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编号: D018
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旅游问答知识图谱推荐可视化系统|vue+django+neo4j+mysql|2025最强版
1 系统简介
系统简介：本系统是一个基于Vue+Django构建的旅游图谱推荐问答系统，旨在为用户提供智能化的旅游信息查询和推荐服务。系统的核心功能围绕旅游知识图谱构建、景点推荐、智能问答和用户交互展开。主要包括：
景点推荐模块：基于协同过滤算法，提供个性化景点推荐服务，支持按景点等级（如4A、5A）、门票价格（如免费景点）进行分级查询和推荐。
景点分类查询：允许用户通过区域位置（结合百度地图标注）、票价范围、景点等级等多维度进行景点分类浏览和分析。
知识图谱可视化：通过图谱形式展示旅游相关知识，帮助用户直观了解景点之间的关联关系。
智能问答模块：基于自然语言处理技术，支持用户就景点的价格、地址、简介等信息进行提问，同时支持预设问题的自动回答，如"北京旅游有什么好去处"。
用户互动功能：包括景点收藏、评分等，增强用户体验。
数据分析与可视化：通过词云分析、数据统计等形式，为用户提供旅游趋势和热点信息。
后台管理模块：支持问答管理（如拓展问题库）和景点管理（如增删改景点信息），确保系统数据的动态更新和完善。
2 功能设计
该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的组件构建，包括Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和Echarts或其他可视化库（用于数据可视化）。前端通过RESTful API与Django后端交互，后端负责业务逻辑处理，并利用Neo4j数据库进行知识图谱的存储和查询。系统还集成了自然语言处理技术，用于实现智能问答功能，同时支持通过百度地图API实现地理位置的可视化标注。
系统的知识图谱构建模块负责整合旅游相关数据，包括景点信息、用户评分、价格等，形成知识图谱，并通过图数据库Neo4j进行存储和查询。问答模块基于预训练的模型或规则引擎，能够解析用户输入的自然语言问题，并从知识图谱中检索相关信息，返回准确的答案。
此外，系统还支持数据统计与可视化功能，通过词云、热力图等形式展示用户行为数据和旅游趋势，帮助用户发现热门景点和旅游偏好。后台管理模块则为管理员提供了问答库的维护、景点信息的更新等功能，确保系统内容的及时更新和准确性。
2.1系统架构图
2.2 功能模块图
3 功能展示
3.1 用户功能
用户端 主要包括以下功能。
（1） 用户注册：如果没有账号，可以进行注册，注册时提供邮箱、用户名、密码等个人信息。
（2） 用户登录：注册成功后可以用正确的用户名和密码登录，登录成功后可以进入网站查询相关信息。
（3） 景点推荐：基于协同过滤推荐算法推荐景点、推荐免费景点、热门景点，并且支持对景点的收藏和评分。
（4） 智能问答：用户可以在界面输入自然语言问句向景点问答系统提问，系统能根据对应的算法处理流程给予回答。
（5） 景点可视化与数据分析：用户可以进行数据可视化分析。
（6） 推荐景点查询与统计：用户可以查询到某个地区的景点的相关信息包括位置、票价等以及统计各种景点各有多少种。
（7） 景点分级查询与统计：用户可以查询景点的等级，以及对应等级的景点有多少种。
（8）景点知识图谱可视化：用户可以输入景点查看该景点知识图谱的可视化信息。
3.2 管理员功能
管理员后端 主要包括以下功能。
（1） 数据采集与处理：提供数据采集与处理接口，定期使用Scrapy爬虫框架从携程网、去哪儿网、途牛网、百度百科等旅游景点网站采集北京旅游景点相关数据，并进行预处理后存入MySQL数据库。
（2） 景点知识图谱：系统能够根据处理的数据，创建实体节点、实体节点的属性值、实体间的关系，构造三元组完成景点知识图谱的构建，还可以查看景点图谱可视化信息。
（3） 景点管理：管理员可以对景点基本信息、景点分类、景点级别等进行管理。
（4） 权限管理：管理员可以对用户可以访问的菜单进行管理。
（5） 用户管理：管理员可以对注册用户信息进行管理。
（6） 问答管理：管理员可以导入数据、修改数据、删除数据、查询问句、查询实体等。
（7） 数据统计：可以对景点、问答等信息进行统计分析。
3.8 个人设置
个人设置方面包含了用户信息修改 、密码修改 功能。
用户信息修改中可以上传头像，完成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。
修改密码需要输入用户旧密码和新密码，验证旧密码成功后，就可以完成密码修改。
4程序代码
4.1 代码说明
代码介绍：
数据预处理：将用户-景点评分数据转换为适合计算的格式。
相似性计算：使用余弦相似度计算用户之间的相似性。
推荐生成：基于相似用户的评分，生成目标用户的推荐列表。
4.2 流程图
4.3 代码实例
python
class UserCF:
def __init__(self, user_item_data, k=5):
"""
初始化UserCF推荐算法。
:param user_item_data: 用户-景点评分数据，形式为{user: {item: score}}
:param k: 查找的相似用户数量
"""
self.user_item_data = user_item_data
self.k = k
self.user_similarity = self.compute_similarity()
def compute_similarity(self):
"""
计算用户之间的相似性，使用余弦相似度。
"""
similarity = {}
users = list(self.user_item_data.keys())
for i in range(len(users)):
user1 = users[i]
similarity[user1] = {}
for j in range(i + 1, len(users)):
user2 = users[j]
common_items = set(self.user_item_data[user1].keys()) & set(self.user_item_data[user2].keys())
if not common_items:
similarity[user1][user2] = 0
similarity[user2][user1] = 0
continue
vec1 = [self.user_item_data[user1][item] for item in common_items]
vec2 = [self.user_item_data[user2][item] for item in common_items]
dot = sum(a * b for a, b in zip(vec1, vec2))
len1 = sum(a ** 2 for a in vec1) ** 0.5
len2 = sum(b ** 2 for b in vec2) ** 0.5
similarity[user1][user2] = dot / (len1 * len2) if (len1 * len2) != 0 else 0
similarity[user2][user1] = similarity[user1][user2]
return similarity
def recommend(self, user, n=5):
"""
生成推荐列表。
:param user: 目标用户
:param n: 推荐数量
:return: 推荐的景点列表
"""
recommendations = {}
similar_users = sorted(self.user_similarity[user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:self.k]
for similar_user, sim in similar_users:
for item, score in self.user_item_data[similar_user].items():
if item not in self.user_item_data[user]:
recommendations[item] = recommendations.get(item, 0) + sim * score
return sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
# 示例数据
user_item_data = {
'user1': {'item1': 4, 'item2': 3, 'item3': 2},
'user2': {'item1': 3, 'item2': 5, 'item4': 4},
'user3': {'item2': 4, 'item3': 5, 'item4': 3},
'user4': {'item1': 5, 'item3': 4, 'item4': 2}
}
# 初始化推荐算法
recommender = UserCF(user_item_data, k=2)
# 生成推荐
recommended_items = recommender.recommend('user1')
print("推荐的景点:", recommended_items)