旅游推荐数据分析可视化系统——讯飞AI助手(超级v2版本)+论文+数据+源码-EW帮帮网

旅游推荐数据分析可视化系统——讯飞AI助手(超级v2版本)+论文+数据+源码

项目介绍

本项目是一个基于Django框架开发的旅游推荐数据分析可视化系统，集成了讯飞AI大模型助手功能。系统通过对去哪儿网的旅游数据进行采集、分析和可视化，为用户提供个性化的旅游景点推荐服务，同时通过数据可视化展示各类旅游数据的分析结果，帮助用户更好地了解旅游市场趋势和景点特点。

系统功能特点

1. 用户管理功能

用户注册与登录
个人信息管理（修改个人资料、密码等）
用户浏览历史记录

2. 数据可视化功能

景点地理分布热力图
景点评分与销量排行榜
景点价格分布分析
用户评论数量统计
省份景点数量分布
用户活跃度时间分布

3. 景点推荐功能

基于协同过滤的个性化推荐
基于浏览历史的智能推荐
主题推荐（亲子游、文化游、自然风光游）
热门景点推荐

4. 文本分析与可视化

景点介绍词云图生成
用户评论词云图分析
评论情感分析

5. 讯飞AI助手功能

智能问答服务
旅游咨询与建议

技术架构

前端技术

HTML/CSS/JavaScript
Bootstrap框架
ECharts图表库
ApexCharts图表库

后端技术

Python 3.x
Django Web框架
MySQL数据库
讯飞星火大模型API

数据分析与可视化

NumPy/Pandas：数据处理
Matplotlib/Seaborn：绘图
Jieba：中文分词
WordCloud：词云生成

数据库设计

系统主要包含以下数据表：

TravelInfo表：存储景点基本信息
- 景点名称、等级、折扣、销量
- 省份、热度、地址、简介
- 详情URL、评分、价格、评论数
- 详细介绍、图片列表、用户评论、封面图
User表：存储用户信息
- 用户名、密码、性别
- 地址、头像、个人简介
- 创建时间
UserBrowseHistory表：存储用户浏览历史
- 用户ID（外键）
- 景点ID（外键）
- 浏览时间

推荐算法详解

系统实现了多种推荐算法，以提供个性化的旅游推荐服务：

1. 基于用户的协同过滤推荐

def user_bases_collaborative_filtering(user_id, user_ratings, top_n=3):
    # 获取目标用户的评分数据
    target_user_ratings = user_ratings[user_id]

    # 初始化用户相似度得分字典
    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(), key=lambda x:x[1], reverse=True)

    # 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_items

算法步骤说明：

获取目标用户的评分数据
计算目标用户与其他用户之间的相似度（使用余弦相似度）
找出与目标用户最相似的N个用户
将这些相似用户喜欢的景点（但目标用户尚未评分的）作为推荐结果

2. 基于浏览历史的推荐

系统通过分析用户的浏览历史，识别用户偏好的省份和评分阈值，推荐符合用户口味的景点：

def getBrowseBasedRecommendation(user_id, limit=10):
    # 获取用户浏览过的景点
    browsed_travels = UserBrowseHistory.objects.filter(user_id=user_id)
    
    # 统计用户偏好的省份
    province_count = {}
    for travel in browsed_travels_info:
        if travel.province not in province_count:
            province_count[travel.province] = 0
        province_count[travel.province] += 1
    
    # 获取前3个最受欢迎的省份
    favorite_provinces = []
    if province_count:
        sorted_provinces = sorted(province_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        favorite_provinces = [p[0] for p in sorted_provinces[:3]]
    
    # 计算平均评分
    avg_score = 计算用户浏览景点的平均评分
    
    # 根据用户喜欢的省份和评分阈值筛选景点
    # 返回符合条件的景点列表

3. 主题推荐

系统还提供了几种主题推荐功能：

亲子游推荐：分析景点描述中包含"亲子"、“家庭”、"儿童"等关键词的景点
文化游推荐：分析景点描述中包含"文化"、“历史”、"博物馆"等关键词的景点
自然风光推荐：分析景点描述中包含"自然"、“风景”、“山”、"海"等关键词的景点

讯飞AI助手集成

系统集成了讯飞星火大模型API，提供智能问答和旅游咨询服务：

# 讯飞星火API配置
appid = "xxx"
api_secret = "xxx"
api_key = "xxx"
domain = "lite"  # 使用Lite版本
Spark_url = "wss://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat"

数据分析与可视化效果

系统对旅游数据进行了多维度分析，包括：

词云分析：通过jieba分词和WordCloud生成景点介绍和用户评论的词云图

def getIntroCloudImg(targetImgSrc, resImgSrc):
    travelList = TravelInfo.objects.all()
    text = ''
    stopwords = ['的', '是', '在', '这', '那', '他', '她', '它', '我', '你','和','等','为','有','与']
    for travel in travelList:
         text += travel.detailIntro

    cut = jieba.cut(text)
    newCut = []
    for tex in cut:
        if tex not in stopwords:
            newCut.append(tex)

    string = ' '.join(newCut)
    
    # 生成词云图

地理分布：通过ECharts实现全国景点地理分布可视化
评分与销量分析：展示不同景点的评分和销量数据，帮助用户识别高品质景点
价格分析：分析景点价格分布，帮助用户了解旅游市场价格行情

系统部署指南

Mac部署

安装Python环境（建议Python 3.8+）
安装MySQL数据库
克隆项目到本地
安装依赖：pip install -r requirements.txt
创建MySQL数据库：qunarinfos

修改数据库配置：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'qunarinfos',
        'USER': "root",
        'PASSWORD': 'your_password',
        'HOST': "localhost",
        'port': '3306'
    }
}

迁移数据库：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

启动服务：python manage.py runserver

Windows部署

安装Python环境（建议Python 3.8+）
安装MySQL数据库
克隆项目到本地
在虚拟环境中安装依赖：pip install -r requirements.txt
创建MySQL数据库：qunarinfos

修改数据库配置：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'qunarinfos',
        'USER': "root",
        'PASSWORD': 'your_password',
        'HOST': "localhost",
        'port': '3306'
    }
}