前言
  随着旅游业的快速发展和互联网的普及，旅游网站上的用户评论数据日益增多，传统的旅游推荐方式已无法满足人们对个性化、精准旅游推荐的需求。基于Python的旅游网站用户评论分析与旅游推荐系统应运而生。本毕业设计将针对主流旅游网站的公开用户评论数据进行深入研究，设计并实现一个高效的用户评论分析与旅游推荐系统。该系统通过Python网络爬虫技术实时抓取旅游网站上的用户评论、评分、旅游景点信息等数据，利用自然语言处理（NLP）技术对评论数据进行情感分析和主题提取，并通过推荐算法（如协同过滤和内容推荐）为用户提供个性化的旅游景点推荐，旨在帮助用户做出更明智的旅游决策，提升用户体验。

一、项目介绍
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

二、功能介绍
（1）原始数据
1)用户评论数据：包含用户的评论文本、评分、评论时间、用户ID、旅游景点ID等信息。
2)旅游景点信息数据：包含旅游景点的基本信息，如名称、地点、类型、评分等。
3)用户行为数据：记录用户的浏览、点击、收藏、预订等行为，用于推荐算法的训练和优化。
（2）技术要求
在构建基于Python的旅游网站用户评论分析与旅游推荐系统的过程中，需要运用多种关键技术。首先，数据收集方面，使用Python的requests库进行网页请求，BeautifulSoup或Scrapy框架解析网页内容，对于动态网页可以使用Selenium进行数据抓取。同时，通过旅游网站提供的API获取公开的景点和评论数据。数据存储方面，采用SQLite或MongoDB等数据库对抓取的数据进行存储与管理。在数据处理与分析部分，利用Pandas进行数据清洗和预处理，使用自然语言处理（NLP）技术，如TF-IDF、Word2Vec或BERT模型，进行评论文本的情感分析和主题提取。推荐算法部分，结合协同过滤（Collaborative Filtering）和内容推荐（Content-based Recommendation）算法，通过用户行为数据和评论数据为用户提供个性化的旅游景点推荐。前端展示部分，可以通过Flask或Django框架构建用户界面，展示推荐结果，并提供图表进行可视化分析。

三、核心代码

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

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