博主介紹：java高級開發，從事互聯網行業六年，熟悉各種主流語言，精通java、python、php、爬蟲、web開發，已經做了六年的畢業設計程序開發，開發過上千套畢業設計程序，沒有什么華麗的語言，只有實實在在的寫點程序。
🍅文末點擊卡片獲取聯系🍅
技術：python+mysql+html+算法推薦
第一章 引言
1.1 ?課題背景
由于互聯網、物聯網以及移動通信技術持續迅猛發展，當下身處在數據爆炸的時代，在此時代背景下，大數據分析技術順勢而生，并逐漸成為當今科技領域備受矚目的熱門話題，旅游業作為與人類活動關聯緊密的行業，也受到了大數據技術的深遠影響，UGC即用戶生成內容，指的是用戶于互聯網平臺上自主創作并分享的各類形式的內容，像視頻、音樂、圖片、文字等等。人們對旅游的需求提高，追求良好的旅游體驗，加之不斷完善的交通運輸產業提升了人們到達目的地的便捷性，對旅游路線的選擇擁有了諸多可能性，因此人們愈加注重運用各種數據信息進行旅行前的路線規劃[1]。在旅游領域，UGC數據主要覆蓋游客在網絡上發布的游記、評論、圖片以及視頻等，這些數據記錄了諸多旅游行為與互動，為旅游研究和應用提供了豐富資源，然而隨著UGC數據不斷增多，傳統數據處理方法已難以契合需求，大數據技術的出現，為UGC數據分析提供了新途徑，借助大數據技術可對UGC數據進行挖掘與分析，提取出有價值的信息和模式。
在旅游路線推薦方面，大數據技術同樣發揮著關鍵作用，依據分析UGC數據，可了解游客的旅游行為和需求，大數據技術通過提供更符合個人需求的服務讓游客感覺更好，比方說旅游公司也能利用這些信息制定更有效的推廣計劃，這種方法不但讓推薦的旅游路線變得更合理[2]，而且公司營銷方案有了實際數據作為依據。
1.2 ?課題意義
在數字化時代背景下，大數據技術分析用戶生成內容很有用，游客在網上發布的照片視頻和文字記錄成為重要參考資料，這些數據經過處理可以了解游客喜歡去哪里玩，還能總結出熱門路線幫助規劃行程，研究人員利用這些信息給不同游客設計專屬路線，比方說通過分析游客行為找到共同點，旅游公司就能改進服務并推出更吸引人的產品。 游客分享的圖片和文字被大數據技術挖掘后很有價值，不僅能發現游客偏好還能總結出旅行路線，研究人員根據這些數據建立用戶檔案，然后提供個性化路線推薦提升游玩體驗，旅游企業也利用這些發現調整產品和服務吸引更多顧客。梁學成[5]在國內文旅剛需市場已經形成中提到促進文旅發展方向，該研究對促進旅游業發展很關鍵，憑借大數據技術創新應用，對行業升級有推動作用。
1.3??國內外研究現狀
國內在借助大數據技術開展的用戶生成內容數據分析和路線推薦研究的方面發展迅速，由于互聯網普及以及用戶生成內容大量增加，學者和從業者開始研究如何利用好這些數據，在用戶生成內容分析方面，研究者們不僅要設計出實用的數據挖掘方法，而且要想辦法讓分析更精準、更快速，為了使結果呈現得更清晰，俸亞特,徐正麗,文益民[3]在研究基于UGC數據的旅游數據挖掘,還有李偉[4]在研究基于大數據挖掘技術的智慧路線推薦系統，通過國內已有Tableau、ECharts這些可使用中文的可視化工具，用戶生成內容分析中應用十分廣泛，邱奕超,張馳庚[9]的旅游大數據的可視化設計和實現方法在路線推薦方面，利用ECharts可視化工具豐富視覺效果。基于大數據技術的用戶生成內容分析正成為熱門方向，比如牛俊潔,崔忠偉,趙晨潔[6]等，在個性化路線推薦技術研究及發展綜述中通過深入研究用戶行為和喜好，研究者們能夠繪制出更詳盡的用戶畫像，進而給出更貼合個人需求的路線推薦策劃，比如說將機器學習和人工智能技術結合使用，這對于提升推薦系統的智能性至關重要。國內研究者一直在努力使路線推薦更加智能實用，馬子欽,陳崇成,黃正睿[12]提出多目標旅游線路推薦方法，雖然在這方面已取得一定成果，但是數據質量、隱私保護和算法優化等問題仍未完全解決，而且隨著大數據技術不斷發展、應用場景日益增多，該領域的研究必將更加深入和全面。?????
國外的學者Elfriede Penz等[14]不但運用大數據技術認真研究UGC數據，而且依靠復雜算法挖掘出用戶偏好等重要信息，比如說行為模式之類的，然后這些發現極大地助力了個性化推薦，特別是在社交媒體領域已成為關鍵工具，研究者們充分利用地理位置數據和用戶評價等資源，能夠推測出市場走向和給出準確的路線策略。Kumar Niranjan等[13]的個性化旅游推薦系統不但深度使用UGC數據里的位置信息和用戶反饋來給出更準的路線推薦，比如說通過查看社交媒體上的旅行分享找出熱門景點和路線，然后加上實時路況和天氣情況，而且大數據技術還能讓推薦結果變得更好，最終讓出行更方便更舒服。為了解決數據隱私保護和算法準頭方面的難題，Li W等[15]國外研究者正在嘗試聯邦學習和深度學習等新技術，然后隨著5G和物聯網的普及，未來的分析將會更加智能化和貼心，提供更高效個性化的服務給用戶。??
第二章 開發環境及技術
2.1 ?Python語言
Python是一門源自于多種編程傳統的腳本語言，因有很高的可讀性和簡易的學習曲線而聞名，它高效且支持即時執行代碼，有交互式的特性，Python把代碼組織成對象，體現了面向對象的編程理念。利用Python開發網絡爬蟲有優勢，因為它是腳本性質，容易設定，在處理文本方面靈活性大，而且Python有眾多第三方庫，為構建網絡爬蟲提供了豐富資源，讓模擬瀏覽器行為獲取旅游信息等任務更便捷靈活，和靜態編程語言相比，其接口設計更簡潔。林軍[8]在基于Python的網頁信息數據爬取設計與實現分析中，Python作為核心語言，有著重要作用。在此項目中，Python作為核心編程語言貫穿全流程，實現UGC數據清洗與特征工程，處理用戶評分、文本評論等多源異構數據，借助MySQL開發協同過濾算法，結合PySpark分布式計算優化海量數據處理效率。
2.2 ?PyCharm開發環境
鑒于這些優點，決定將PyCharm作為開發平臺，提供完善的Python開發支持，高效編寫數據預處理、協同過濾算法及可視化代碼，通過交互式調試數據分析流程，實時驗證UGC特征提取效果； PyCharm的代碼分析能力顯著提升算法實現質量。
2.3 ?MySQL數據庫
在搭建系統的時候選用了MySQL來存數據，雖然Oracle和Sqlserver這些別的選擇也挺好，但是用起來有點麻煩，比如說Oracle雖然功能多，但是體積太大且操作復雜，特別是在不同系統之間切換時表現不佳，而MySQL不僅能在各種系統上運行，而且特別輕巧，不但支持好幾種存數據的方式，而且使用的SQL語法大家都熟悉。這次項目就采用MySQL來構建數據倉庫，然后將它與Django框架結合使用，這樣開發起來會更快，系統也能更靈活。MySQL數據庫承擔數據存儲和管理功能。存儲用戶實體，景點實體，管理員實體，收藏實體，評論實體，景點信息等結構化數據，通過存儲過程實現實時推薦場景下的多表關聯查詢。MySQL確保UGC數據的一致性，提升協同過濾算法的讀取效率。????
2.4 ?Django框架
Python打造網站結構不僅注重通用好用而且能夠靈活調整，主要為了建立穩定快速的網絡程序，不光處理數據庫，Django這個免費框架用了新式MTV設計，打破老式MVC框架的規矩。
M也就是模式模塊，其核心職責是對數據的存取與操作進行管理，覆蓋數據庫連接、數據獲取以及復雜的查詢任務。?
T也就是模板模塊，主要承擔Django應用的前端展示工作，負責構建并維護HTML5頁面，為用戶給予直觀的界面體驗。
V也就是視圖模塊，它是整個架構的關鍵所在，類似MTV中的核心控制器。該模塊承擔著業務邏輯處理任務，協調模型和模板間的交互，保證能對用戶請求做出精確響應
2.5 ?協同過濾算法
協同過濾算法是一種根據用戶操作記錄來推薦的算法，它首先查看用戶過去的行為，比如說打多少分或者點哪些東西，然后找出哪些用戶和物品比較相似，接著猜測目標用戶可能會喜歡什么，這種算法主要有兩種類型，基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾。不但有用用戶相似度來推薦的方式，而且有靠物品相似度來推薦的辦法[11]，基于用戶的那種會把興趣差不多的用戶挑出來，然后推薦東西給他們，基于物品的這種則會重點算算物品之間有多像，再來推薦。而且在推薦內容的時候經常會用到它，所以它成了個性化推薦系統里重要的一部分。梁存桂[7]在基于協同過濾算法云計算平臺的旅游景點推薦算法優化研究中提到了該算法，凌坤,姜久雷,李盛慶[10]在基于改進用戶畫像的協同過濾推薦算法中通過動態更新用戶畫像信息，解決了傳統協同過濾方法中用戶興趣模型過于靜態的問題。本系統中該算法通過挖掘用戶-景點路線數據，實現個性化推薦。首先，利用分布式框架處理海量UGC數據，構建用戶-項目矩陣并提取語義特征。針對稀疏性問題，采用改進的矩陣分解或圖神經網絡融合時空上下文（如訪問序列、距離約束）。路線推薦階段，結合預測景點偏好，并通過路徑規劃算法生成優化路線。
第四章 系統設計
第五章 系統實現
