with content recommendation technology to provide highly personalized travel itinerary suggestions. The system can not only make accurate recommendations based on the user's personal preferences, historical behavior, and similar user behavior patterns, but also adjust the recommendation results in real time to adapt to the user's immediate needs change. In addition, in order to enhance the transparency and explainability of recommender systems, this study also explores how to visually present the reasons for recommendations to users, so that they can better understand and trust the recommendations provided by the system.
The system demonstrates the potential to optimize the allocation of tourism resources and reduce the waste of resources caused by information asymmetry. Through the in-depth mining and intelligent analysis of user behavior data, this study not only provides new ideas and technical support for future tourism services, but also promotes the coordinated development of tourism and other related industries. In short, the establishment of a personalized tourism route recommendation system based on big data is a key ste.
Keywords:Personalized travel route recommendation system; reptile technology; Django Framework; Python language; Python language.
目 录
1.1 研究背景和意义
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及,旅游行业也迎来了数字化转型的新时代。如今,越来越多的游客倾向于通过在线平台规划自己的旅行,这不仅包括预订机票、酒店,还涵盖了寻找景点信息、制定行程计划等各个方面。然而,面对海量的旅游信息,如何从中筛选出最符合个人兴趣和需求的内容成为了游客面临的一大难题。传统的旅游路线推荐往往基于固定模板或大众偏好,难以满足个性化的需求。因此,研究并实现一个基于大数据的个性化旅游路线推荐系统具有重要的现实意义。
在这样的背景下,利用大数据技术来提升旅游体验成为了一种趋势。通过收集和分析来自不同渠道的数据,如用户的搜索历史、社交媒体活动、消费行为以及位置数据等,可以深入了解每个游客的兴趣点和偏好。基于这些信息,个性化旅游路线推荐系统能够为用户提供量身定制的旅行建议,从选择合适的景点到安排合理的游览顺序,甚至推荐适合个人口味的餐饮和住宿地点,大大提升了旅行的便捷性和满意度。
此外,这种系统的建立还有助于优化旅游资源的配置,减少因信息不对称导致的资源浪费现象。例如,通过分析季节性变化对游客流量的影响,可以帮助景区更好地进行管理和服务调度;对于旅游企业而言,则可以通过精准营销吸引更多目标客户,提高市场竞争力。
总之,基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的设计与实现,不仅是解决当前旅游业面临的挑战的有效途径,也是推动整个行业向更加智能化方向发展的关键一步。它不仅能够显著改善游客的旅行体验,还能促进旅游业与其他相关产业的协同发展,为构建智慧城市贡献力量。通过对用户数据的深度挖掘和智能分析,该系统有望开创一种全新的旅游服务模式,引领未来旅游行业的发展潮流。
1.2 国内外研究现状
在国内,随着旅游业的蓬勃发展和在线旅游平台的普及,越来越多的研究致力于探索如何通过数据分析提高旅游服务的个性化水平。一些研究关注于开发高效的爬虫程序来收集来自多个在线旅游平台的数据,包括用户评论、评分、行程安排等,以便进行深入的数据分析。这些数据通常需要经过严格的预处理步骤,如清洗、去重、标准化等,以确保后续分析的有效性。此外,国内的研究还积极探索了基于协同过滤算法的推荐系统设计,旨在通过分析用户行为模式来发现潜在的兴趣点,并据此提供个性化的旅游路线建议。例如,某些研究结合了内容推荐与协同过滤的优势,实现了更加精准的推荐效果。
国外在这一领域的研究起步较早,特别是在利用大数据技术改进旅游体验方面积累了丰富的经验。许多研究强调了数据挖掘的重要性,尤其是在社交媒体数据的应用上,通过分析用户的社交网络活动来理解其偏好和兴趣。国外的一些项目甚至尝试使用深度学习技术来进行更复杂的模式识别,比如预测游客的行为趋势或情感倾向。关于协同过滤算法的应用,国外研究倾向于优化算法效率和准确性,例如采用混合推荐方法(结合协同过滤和基于内容的推荐)以应对冷启动问题和数据稀疏性挑战。此外,还有一些研究关注于增强推荐系统的透明度和可解释性,使用户能够更好地理解和信任系统提供的建议。无论是国内还是国外,个性化旅游路线推荐系统的研究都显示出了广阔的发展前景。未来的研究将继续深化技术应用,解决实际操作中的挑战,如数据隐私保护、算法效率优化等,不断推动旅游业向智能化、个性化方向发展。
1.3论文组成结构
第一章是绪论,本文章的开头部分,对本题目的研究背景和意义及研究现状等一些做文字性的描述。
第二章研究了基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的所采用的开发技术。
第三章是系统分析部分,包括可行性分析、功能需求分析、系统操作流程分析。
第四章是系统设计部分,本文章的重要部分,提供了系统架构的详细设计和一些主要功能模块的设计说明。
第五章是系统的具体实现,介绍系统的各个模块的具体实现。
第六章在前几章的基础上对系统进行测试和运行。
最后对系统进行了认真的总结,以此对未来有一个新的展望。
2.1 B/S体系结构
B/S体系,即Browser/Server体系,是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求,服务器接收到请求后进行处理,并生成相应的响应结果,最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后,解析其中的标记语言(如HTML[2]),并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面,呈现给用户。用户可以与页面进行交互,例如点击链接、填写表单等操作,这些操作会触发新的请求,循环执行上述过程。
2.2 Django框架
Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架[3]。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django,开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能,使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能,可以保护网站免受常见的网络攻击[4]。总之,Django是一个非常实用和易于学习的框架,适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员,都可以从Django的便利性和灵活性中受益。
2.3 MySQL数据库
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统[5](RDBMS),其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法,并提供丰富的功能和特性,如事务处理、触发器和存储过程等,以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性,支持主从复制、分布式架构和集群部署,适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目,MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区,为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之,MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统[6],通过其卓越性能和可扩展性,帮助开发者高效地管理和操作数据,并得到了广大用户的认可和应用。
2.4 Python语言
Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言[7]。它拥有庞大而活跃的社区,提供了丰富的第三方库和框架,如NumPy、Pandas和Django,使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色,通过相关库和工具,可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外,Python广泛应用于Web开发[8]、自动化脚本、网络爬虫等领域,其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者,Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之,Python是一个强大而灵活的编程语言,深受开发人员喜爱,并在各个领域得到广泛应用。
2.5爬虫技术
爬虫技术是指使用程序自动抓取互联网数据的过程。网络爬虫能够模拟用户访问网页,并提取所需的数据。常用的爬虫库有requests和BeautifulSoup,它们可以帮助用户获取网页内容并解析HTML结构。
爬虫技术的主要步骤包括:
发送请求:向目标网站发送HTTP请求,获取网页内容。
解析数据:使用解析库提取所需信息,比如商品名称、价格等。
存储数据:将提取的数据保存到本地数据库或文件中,便于后续分析。
遵循规则:遵循网站的robots.txt协议,避免对网站造成负担或被禁止访问。
2.6数据分析技术
爬虫数据分析技术主要包括数据抓取、数据清洗、数据存储和数据分析几个关键环节。首先,爬虫通过请求电商平台的网页,获取商品的相关信息,如价格、库存、销量、评价等。由于不同平台的页面结构和格式存在差异,爬虫需要采用适应性强的解析技术,如XPath或正则表达式,来提取目标数据。抓取到的数据通常包含大量的噪声和无效信息,因此需要进行数据清洗。数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失值以及转换格式,使数据更加规范和有用。清洗后的数据将被存储到数据库中,如MySQL,方便后续的比价功能和数据分析。
在数据存储后,数据分析技术对这些景点信息进行进一步处理。通过对比不同平台上相同商品的价格、销量和评价等数据,分析系统可以提供实时的价格比对结果,并为用户推荐性价比最高的商品。除此之外,数据分析还可以帮助用户发现价格变化趋势,识别出促销活动的商品。数据分析技术的实现依赖于统计分析方法和基本的算法模型,使得系统能够为用户提供精准、有效的信息,提升用户购物决策的效率。
2.7协同过滤算法简介
协同过滤算法是一种基于用户行为数据进行推荐的技术,广泛应用于各类电子商务平台中,以提升用户的选择体验。该算法的核心理念是通过分析大量用户的行为数据,找出具有相似兴趣或选择常用习惯的用户群体,并根据这些群体的偏好为其他用户做出个性化推荐。具体来说,协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。基于用户的协同过滤主要通过计算用户之间的相似度来推荐那些与之相似的其他用户喜欢的产品信息;而基于大数据旅游路线推荐的协同过滤则是计算旅游路线之间的相似度,向用户推荐与其之前查询或评价过的旅游路线相似的其他线路推荐。在个性化旅游路线推荐系统中,协同过滤算法能够根据用户的查询旅游路线历史、浏览记录等行为数据,精准地推荐可能感兴趣的旅游路线推荐,不仅提高了用户的满意度,还能有效增加销售额。此外,这种算法不需要对产品内容有深入的理解,因此特别适合应用于旅游线路种类具有高度不确定性和多样性的推荐中。通过不断优化算法模型,系统可以提供更加准确、个性化的推荐服务,进一步增强用户体验。
3系统分析
3.1 可行性分析
在软件开发的过程中,可行性分析是至关重要的,它旨在评估问题的可行性,以便尽可能快地解决,同时也要考虑到不同的解决方案的优势和劣势,以及实施这些方案所带来的经济效益。通过对基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的可行性分析,可以从技术、操作和经济三个方面来评估其可行性,从而为其提供有效的支持和保障。
3.1.1 技术可行性
系统在技术上是可行的。爬虫技术能够有效地从平台系统抓取旅游线路推荐查看的实时数据,如访问人数、点赞数、收藏等,确保系统能够获取全面的信息。利用Python语言,能够实现高效的数据抓取和处理,同时MySQL数据库为系统提供了稳定的数据存储解决方案。Django框架则为前端展示和后台管理提供了强大的支持,使得系统能够实现旅游路线、景点信息、酒店信息管理等多种功能。各项技术的结合确保了系统的高效性、稳定性和可扩展性,具备实现全网自动比价的技术基础。
3.1.2 经济可行性
系统在经济上具有较高的可行性。通过自动化的数据抓取和比对,系统能够大幅降低人工比价的成本,提升比价效率。同时,随着旅游市场的持续扩大,消费者对比价服务的需求不断增加,市场潜力巨大。系统的开发和维护成本相对较低,特别是在爬虫技术和开源框架的支持下,可以大大减少开发时间和成本。此外,通过为消费者提供便捷的比价服务,平台可以通过广告、数据分析和增值服务等方式实现盈利,具备良好的经济效益。
3.1.3 操作可行性
系统在操作上具备较高的可行性。爬虫技术可以稳定地从多个旅游平台自动抓取旅游景点数据,系统可以定时或实时更新信息,确保数据的准确性和时效性。通过Django框架构建的后台管理界面简洁易用,管理员和普通用户均可通过直观的操作界面进行旅游线路比对、推荐指数、价格监控及筛选等功能。系统设计注重用户体验,操作流程清晰且易于上手,同时后台管理功能完备,确保了操作的便捷性和高效性。整体系统架构合理,操作过程流畅,具备良好的可操作性和维护性。
3.2 功能需求分析
功能需求分析是基于大数据的个性化旅游路线推荐系统设计和开发的关键步骤,它旨在明确系统的功能和性能要求。以下是对基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的功能需求分析:
一、普通用户功能需求分析:
首页:用户可以浏览首页,查看推荐旅游路线、新闻资讯等信息。
通知公告:查看系统发布的最新公告和通知,及时了解平台的更新和活动公告。
新闻资讯:访问和浏览平台的新闻资讯栏目,了解行业动态、旅游景点相关信息等。
旅游路线:用户可以查看旅游路线推荐列表,可以通过分类搜索,点击详情查看,可以对感兴趣的进行点赞收藏和评论。
景点信息:用户可以查看景点信息详情,可以根据自己喜欢景点推荐进行点赞收藏和评论,还可以点击进行购票。
酒店信息:用户可以查看酒店信息的详情,然后可以根据推荐选择自己喜欢的进行预约,也可以进行点赞和收藏。
我的账户:管理个人账户信息,如修改密码、查看订单历史等。
个人中心:包括个人首页、景点订单、酒店订单、收藏和评论管理等功能:在“景点订单”查看订单审核状态;在“酒店订单”也可以查看酒店预定审核状态情况;收藏:用户可以收藏感兴趣的商品,方便后续查看和购买;在“评论管理”查看、修改或者删除自己发布的商品评论,管理自己的评价内容。
二、管理员功能需求分析:
后台首页:管理员可以查看整个系统的概况,包括数据统计、系统状态等。
系统用户管理:管理用户账户,进行用户权限的设置与调整。
旅游数据管理:管理员可以查看旅游数据管理列表及添加信息,可以进行增删改查的操作。
旅游路线管理:管理员可以查看添加旅游路线列表详情,包括路线名称、分类、风景特色、发布日期、路线内容等信息,可以进行增删改查的操作。
路线分类管理:管理员可以添加路线分类管理。
景点信息管理:管理员管理景点信息列表及添加详情,包括景点名称、门票、地址、景点介绍等信息,可以进行增删改查的操作。
景点订单管理:管理员可以管理查看景点订单详情,对用户申请订单进行审核管理。
酒店信息管理:管理员管理酒店信息列表及添加详情,包括酒店名称、酒店电话、客房价格、酒店地址、酒店介绍等信息,可以进行增删改查的操作。
酒店订单管理:管理员可以管理查看酒店订单详情,对用户申请订单进行审核管理。
系统管理(轮播图):管理网站首页的轮播图,包括图像、链接、顺序等的设置。
通知公告管理:发布或更新系统的公告和重要通知,确保用户及时获取系统更新或活动信息。
资源管理(新闻资讯、资讯分类):管理系统内的新闻资讯内容,并对资讯进行分类和维护。
根据以上功能需求,得出以下用例图,普通用户用例图如下所示。
图3-1 普通用户用例图
管理员用例图如下所示。
图3-2 管理员用例图
3.3 系统操作流程分析
3.3.1信息添加流程
用户登录系统后,选择要添加的信息类型,填写相应的信息表单并提交。系统对信息进行处理,并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。
图3-3信息添加流程图
3.3.2信息删除流程
用户登录系统后,导航至相应的信息管理功能入口。选择要删除的信息,并确认删除操作。系统进行删除处理,并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。
图3-4信息删除流程图
3.3.3爬取数据流程
数据爬取流程从开始阶段进入旅游数据抓取,系统会通过爬虫技术从多个电商平台抓取商品的实时信息。当数据抓取完成后,系统会判断是否已经完成抓取,如果完成,则进入比价功能实现阶段,展示不同平台商品的价格对比。若抓取未完成,系统将继续进行数据抓取。接下来,用户可以使用商品筛选与推荐功能,根据不同的条件筛选商品。若用户设置了价格监控,系统将进入价格监控与提醒阶段,在商品价格变化时进行提醒。最后,系统提供商品详情展示,全面展示商品的详细信息,帮助用户做出决策,流程在此结束。
图3-5爬取数据流程图
3.3.4数据分析流程
爬虫数据分析流程从开始阶段进入数据抓取,系统通过爬虫技术请求目标电商平台的网页以获取景点信息。接着,系统会检查页面结构是否存在差异,如果页面结构一致,系统可以直接抓取数据;如果页面结构存在差异,系统将采用适应性解析技术,如XPath或正则表达式,来提取有效数据。抓取到的数据将进入数据清洗阶段,系统会去除重复数据、填补缺失值并进行格式转换,确保数据的准确性和规范性。清洗后的数据将被存储在数据库中,为后续的分析做准备。最后,系统对存储的数据进行分析,提供商品比价、价格趋势等信息,帮助用户做出更精准的购物决策。整个流程在此结束。
图3-6爬虫数据分析流程图
4.1 系统架构设计
基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的架构设计包括客户端、服务器端、第三方集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面。客户端通过Web浏览器或移动应用程序访问系统,而服务器端负责接收和处理请求,并提供功能和数据。系统采用分层架构,包括表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据库。同时,系统需考虑与其他系统的集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面的问题。这样的架构设计将确保系统的稳定性、可扩展性和安全性,为用户提供稳定、高效的使用体验。系统架构图如下图所示。

图4-1 系统架构图
4.2 系统功能结构
系统功能结构是将一个系统的各种功能以有组织、结构化的方式描述和组织的过程。它涉及系统中不同组成部分之间的相互关系和交互作用,以及它们如何协同实现整体目标。系统功能结构对于确保系统正常运行和高效性至关重要。通常,系统功能结构包括功能模块、数据流、控制流和界面等几个方面。功能模块是实现特定功能的基本单元,通过数据流进行信息交换,并受到控制流的调度和控制。数据流描述了系统中信息的传递和处理过程,可以是模块间的数据传输或输入输出之间的数据传递。系统的功能结构图如下所示。

图4-2 系统功能结构图
4.3 数据库设计
数据库设计是指在构建和组织数据库系统时,根据实际需求和目标,进行数据模型的设计和规划的过程。它涉及到确定数据库中的表、字段、关系以及约束等方面的设计决策。
4.3.1 数据库实体设计
数据库实体设计是数据库设计的关键步骤,对实际业务逻辑中涉及的实体及其属性进行抽象建模,明确系统中的主要信息对象及其关系[9]。在设计过程中,注重实体的完整性、规范性和唯一性,确保设计能够满足系统功能需求,并为后续的表设计提供清晰的结构框架。实体设计需遵循数据库设计的标准化要求,避免数据冗余和不必要的复杂度。
下面是整个系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图4-3 系统E-R图
4.3.2 数据库表设计
数据库表设计基于实体设计,将抽象的实体映射为具体的表结构。设计过程中,为每个实体定义表名、字段名及数据类型[10]。根据业务需求,合理定义主键、外键及约束条件,确保表之间的关联性,例如通过外键建立用户表和角色表之间的关系。表设计时注重数据存储的完整性、一致性,并通过索引优化查询效率,最终确保数据库结构能够支持系统的功能需求。以下是系统的数据库表设计展示。
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
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表 4-2-article(文章)
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表 4-3-article_type(文章分类)
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表 4-4-attractions_order(景点订单)
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表 4-5-attraction_information(景点信息)
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表 4-6-auth(用户权限管理)
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表 4-7-code_token(验证码)
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表 4-8-collect(收藏)
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表 4-9-comment(评论)
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| 1 | comment_id | int | 是 | 是 | 评论ID | |
| 2 | user_id | int | 是 | 是 | 评论人ID | |
| 3 | reply_to_id | int | 是 | 否 | 回复评论ID | |
| 4 | content | longtext | 4294967295 | 否 | 否 | 内容 |
| 5 | nickname | varchar | 255 | 否 | 否 | 昵称 |
| 6 | avatar | varchar | 255 | 否 | 否 | 头像地址 |
| 7 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 8 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 9 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 10 | source_field | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源字段 |
| 11 | source_id | int | 是 | 否 | 来源ID |
表 4-10-hits(用户点击)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | hits_id | int | 是 | 是 | 点赞ID | |
| 2 | user_id | int | 是 | 否 | 点赞人 | |
| 3 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 4 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 5 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 6 | source_field | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源字段 |
| 7 | source_id | int | 是 | 否 | 来源ID |
表 4-11-hotel_information(酒店信息)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | hotel_information_id | int | 是 | 是 | 酒店信息ID | |
| 2 | hotel_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 酒店名称 |
| 3 | hotel_star | varchar | 64 | 否 | 否 | 酒店星级 |
| 4 | hotel_phone | varchar | 64 | 否 | 否 | 酒店电话 |
| 5 | guest_room_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 客房名称 |
| 6 | room_price | double | 否 | 否 | 客房价格 | |
| 7 | hotel_address | varchar | 64 | 否 | 否 | 酒店地址 |
| 8 | cover_image | varchar | 255 | 否 | 否 | 封面图片 |
| 9 | hotel_introduction | longtext | 4294967295 | 否 | 否 | 酒店介绍 |
| 10 | praise_len | int | 是 | 否 | 点赞数 | |
| 11 | collect_len | int | 是 | 否 | 收藏数 | |
| 12 | comment_len | int | 是 | 否 | 评论数 | |
| 13 | hotel_orders_limit_times | int | 是 | 否 | 预订限制次数 | |
| 14 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 15 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-12-hotel_orders(酒店订单)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | hotel_orders_id | int | 是 | 是 | 酒店订单ID | |
| 2 | order_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 订单编号 |
| 3 | hotel_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 酒店名称 |
| 4 | guest_room_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 客房名称 |
| 5 | room_price | double | 否 | 否 | 客房价格 | |
| 6 | user_information | int | 否 | 否 | 用户信息 | |
| 7 | user_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户姓名 |
| 8 | contact_phone | varchar | 64 | 否 | 否 | 联系电话 |
| 9 | order_date | date | 否 | 否 | 订单日期 | |
| 10 | booking_days | double | 否 | 否 | 预订天数 | |
| 11 | total_reservation_price | double | 否 | 否 | 预订总价 | |
| 12 | reservation_remarks | text | 65535 | 否 | 否 | 预订备注 |
| 13 | examine_state | varchar | 16 | 是 | 否 | 审核状态 |
| 14 | examine_reply | varchar | 16 | 否 | 否 | 审核回复 |
| 15 | pay_state | varchar | 16 | 是 | 否 | 支付状态 |
| 16 | pay_type | varchar | 16 | 否 | 否 | 支付类型: 微信、支付宝、网银 |
| 17 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 18 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 19 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 20 | source_id | int | 否 | 否 | 来源ID | |
| 21 | source_user_id | int | 否 | 否 | 来源用户 |
表 4-13-notice(公告)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | notice_id | mediumint | 是 | 是 | 公告ID | |
| 2 | title | varchar | 125 | 是 | 否 | 标题 |
| 3 | content | longtext | 4294967295 | 否 | 否 | 正文 |
| 4 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 5 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-14-ordinary_user(普通用户)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | ordinary_user_id | int | 是 | 是 | 普通用户ID | |
| 2 | user_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户姓名 |
| 3 | user_gender | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户性别 |
| 4 | contact_phone | varchar | 16 | 否 | 否 | 联系电话 |
| 5 | examine_state | varchar | 16 | 是 | 否 | 审核状态 |
| 6 | user_id | int | 是 | 否 | 用户ID | |
| 7 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 8 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-15-praise(点赞)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | praise_id | int | 是 | 是 | 点赞ID | |
| 2 | user_id | int | 是 | 是 | 点赞人 | |
| 3 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 4 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 5 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 6 | source_field | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源字段 |
| 7 | source_id | int | 是 | 否 | 来源ID | |
| 8 | status | tinyint | 是 | 否 | 点赞状态:1为点赞,0已取消 |
表 4-16-route_classification(路线分类)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | route_classification_id | int | 是 | 是 | 路线分类ID | |
| 2 | route_classification | varchar | 64 | 否 | 否 | 路线分类 |
| 3 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 4 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-17-score(评分)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | score_id | int | 是 | 是 | 评分ID | |
| 2 | user_id | int | 是 | 否 | 评分人 | |
| 3 | nickname | varchar | 64 | 否 | 否 | 昵称 |
| 4 | score_num | double | 是 | 否 | 评分 | |
| 5 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 6 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 7 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 8 | source_field | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源字段 |
| 9 | source_id | int | 是 | 否 | 来源ID |
表 4-18-slides(轮播图)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | slides_id | int | 是 | 是 | 轮播图ID | |
| 2 | title | varchar | 64 | 否 | 否 | 标题 |
| 3 | content | varchar | 255 | 否 | 否 | 内容 |
| 4 | url | varchar | 255 | 否 | 否 | 链接 |
| 5 | img | varchar | 255 | 否 | 否 | 轮播图 |
| 6 | hits | int | 是 | 否 | 点击量 | |
| 7 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 8 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-19-tourism_data(旅游数据)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | tourism_data_id | int | 是 | 是 | 旅游数据ID | |
| 2 | chinese_name | text | 65535 | 否 | 否 | 中文名称 |
| 3 | english_name | text | 65535 | 否 | 否 | 英文名称 |
| 4 | number_of_raiders | text | 65535 | 否 | 否 | 攻略数量 |
| 5 | number_of_comments | text | 65535 | 否 | 否 | 评论数量 |
| 6 | proportion_of_hikers | text | 65535 | 否 | 否 | 驴友占比 |
| 7 | attractions_ranking | text | 65535 | 否 | 否 | 景点排名 |
| 8 | attraction_description | text | 65535 | 否 | 否 | 景点描述 |
| 9 | attraction_rating | text | 65535 | 否 | 否 | 景点评分 |
| 10 | attraction_details | text | 65535 | 否 | 否 | 景点详情 |
| 11 | pictures_of_scenic_spots | varchar | 255 | 否 | 否 | 景点图片 |
| 12 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 13 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-20-tourist_route(旅游路线)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | tourist_route_id | int | 是 | 是 | 旅游路线ID | |
| 2 | route_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 路线名称 |
| 3 | route_classification | varchar | 64 | 否 | 否 | 路线分类 |
| 4 | landscape_features | varchar | 64 | 否 | 否 | 风景特色 |
| 5 | release_date | date | 否 | 否 | 发布日期 | |
| 6 | cover_image | varchar | 255 | 否 | 否 | 封面图片 |
| 7 | route_content | longtext | 4294967295 | 否 | 否 | 路线内容 |
| 8 | hits | int | 是 | 否 | 点击数 | |
| 9 | praise_len | int | 是 | 否 | 点赞数 | |
| 10 | collect_len | int | 是 | 否 | 收藏数 | |
| 11 | comment_len | int | 是 | 否 | 评论数 | |
| 12 | recommend | int | 是 | 否 | 智能推荐 | |
| 13 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 14 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
表 4-21-upload(文件上传)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | upload_id | int | 是 | 是 | 上传ID | |
| 2 | name | varchar | 64 | 否 | 否 | 文件名 |
| 3 | path | varchar | 255 | 否 | 否 | 访问路径 |
| 4 | file | varchar | 255 | 否 | 否 | 文件路径 |
| 5 | display | varchar | 255 | 否 | 否 | 显示顺序 |
| 6 | father_id | int | 否 | 否 | 父级ID | |
| 7 | dir | varchar | 255 | 否 | 否 | 文件夹 |
| 8 | type | varchar | 32 | 否 | 否 | 文件类型 |
表 4-22-user(用户账户)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | user_id | int | 是 | 是 | 用户ID | |
| 2 | state | smallint | 是 | 否 | 账户状态:(1可用|2异常|3已冻结|4已注销) | |
| 3 | user_group | varchar | 32 | 否 | 否 | 所在用户组 |
| 4 | login_time | timestamp | 是 | 否 | 上次登录时间 | |
| 5 | phone | varchar | 11 | 否 | 否 | 手机号码 |
| 6 | phone_state | smallint | 是 | 否 | 手机认证:(0未认证|1审核中|2已认证) | |
| 7 | username | varchar | 16 | 是 | 否 | 用户名 |
| 8 | nickname | varchar | 16 | 否 | 否 | 昵称 |
| 9 | password | varchar | 64 | 是 | 否 | 密码 |
| 10 | | varchar | 64 | 否 | 否 | 邮箱 |
| 11 | email_state | smallint | 是 | 否 | 邮箱认证:(0未认证|1审核中|2已认证) | |
| 12 | avatar | varchar | 255 | 否 | 否 | 头像地址 |
| 13 | open_id | varchar | 255 | 否 | 否 | 针对获取用户信息字段 |
| 14 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 |
表 4-23-user_group(用户组)
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | group_id | mediumint | 是 | 是 | 用户组ID | |
| 2 | display | smallint | 是 | 否 | 显示顺序 | |
| 3 | name | varchar | 16 | 是 | 否 | 名称 |
| 4 | description | varchar | 255 | 否 | 否 | 描述 |
| 5 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 6 | source_field | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源字段 |
| 7 | source_id | int | 是 | 否 | 来源ID | |
| 8 | register | smallint | 否 | 否 | 注册位置 | |
| 9 | create_time | timestamp | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 10 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的详细设计与实现主要是根据前面的基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的需求分析和基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从基于大数据的个性化旅游路线推荐系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。
5.1普通用户功能模块
5.1.1 用户注册界面
注册模块满足用户两部分,当用户想要进行资料相关信息的查询管理的时候,就必须进行登录,如果没有账号的话,在登录界面,点击“注册”按钮就会跳转到注册的界面,根据提示填写好注册信息,添加提交,注册的信息在数据库中就添加完成了,然后再输入填写好的账号和密码进行登录,其注册主界面展示如下图所示。

图5-1用户注册界面图
5.1.2 用户登录界面
用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的,当用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后,将会首先验证输入的有没有空数据,再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致,只有在一致后将会登录成功并自动跳转到系统的首页中;否则将会提示相应错误信息,用户登录界面如下图所示。

图5-2用户登录界面图
登录代码:
def Login(self, ctx):
print("===================登录=====================")
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户不存在",
}
}
body = ctx.body
password = md5hash(body["password"]) or ""
obj = service_select("user").Get_obj(
{"username": body["username"]}, {"like": False}
)
if obj:
user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})
if user_group and user_group['source_table'] != '':
user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})
if user_obj['examine_state'] == '未通过':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未通过审核",
}
}
return ret
if user_obj['examine_state'] == '未审核':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未审核",
}
}
return ret
if obj["state"] == 1:
if obj["password"] == password:
timeout = timezone.now()
timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000
token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))
ctx.request.session[token] = obj["user_id"]
service_select("access_token").Add(
{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}
)
obj["token"] = token
ret = {
"result": {"obj": obj}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码错误",
}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户账户不可用,请联系管理员",
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
5.1.3 新闻资讯界面
用户在资讯页面浏览新闻资讯信息。通过分类标签筛选资讯类型,点击标题查看详细文章,页面提供评论区供用户交流心得。新闻资讯界面如下图所示。

图5-3新闻资讯界面图
5.1.4景点信息界面
用户在查看景点信息时,可以浏览商品的详细内容,包括商品封面、商品标题、商品价格、付款人数、商品链接、店铺名称、是否包邮、先用后付、商品地区等关键信息。通过爬虫技术,系统能够抓取并分析这些数据,为用户提供详细的景点信息对比。每个数据项都经过爬虫抓取和分析,如价格、销量、店铺信誉等,通过对比不同平台上的相同商品,用户能够更直观地了解商品的优势与不足,帮助他们在多平台之间做出更有利的购买决策。此外,爬虫还可以实时监控商品的价格变化,提醒用户抓住促销时机,进一步优化购物体验。景点信息界面如下图所示。

图5-4景点信息界面图

图5-5购票界面图
5.1.5旅游路线界面
旅游路线:用户可以查看旅游路线推荐列表,可以通过分类搜索,点击详情查看,可以对感兴趣的进行点赞收藏和评论。旅游路线界面如下图所示。

图5-6促销商品界面图
5.1.6个人中心界面
个人中心:包括个人首页、景点订单、酒店订单、收藏和评论管理等功能:在“景点订单”查看订单审核状态;在“酒店订单”也可以查看酒店预定审核状态情况;收藏:用户可以收藏感兴趣的商品,方便后续查看和购买;在“评论管理”查看、修改或者删除自己发布的商品评论,管理自己的评价内容。个人中心界面如下图所示。

图5-7个人中心界面图
5.2管理员功能模块
5.2.1系统用户界面
管理员可以管理系统的用户,包括添加新用户、编辑用户信息、修改用户信息等操作,以确保系统的权限管理和安全性。系统用户界面如下图所示。

图5-8系统用户界面图
5.2.2后台首页数据分析可视化界面
管理员后台首页的数据分析可视化界面通过爬虫抓取的景点信息,提供了多维度的统计和图表展示。旅游路线统计根据推荐使用情况展示每个不同路线的选择数,便于评估旅游路线推荐的受欢迎程度和销售表现;通过这些爬虫数据分析生成的相关统计图,管理员能够直观地了解平台运营情况,优化管理策略。界面如下图所示。

图5-9后台首页数据分析可视化界面图
5.2.3系统管理界面
管理员管理网站首页的轮播图内容,确保重要信息得到及时展示。添加、修改、删除轮播图:保证轮播图展示的信息与时俱进。系统管理界面如下图所示。

图5-10系统管理界面图
5.2.4通知公告管理界面
管理员可以发布、修改和删除系统内的通知公告。发布重要信息,确保用户及时获取重要消息。通知公告管理界面如下图所示。

图5-11通知公告管理界面图
删除通知公告代码如下:
def Del(self, ctx):
if len(ctx.query) == 0:
errorMsg = {"code": 30000, "message": "删除条件不能为空!"}
return errorMsg
result = self.service.Del(ctx.query, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
return {"result": result}
5.2.5旅游数据管理界面
旅游数据管理功能不仅包括旅游数据列表和旅游数据添加,还整合了强大的爬虫数据分析技术,帮助管理员进行全面的数据管理和分析。通过爬虫技术,系统能够定期从各大平台抓取最新的景点信息,包括景点名称、分类、描述、攻略数量、评论数量、景点排名等。评论统计让管理员能够分析用户反馈和评价趋势,人数统计帮助评估商品受欢迎程度,地区统计提供了各旅游路线在不同地区的受欢迎分布程度。界面如下图所示。

图5-12旅游数据列表界面图
5.2.6景点信息管理界面
景点信息管理:管理员管理景点信息列表及添加详情,包括景点名称、门票、地址、景点介绍等信息,可以进行增删改查的操作。界面如下图所示。

图5-14景点信息管理界面图
添加景点信息代码如下:
def Add(self, ctx):
body = ctx.body
unique = self.config.get("unique")
obj = None
if unique:
qy = {}
for i in range(len(unique)):
key = unique[i]
qy[key] = body.get(key)
obj = self.service.Get_obj(qy)
if not obj:
error = self.Add_before(ctx)
if error["code"]:
return {"error": error}
error = self.Events("add_before", ctx, None)
if error["code"]:
return {"error": error}
result = self.service.Add(body, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
res = self.Add_after(ctx, result)
if res:
result = res
res = self.Events("add_after", ctx, result)
if res:
result = res
return {"result": result}
else:
return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}
5.2.7景点订单管理界面
景点订单管理:管理员可以管理查看景点订单详情,对用户申请订单进行审核管理。界面如下图所示。

图5-15景点订单管理界面图
6 系统测试
基于大数据的个性化旅游路线推荐系统测试是为了检验软件是否达到设计要求,是否存在错误,通过测试的方法来检查基于大数据的个性化旅游路线推荐系统,以便发现基于大数据的个性化旅游路线推荐系统中的错误。测试工作是保证基于大数据的个性化旅游路线推荐系统质量的关键。
6.1系统测试
用户查看景点信息功能测试:
表6-1用户查看景点信息功能测试用例表
| 测试名称 | 测试功能 | 操作 | 操作过程 | 预期结果 | 测试结果 |
| 用户查看景点信息功能模块测试 | 用户查看景点信息功能成功 | 点击“景点信息” | 点击某一条“景点信息”,查看景点信息详情。 | 成功查看景点信息。 | 正确 |
用户查看新闻资讯功能测试:
表6-2用户查看新闻资讯功能测试用例表
| 测试名称 | 测试功能 | 操作 | 操作过程 | 预期结果 | 测试结果 |
| 用户查看新闻资讯功能模块测试 | 用户查看新闻资讯功能成功 | 点击“新闻资讯” | 点击某一条“新闻资讯”信息,查看新闻资讯详情。 | 成功查看新闻资讯。 | 正确 |
管理员发布景点信息功能测试:
表6-3管理员发布景点信息功能测试用例表
| 测试名称 | 测试功能 | 操作 | 操作过程 | 预期结果 | 测试结果 |
| 管理员发布景点信息功能测试 | 添加景点信息的情况 | 输入新景点信息的基本信息 | 后台选择“景点信息管理”菜单后,填写新景点信息后点击“提交”按钮 | 新景点信息发布成功 | 正确 |
6.2测试结果
通过编写了基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的测试用例,已经检测完毕了6章节中的3大模块,它为基于大数据的个性化旅游路线推荐系统系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。
在基于大数据的个性化旅游推荐系统之前,我们进行了详尽的需求调研和技术研究。通过网上查询和线下问卷调查,我们深入了解了用户对基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的具体需求,并研究了现有的基于大数据的个性化旅游路线推荐系统功能及其开发背景。同时,对基于大数据的个性化旅游路线推荐系统的研究现状进行了梳理,为系统设计提供了理论支持。在明确了系统功能后,我们精心选择了开发工具:采用流行的Python语言和Django框架进行开发,并利用开源的MySQL数据库进行数据存储。接着,我们对系统进行了需求分析,包括可行性、性能、功能和用例等方面的分析,以确保系统的实用性和稳定性。在完成系统设计和数据库设计后,我们开始了系统的开发工作,并最终完成了系统的测试和总结。
在开发过程中,我收获颇丰,不仅学习到了许多书本上没有的知识,还提升了自己的实践能力和解决问题的能力。虽然目前系统已经初步完成,但仍有待进一步改进和完善,例如界面布局的优化和代码编写的提升等。由于我的专业知识有限,系统可能存在一些不足和缺陷,我将继续努力学习和改进,以期将系统做得更加完美。我希望能有机会将系统投入到学校的实际使用中,为同学们提供便捷的服务。
- 黄维.基于B/S模式的虚拟网络宠物安全管理体系分析[J].信息系统工程,2024,(05):4-7.
- 张宇薇.HTML5在Web前端开发中的应用[J].集成电路应用,2024,41(04):274-276.
- 邱红丽,张舒雅.基于Django框架的web项目开发研究[J].科学技术创新,2021,(27):97-98.
- 段艺,涂伟忠.Django开发从入门到实践[M].机械工业出版社:202211.635.
- 李艳杰.MySQL数据库下存储过程的综合运用研究[J].现代信息科技,2023,7(11):80-82+88.
- 肖睿,李鲲程,范效亮,等.MySQL数据库应用技术及实践[M].人民邮电出版社:202206.228.
- 明日科技.快速上手Python[M].化学工业出版社:202211.337.
- 明日科技.Python Web开发手册[M].化学工业出版社:202201.411.
- 马艳艳,吴晓光.计算机软件与数据库的设计策略分析[J].电子技术,2024,53(05):104-105.
- 李俊萌.计算机软件测试技术与开发应用策略分析[J].信息记录材料,2023,24(03):50-52.
- 韩妃,周玲凤,高雯菲,等.旅游路线规划系统分析与设计[J].技术与市场,2024,31(06):138-142.
- 张恒勋.个性化旅游路线推荐技术的研究与实现[D].华中科技大学,2023.DOI:10.27157/d.cnki.ghzku.2023.001069.
- Cui A ,Cui J ,Liu Z .An Algorithm for Travel Route Recommendation Integrating Fuzzy Clustering and Attribute-Based Features[J].International Journal of High Speed Electronics and Systems,2025,(prepublish):
- Fan Q .Study on travel route recommendation method based on improved ant colony optimisation algorithms[J].International Journal of Computer Applications in Technology,2024,74(1-2):107-114.
- 幸芮.基于景点视觉信息的个性化旅游路线推荐研究[D].中南大学,2023.DOI:10.27661/d.cnki.gzhnu.2023.004916.
- 符常君.融合用户偏好和情境感知的旅游路线推荐方法研究[D].中南大学,2022.DOI:10.27661/d.cnki.gzhnu.2022.006167.
- 艾静超.基于改进协同过滤技术的个性化旅游线路推荐研究[J].现代电子技术,2019,42(23):182-186.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.039.
- 孙彦鹏.面向智能旅游服务机器人的个性化推荐算法研究[D].桂林电子科技大学,2019.
- 刘娜.基于偏好数据的旅游景点路线推荐方法[J].信息技术,2023,(11):148-152+157.DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2023.11.025.
- 赵宁馨.基于大数据技术的在线游记数据分析与路线推荐研究[D].河北经贸大学,2024.DOI:10.27106/d.cnki.ghbju.2024.000683.
致谢
在这篇论文的撰写过程中,我深感“砥砺前行,勇往直前”的道理。正如成语所说,“千里之行,始于足下”。无论面对多么艰难的挑战,只要我们保持坚定的信念和努力的态度,就能够攻克困难,实现自己的目标。
同时,我们也要明白“世上无难事,只怕有心人”的道理。通过不断学习和积累知识,我们能够拓展自己的视野,提升自己的能力。正如一句古训所说:“读书破万卷,下笔如有神”,只有通过不断学习和锤炼才能够成为真正的专家和领导者。
在攻克困难的过程中,我们也要保持“与时俱进”的意识。正如成语所说:“时不我待”。在一个日新月异的时代,只有跟上时代的步伐,不断更新自己的知识和技能,才能立于不败之地。
最后,我要引用一句励志的名言:“成功源于自信,自信源于经验,经验源于失败”。在追求梦想的道路上,我们可能会遇到许多挫折和失败,但正是通过这些经历,我们能够积累宝贵的经验,提升自己的能力,并最终实现自己的目标。
在本文的写作过程中,这些励志的成语和名言一直激励着我,让我坚持不懈,追求卓越。希望这些励志的言辞也能够激励和鼓舞其他人,在追逐自己的梦想的道路上勇往直前,不断超越自我!
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