【机器学习】python旅游数据分析可视化协同过滤算法推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

一、项目背景

二、研究目的

三、项目意义

四、项目功能

源码获取方式在文章末尾

一、项目背景

随着文旅产业数字化转型的加速，旅游行业积累了海量的用户行为数据、景点属性数据与消费反馈数据，但传统旅游平台往往存在数据利用效率低、推荐同质化严重、用户需求挖掘不深入等问题。一方面，普通游客面对繁杂的旅游信息时，难以快速筛选出符合自身偏好的景点；另一方面，旅游从业者也缺乏直观的数据分析工具来把握市场趋势。在此背景下，结合 Web 开发技术、机器学习算法与数据可视化手段的旅游分析推荐系统应运而生。本项目基于 Django 框架搭建 Web 服务，依托 MySQL 存储多维度旅游数据，借助 Scikit-learn 实现协同过滤推荐，并通过可视化技术将抽象数据转化为直观图表，旨在解决旅游信息不对称、推荐精准度不足的行业痛点，契合当前智慧旅游发展的需求趋势。

二、研究目的

本项目的核心研究目的在于构建一套集数据管理、可视化分析与个性化推荐于一体的旅游服务系统，具体包括：其一，通过结构化的数据存储与多维度分析模块，挖掘旅游数据中隐藏的规律，如不同城市景点等级分布特征、价格与销量的关联关系、用户评论情感倾向等，为旅游从业者提供决策依据；其二，验证协同过滤算法在旅游场景下的适用性与有效性，优化推荐模型以提升个性化推荐的精准度，解决传统推荐系统 "千人一面" 的问题；其三，通过直观的可视化交互设计（如热门景区地图、词云图等），降低用户获取有效旅游信息的成本，提升用户体验；其四，探索 Web 框架、机器学习与数据可视化技术的融合应用模式，为同类旅游信息系统的开发提供可借鉴的技术方案。

三、项目意义

本项目兼具理论价值与实践意义。在实践层面，对普通用户而言，系统通过个性化景点推荐、直观的数据分析图表，帮助用户快速制定旅游计划，提升旅游决策效率；对旅游行业从业者而言，系统提供的城市景点等级分析、价格销量关联分析等功能，能够辅助其把握市场需求变化，优化产品布局。在理论层面，项目丰富了协同过滤算法在垂直领域（旅游）的应用案例，验证了机器学习技术与 Web 开发技术结合的可行性；同时，将多维度数据可视化（如地理空间可视化、文本词云可视化）融入旅游分析，拓展了旅游数据挖掘的呈现形式，为智慧旅游系统的研究提供了新的视角。此外，系统的模块化设计与技术栈选型，也为中小型旅游信息系统的开发提供了可复用的技术框架，具有一定的推广价值。

四、项目功能

系统功能覆盖用户交互、数据管理、分析可视化与智能推荐四大模块，形成完整的旅游信息服务闭环。用户交互模块包含登录注册与个人信息修改功能，保障用户数据安全与个性化设置；主页地区热门景区地图通过地理空间可视化技术，直观展示不同地区热门景点的分布情况，帮助用户快速了解区域旅游热度；数据表格模块支持景点基础信息、用户评分、评论数据的查询与管理，为数据分析提供数据支撑；分析可视化模块涵盖城市和景点等级分析（统计不同城市景点等级分布、占比）、评分情况分析（展示用户评分分布、不同景点评分对比）、价格销量分析（挖掘价格区间与销量的关联规律）、评论分析（基于文本情感分析展示用户反馈倾向）；智能推荐模块基于协同过滤算法，结合用户历史评分与偏好，为用户推送个性化景点；文本可视化模块包含景点简介词云图（提炼景点核心特色）与景点评论词云图（展示用户关注点），帮助用户快速把握景点亮点与口碑特征。整体功能设计兼顾了用户的信息获取需求与从业者的数据分析需求，实现了实用性与交互性的统一。

五、项目创新点

本项目的创新点主要体现在三个方面：其一，技术融合创新，将 Django Web 框架、MySQL 数据库、Scikit-learn 机器学习库与数据可视化技术深度融合，构建了 "数据存储 - 算法建模 - 可视化呈现 - 交互服务" 的一体化系统，打破了传统旅游系统仅侧重信息展示或单一推荐功能的局限；**其二，推荐与分析的协同创新，将协同过滤推荐算法与多维度数据分析可视化相结合，**推荐结果可结合分析模块的价格、评分数据进一步优化，同时分析结果也能为推荐模型提供特征参考，形成 "分析 - 推荐 - 反馈" 的闭环优化机制；其三，可视化呈现创新，除常规的统计图表外，引入地理空间可视化（热门景区地图）与文本词云可视化（简介与评论双词云），并针对旅游场景进行定制化设计，如热门景区地图支持区域筛选，词云图可关联具体景点详情，提升了数据呈现的直观性与交互性；其四，功能场景创新，系统同时面向普通用户与旅游从业者设计差异化功能模块，既满足用户的个性化推荐与信息查询需求，又为从业者提供专业的数据分析工具，实现了 "C 端服务 + B 端赋能" 的双重价值，区别于传统旅游系统单一的用户端定位。

六、开发技术介绍

项目采用的技术栈涵盖 Web 开发、数据存储、机器学习与可视化分析四大领域，各技术在系统中各司其职且协同配合。Django 作为核心 Web 框架，采用 MVT（Model-View-Template）架构模式，具备强大的 ORM（对象关系映射）功能，简化了数据库操作，同时内置的用户认证、权限管理模块快速实现了登录注册等功能，保障了系统开发效率与稳定性；MySQL 作为关系型数据库，凭借其高性能、高可靠性的特点，负责存储景点基础信息、用户数据、评分评论等结构化数据，通过合理的表结构设计（如景点表、用户表、评分表的关联），支持多维度数据的快速查询与关联分析；Scikit-learn 机器学习库为协同过滤推荐算法的实现提供了技术支撑，通过其内置的协同过滤模块（如基于用户或基于物品的推荐算法），结合用户历史评分数据进行模型训练与推荐结果生成，实现个性化景点推荐；数据可视化技术则综合运用 Pyecharts 等工具，分别实现统计图表绘制、地理空间地图展示与词云图生成，将抽象的旅游数据转化为直观的图表、地图与词云，提升数据的可读性与交互性；机器学习与推荐算法则聚焦协同过滤的应用，通过分析用户 - 景点评分矩阵，挖掘用户偏好与景点相似性，实现精准的个性化推荐，为系统的智能性提供核心支撑。

编辑器**：Pycharm**

后端：Django

数据处理框架：Web

数据存储：Mysql

编程语言：Python

算法：机器学习scikit-learm、协同过滤推荐算法

数据可视化：Echarts