【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫

简介: 本文介绍了一个基于Django框架、协同过滤算法、ECharts数据可视化以及Bootstrap前端技术的酒店推荐系统,该系统通过用户行为分析和推荐算法优化,提供个性化的酒店推荐和直观的数据展示,以提升用户体验。

随着旅游业的蓬勃发展,消费者对住宿环境的需求日益多样化和个性化。酒店和民宿作为旅行中不可或缺的一部分,其选择不仅影响旅行的舒适度,更直接影响到整体旅游体验。传统的住宿推荐系统往往依赖于用户的历史行为和简单的评分反馈,难以精准捕捉用户的实际需求。因此,构建一个基于 Django 的酒店民宿可视化推荐系统显得尤为重要。

Django 作为一个高效的 Python Web 框架,能够快速构建和部署复杂的 Web 应用程序。借助 Django 的强大功能,开发者可以实现一个动态、交互性强的住宿推荐平台。该平台不仅能够处理大量的用户数据,还能通过数据分析和可视化工具,提供直观且个性化的推荐结果。

该系统的研究背景主要包括以下几个方面:

用户行为分析:通过收集用户的搜索、浏览和预订数据,分析用户偏好,为推荐算法提供数据基础。
数据可视化技术:利用现代数据可视化工具,如 D3.js、Chart.js 等,将复杂的数据信息以直观的图表形式展示给用户,帮助他们更好地理解和选择。
推荐算法的优化:结合协同过滤、内容过滤和混合推荐等算法,提升推荐的准确性和个性化程度。
用户体验提升:通过简洁友好的用户界面设计,增强用户的交互体验,提高用户满意度和平台黏性。
基于 Django 的酒店民宿可视化推荐系统不仅是技术的创新,更是提升用户体验的重要手段。它通过精准的推荐和直观的可视化,为用户提供更为便捷和愉悦的住宿选择体验。

技术栈:python+django+echarts+mysql+bootstrap+协同过滤算法

软件:python 3.7及以上,pycharm、MySQL8.0.19及以上、navicat

效果图如下:

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