精彩專欄推薦訂閱：在下方主頁👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻

💖🔥作者主頁：計算機畢設木哥🔥 💖

一、項目介紹

基于Python的用戶評論挖掘旅游景點推薦系統是一套融合了自然語言處理和數據挖掘技術的智能化旅游服務平臺。該系統采用Django框架作為后端核心架構，結合Vue.js和ElementUI構建用戶友好的前端界面，通過MySQL數據庫存儲海量的景點信息和用戶評論數據。系統的核心創新在于運用文本挖掘算法對用戶評論進行深度分析，提取情感傾向、關鍵詞頻和評價維度，構建基于評論質量的景點推薦模型。管理員可以通過后臺管理模塊對用戶信息、景點數據進行統一管理，實時監控評論舉報和用戶反饋，并通過熱度分析功能掌握景點的受歡迎程度變化趨勢。普通用戶在完成注冊登錄后，能夠瀏覽詳細的景點信息，查看其他用戶的真實評價，發表個人旅游體驗，獲取個性化的景點推薦建議，制定符合自身喜好的旅游計劃，同時參與社區互動和舉報不當評論。系統通過評論挖掘算法分析用戶偏好特征，結合景點屬性和歷史評價數據，為每位用戶生成個性化的旅游推薦方案，有效解決了傳統旅游信息服務中信息過載和推薦精準度不足的問題。

選題背景
隨著國內旅游業的蓬勃發展和移動互聯網的普及，越來越多的游客習慣在旅游平臺上分享自己的游玩體驗和感受，這些用戶生成的評論數據已經成為其他潛在游客做出旅游決策的重要參考依據。然而，面對海量的景點信息和紛繁復雜的用戶評論，游客往往難以快速篩選出真正符合自身需求和偏好的旅游目的地。傳統的旅游推薦系統大多基于簡單的標簽匹配或熱度排序，缺乏對用戶評論文本內容的深度挖掘和分析，導致推薦結果的個性化程度不高，用戶滿意度有待提升。同時，隨著用戶對旅游體驗要求的不斷提高，他們更加關注其他游客的真實感受和詳細評價，希望能夠通過這些第一手的經驗分享來規避旅游陷阱，發現值得一游的隱藏景點。在這樣的背景下，如何有效利用用戶評論中蘊含的豐富信息，構建一個能夠理解用戶真實需求并提供精準推薦的旅游服務系統，成為當前旅游信息化領域亟需解決的重要問題。

選題意義
本課題的研究和實現具有多重現實意義和應用價值。從技術角度來看，系統將自然語言處理技術與旅游推薦相結合，探索了文本挖掘在特定領域應用的可行性，為類似的評論分析系統提供了技術參考和實現思路。通過對用戶評論進行情感分析、關鍵詞提取和主題分類，能夠更好地理解用戶的真實感受和需求偏好，這種基于內容的推薦方式相比傳統的協同過濾具有更強的解釋性和可信度。從用戶體驗角度來說，系統能夠幫助游客更加高效地獲取有價值的旅游信息，減少信息搜索和篩選的時間成本，提升旅游決策的科學性和準確性。對于旅游景點管理者而言，系統提供的評論分析和熱度統計功能，可以幫助他們及時了解游客的滿意度和意見反饋，為景點的服務改進和營銷策略調整提供數據支撐。從學術層面來看，本課題將機器學習、數據挖掘等前沿技術與具體的業務場景相結合，體現了跨學科知識的綜合運用，為計算機專業學生提供了一個理論聯系實際的學習和實踐平臺，雖然作為畢業設計項目在規模和復雜度上相對有限，但仍然能夠在一定程度上展示現代信息技術在解決實際問題中的應用潛力。

二、視頻展示

三、開發環境

• 大數據技術：Hadoop、Spark、Hive
• 開發技術：Python、Django框架、Vue、Echarts
• 軟件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
• 可視化 工具 Echarts

四、系統展示

登錄模塊：

首頁模塊：

管理模塊展示：

五、代碼展示

from pyspark.sql import SparkSession
from django.shortcuts import render, get_object_or_404
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from .models import Attraction, UserComment, User, RecommendationLog
import json
import jieba
import re
from collections import Counter
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("TourismRecommendation").master("local[*]").getOrCreate()
@csrf_exempt
@login_required
def mine_user_comments(request):if request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)attraction_id = data.get('attraction_id')attraction = get_object_or_404(Attraction, id=attraction_id)comments = UserComment.objects.filter(attraction=attraction, is_active=True)comment_texts = [comment.content for comment in comments]if not comment_texts:return JsonResponse({'success': False, 'message': '暫無評論數據'})processed_comments = []for text in comment_texts:cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', text)words = jieba.cut(cleaned_text)processed_text = ' '.join([word for word in words if len(word) > 1])processed_comments.append(processed_text)vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words=None)tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(processed_comments)feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()tfidf_scores = tfidf_matrix.sum(axis=0).A1keyword_scores = list(zip(feature_names, tfidf_scores))keyword_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)top_keywords = keyword_scores[:20]positive_words = ['好', '棒', '美', '值得', '推薦', '不錯', '滿意', '喜歡']negative_words = ['差', '坑', '不好', '失望', '后悔', '糟糕', '垃圾', '騙人']sentiment_analysis = {'positive': 0, 'negative': 0, 'neutral': 0}for comment in comment_texts:pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in comment)neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in comment)if pos_count > neg_count:sentiment_analysis['positive'] += 1elif neg_count > pos_count:sentiment_analysis['negative'] += 1else:sentiment_analysis['neutral'] += 1attraction.popularity_score = sentiment_analysis['positive'] * 2 - sentiment_analysis['negative']attraction.save()return JsonResponse({'success': True,'keywords': [{'word': word, 'score': float(score)} for word, score in top_keywords],'sentiment': sentiment_analysis,'total_comments': len(comment_texts)})
@csrf_exempt
@login_required
def generate_personalized_recommendations(request):if request.method == 'POST':user = request.useruser_comments = UserComment.objects.filter(user=user, is_active=True)if user_comments.count() < 3:popular_attractions = Attraction.objects.filter(is_active=True).order_by('-popularity_score')[:10]recommendations = [{'id': attr.id, 'name': attr.name, 'score': attr.popularity_score} for attr in popular_attractions]return JsonResponse({'success': True, 'recommendations': recommendations, 'type': 'popular'})user_comment_texts = [comment.content for comment in user_comments]user_profile_text = ' '.join(user_comment_texts)cleaned_user_profile = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', user_profile_text)user_words = jieba.cut(cleaned_user_profile)user_keywords = [word for word in user_words if len(word) > 1]user_keyword_freq = Counter(user_keywords)all_attractions = Attraction.objects.filter(is_active=True).exclude(id__in=[comment.attraction.id for comment in user_comments])attraction_scores = []for attraction in all_attractions:attraction_comments = UserComment.objects.filter(attraction=attraction, is_active=True)if attraction_comments.exists():attraction_texts = [comment.content for comment in attraction_comments]attraction_content = ' '.join(attraction_texts)cleaned_attraction = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', attraction_content)attraction_words = jieba.cut(cleaned_attraction)attraction_keywords = [word for word in attraction_words if len(word) > 1]attraction_keyword_freq = Counter(attraction_keywords)similarity_score = 0total_user_freq = sum(user_keyword_freq.values())for keyword, freq in user_keyword_freq.items():if keyword in attraction_keyword_freq:similarity_score += (freq / total_user_freq) * (attraction_keyword_freq[keyword] / sum(attraction_keyword_freq.values()))combined_score = similarity_score * 0.7 + (attraction.popularity_score / 100) * 0.3attraction_scores.append({'id': attraction.id, 'name': attraction.name, 'score': combined_score})attraction_scores.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)top_recommendations = attraction_scores[:15]RecommendationLog.objects.create(user=user, recommendation_data=json.dumps(top_recommendations), created_at=datetime.now())return JsonResponse({'success': True, 'recommendations': top_recommendations, 'type': 'personalized'})
@csrf_exempt
@login_required
def analyze_attraction_popularity(request):if request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)time_period = data.get('time_period', 30)start_date = datetime.now() - timedelta(days=time_period)recent_comments = UserComment.objects.filter(created_at__gte=start_date, is_active=True)attraction_stats = {}for comment in recent_comments:attraction_id = comment.attraction.idattraction_name = comment.attraction.nameif attraction_id not in attraction_stats:attraction_stats[attraction_id] = {'name': attraction_name,'comment_count': 0,'total_rating': 0,'positive_count': 0,'negative_count': 0}attraction_stats[attraction_id]['comment_count'] += 1attraction_stats[attraction_id]['total_rating'] += comment.rating if hasattr(comment, 'rating') and comment.rating else 3comment_text = comment.contentpositive_indicators = ['好', '棒', '美', '值得', '推薦', '滿意', '喜歡', '不錯']negative_indicators = ['差', '坑', '不好', '失望', '后悔', '糟糕', '垃圾']pos_score = sum(1 for indicator in positive_indicators if indicator in comment_text)neg_score = sum(1 for indicator in negative_indicators if indicator in comment_text)if pos_score > neg_score:attraction_stats[attraction_id]['positive_count'] += 1elif neg_score > pos_score:attraction_stats[attraction_id]['negative_count'] += 1popularity_results = []for attr_id, stats in attraction_stats.items():if stats['comment_count'] > 0:avg_rating = stats['total_rating'] / stats['comment_count']sentiment_ratio = (stats['positive_count'] - stats['negative_count']) / stats['comment_count']popularity_index = (avg_rating * 0.4 + (sentiment_ratio + 1) * 2.5 * 0.3 + min(stats['comment_count'] / 10, 5) * 0.3)popularity_results.append({'attraction_id': attr_id,'name': stats['name'],'comment_count': stats['comment_count'],'avg_rating': round(avg_rating, 2),'positive_ratio': round(stats['positive_count'] / stats['comment_count'], 2),'popularity_index': round(popularity_index, 2)})popularity_results.sort(key=lambda x: x['popularity_index'], reverse=True)top_attractions = popularity_results[:20]for result in top_attractions:try:attraction = Attraction.objects.get(id=result['attraction_id'])attraction.popularity_score = result['popularity_index'] * 10attraction.save()except Attraction.DoesNotExist:continuereturn JsonResponse({'success': True,'popularity_data': top_attractions,'analysis_period': time_period,'total_analyzed': len(attraction_stats)})

六、項目文檔展示

七、項目總結

本課題成功設計并實現了基于Python的用戶評論挖掘旅游景點推薦系統，充分運用了Django后端框架、Vue前端技術和MySQL數據庫的組合優勢，構建了一個功能完善的智能化旅游服務平臺。系統的核心創新點在于將自然語言處理技術與旅游推薦算法深度融合，通過對海量用戶評論進行文本挖掘和情感分析，提取出有價值的用戶偏好特征和景點評價信息，為個性化推薦提供了可靠的數據支撐。在技術實現層面，系統采用TF-IDF算法進行關鍵詞提取，運用余弦相似度計算用戶興趣匹配度，結合情感分析結果生成綜合評分，有效解決了傳統推薦系統中存在的冷啟動和推薦精度不足等問題。整個開發過程不僅鍛煉了全棧開發能力，更重要的是深入理解了數據挖掘技術在實際業務場景中的應用方法。雖然作為畢業設計項目在算法復雜度和數據規模上還有提升空間，但系統已經具備了基本的商用價值，能夠為用戶提供實用的旅游決策支持服務。通過這次實踐，不僅掌握了Python Web開發的完整流程，也對機器學習在文本分析領域的應用有了更深刻的認識。

大家可以幫忙點贊、收藏、關注、評論啦 👇🏻

💖🔥作者主頁：計算機畢設木哥🔥 💖