基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 本研究基于用户评论分析,构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术,挖掘游客真实偏好,结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发,提升旅游决策效率与体验质量,推动旅游产业智能化发展。

1、研究背景

在旅游产业蓬勃发展的当下,游客对于旅游体验的个性化与精准化需求日益增长。传统旅游景点推荐方式,如旅游指南、广告宣传等,往往存在信息更新滞后、主观性强、难以精准匹配游客个性化偏好等问题,难以满足游客多样化的需求。随着互联网技术的飞速发展,在线旅游平台和社交媒体成为游客分享旅游体验、发表评论的重要渠道。大量游客在这些平台上留下了对旅游景点的详细评价,这些用户评论蕴含着丰富的信息,包括景点的特色、服务质量、环境状况、游客的真实感受和满意度等。然而,这些海量的用户评论数据处于分散、无序的状态,游客难以从中快速获取有价值的信息来辅助自己做出旅游决策与此同时,大数据和人工智能技术的兴起为旅游信息的深度挖掘和精准推荐提供了可能。通过对用户评论进行自然语言处理、情感分析、主题建模等分析挖掘技术,可以提取出有价值的旅游信息,了解游客对不同景点的偏好和需求。基于这些分析结果构建的旅游景点推荐系统,能够根据游客的个性化特征和历史行为,为其提供更加精准、个性化的旅游景点推荐,提高游客的旅游决策效率和旅游体验质量。因此,开展基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统研究具有重要的现实意义,不仅可以为游客提供更加优质的旅游服务,还能促进旅游产业的智能化发展和转型升级。

2、研究意义

丰富旅游信息处理与推荐系统理论。用户评论蕴含着大量非结构化且复杂的旅游信息,对其分析挖掘并应用于推荐系统,能拓展旅游信息处理的研究范畴,为该领域提供新的研究视角与方法。同时,融合自然语言处理、情感分析等多学科技术构建推荐模型,有助于推动跨学科理论在旅游领域的融合发展,完善旅游推荐系统的理论体系。

对游客而言,该系统能依据其个性化需求和偏好,从海量用户评论中精准提取有效信息,为其推荐契合的旅游景点,节省筛选信息的时间和精力,提升旅游决策的科学性和满意度,让游客获得更优质的旅游体验。

对旅游企业来说,系统可分析用户评论了解游客对景点的评价和需求,助力企业精准把握市场动态,优化旅游产品和服务,开发更具吸引力的旅游项目,提高市场竞争力。

从旅游产业整体发展看,此系统有助于实现旅游资源的优化配置,促进旅游市场的良性竞争和健康发展,推动旅游产业向智能化、个性化方向转型升级,提升整个旅游产业的服务水平和经济效益。

3、研究现状

在旅游业数字化转型与个性化服务需求激增的当下,基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统研究正蓬勃发展。当前,技术融合不断深化,传统依赖评分或简单标签的推荐模式已逐渐被摒弃,研究者通过自然语言处理技术,结合LDA主题模型、BERTopic等深度学习模型,深入挖掘非结构化评论中的隐性主题与情感倾向,构建“景点 - 主题 - 用户偏好”关联图谱,量化游客对景点各维度的偏好强度。应用场景也持续拓展,为满足游客日益显著的个性化需求,系统整合用户历史行为数据,结合协同过滤算法实现混合推荐,如针对带娃家庭推荐“亲子友好 + 低消费”景点,为摄影爱好者筛选“日出拍摄点”等主题景点。在产业实践方面,在线旅游平台积累的海量评论数据为系统训练提供资源,研究者引入实时评论流和动态主题建模,提升推荐系统的实时性与可解释性,不仅可实时调整推荐结果,还能通过可视化展示推荐依据增强用户信任度,同时为景区提供评论反馈的主题聚类分析,助力其优化服务。

4、研究技术

4.1 Django框架

Django框架以其独特的MVC架构、强大的数据库支持和易用性,在Python Web开发领域独树一帜。它通过模型、视图和模板的分离,让开发者能够清晰地组织代码,快速实现功能。Django ORM的强大功能使得数据库操作变得简单直观,同时支持丰富的数据库类型,满足不同项目需求。Django还提供了丰富的中间件和扩展,能够轻松处理缓存、用户认证和权限控制等常见Web开发问题。其自动化的Admin界面极大地提升了内容管理的效率。

4.2 Python语言

Python,一种优雅而强大的编程语言,以其简洁明了的语法、强大的可读性以及广泛的标准库和第三方模块,成为无数开发者的心头好。 Python的简洁性体现在其代码通常比传统的编程语言如C++或Java更为简短。这种特性使得编写和维护Python代码变得轻松愉快。Python的动态类型系统和自动内存管理特性,减轻了开发者的负担,使他们能够专注于解决实际问题而非语言细节。

Python拥有强大的社区支持和丰富的库,无论是进行Web开发、数据分析还是人工智能研究,都能找到合适的工具和资源。这使得Python不仅适合快速原型开发,也能够满足工业级应用的需求。

4.3 vue.js前端框架

Vue.js是一种轻量级、高效的JavaScript前端框架,它以其简洁的语法和强大的数据绑定功能而闻名。Vue.js采用了双向数据绑定机制,使得状态管理和页面渲染更加直观和灵活。它的虚拟DOM技术能够有效地提升页面性能,降低不必要的计算和渲染开销。Vue.js还提供了丰富的官方支持和社区资源,包括各种插件和UI组件库,极大地提高了开发效率。无论是构建小型项目还是大型企业级应用,Vue.js都展现出了其卓越的适用性和灵活性。

4.4 MySQL数据库

MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,它以其高性能、高可靠性和易用性而受到广泛赞誉。MySQL采用标准的SQL语言进行数据库管理,支持事务处理、并发控制和恢复功能,确保数据的稳定性和完整性。它还提供了一整套优化的查询和索引机制,有效提升了数据检索速度。MySQL的灵活性和可扩展性表现在其支持多种存储引擎和能够在多种操作系统上运行。这使得MySQL成为从小型应用到大型企业级应用的理想选择。

5、系统实现

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