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一、开发背景

在数字经济渗透旅游消费全链路的当下，经济型酒店作为下沉市场、年轻群体及商务出行的核心住宿选择，其供需两端的 “信息匹配效率低”“个性化需求难满足” 等问题日益凸显。协同过滤算法凭借 “以用户为中心” 的推荐逻辑，成为破解这一痛点的关键技术路径，其系统建设兼具产业适配性与用户价值，具体背景与意义可从多维度展开分析。

随着大众旅游、商务出行的常态化，消费者对酒店的需求已从 “单纯住宿” 转向 “个性化体验”，同时面临信息过载带来的决策困境，具体表现为：

1. 需求从 “标准化” 转向 “个性化、场景化”
   传统酒店预订模式中，用户需手动筛选 “价格、位置、星级” 等基础维度，但当前需求更细分：商务旅客关注 “会议室、免费打印、早班早餐”，亲子家庭重视 “儿童设施、母婴用品、周边乐园距离”，年轻游客偏好 “网红设计、宠物友好、本地文化融合”（如民宿式酒店、主题酒店）。这种场景化、个性化需求，仅靠用户自主筛选难以精准匹配，亟需系统主动挖掘潜在需求。

2. 信息过载导致决策成本高企
   据艾瑞咨询数据，2023 年国内在线酒店预订平台（如携程、美团、飞猪）的单用户平均浏览酒店数量达 15-20 家，且平台呈现 “同质化推荐”（如仅按 “销量、评分” 排序），用户需花费大量时间对比差异。例如，同一商圈内数十家价格相近的酒店，用户难以快速识别 “是否含免费接送机”“隔音效果是否达标” 等隐性需求，决策效率低下。

3. 用户行为数据碎片化，需求表达不充分
   消费者的酒店偏好往往分散在多场景中：可能在社交平台（小红书、抖音）收藏 “网红酒店”，在点评平台（大众点评）记录 “踩雷体验”，在预订平台留存 “历史订单”，但这些数据未被打通 —— 用户无法通过单一入口传递完整偏好，平台也无法全面理解用户需求，导致推荐 “偏差大”（如向亲子用户推荐无儿童设施的商务酒店）。

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二、技术环境

开发语言：Python
python框架：django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

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系统实现效果

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