【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持续深化，旅游行业已沉淀海量用户行为数据、景点属性数据与消费反馈数据。然而传统旅游平台普遍存在数据利用率低、推荐同质化严重、用户需求挖掘不深入等痛点：一方面，普通游客面对繁杂信息难以快速筛选契合自身偏好的景点；另一方面，旅游从业者缺乏直观数据分析工具支撑市场趋势研判。在此背景下，融合 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，旨在破解旅游信息不对称、推荐精准度不足的行业难题，深度契合智慧旅游的发展趋势。

二、研究目的

本项目核心研究目的是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：一是通过结构化数据存储与多维度分析模块，挖掘旅游数据隐藏规律（如城市景点等级分布特征、价格与销量关联关系、用户评论情感倾向等），为旅游从业者提供科学决策依据；二是验证协同过滤算法在旅游场景的适用性与有效性，优化推荐模型以提升个性化推荐精准度，破解传统推荐系统 "千人一面" 的困境；三是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，提升交互体验；四是探索 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与直观数据分析图表，助力快速制定旅游计划，提升旅游决策效率；对旅游从业者而言，城市景点等级分析、价格销量关联分析等功能，可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旅游垂直领域的应用案例，验证了机器学习与 Web 开发技术融合的可行性；同时将地理空间可视化、文本词云可视化等多维度呈现方式融入旅游数据挖掘，拓展了旅游数据分析的呈现形态，为智慧旅游系统研究提供新视角。此外，系统的模块化设计与技术栈选型，为中小型旅游信息系统开发提供了可复用的技术框架，具备一定推广价值。

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核心模块，构建完整旅游信息服务闭环。用户交互模块包含登录注册、个人信息修改功能，兼顾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，直观呈现不同区域热门景点分布，助力用户快速掌握区域旅游热度；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，为数据分析提供坚实数据支撑；分析可视化模块涵盖四大核心分析维度 ------ 城市与景点等级分析（统计不同城市景点等级分布及占比）、评分情况分析（展示用户评分分布与景点评分对比）、价格销量分析（挖掘价格区间与销量的关联规律）、评论情感分析（呈现用户反馈倾向）；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，实现个性化景点推送；文本可视化模块包含景点简介词云图（提炼核心特色）与评论词云图（捕捉用户关注点），助力用户快速把握景点亮点与口碑特征。整体功能设计兼顾普通用户的信息获取需求与旅游从业者的数据分析需求，达成实用性与交互性的有机统一。

五、项目创新点

本项目的创新点集中体现在四个维度：其一，技术融合创新。深度整合 Django Web 框架、MySQL 数据库、Scikit-learn 机器学习库与数据可视化技术，构建 "数据存储 - 算法建模 - 可视化呈现 - 交互服务" 的一体化系统，突破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，推荐与分析协同创新。将协同过滤推荐算法与多维度数据分析可视化深度结合，推荐结果可借助分析模块的价格、评分数据进一步优化，同时分析结果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），并针对旅游场景定制化设计 ------ 热门景区地图支持区域筛选，词云图可关联具体景点详情，显著提升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，既满足用户个性化推荐与信息查询需求，又为从业者提供专业数据分析工具，实现 "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，各技术各司其职、协同联动。Django 作为核心 Web 框架，采用 MVT（Model-View-Template）架构模式，凭借强大的 ORM（对象关系映射）功能简化数据库操作，内置的用户认证、权限管理模块快速落地登录注册等功能，兼顾系统开发效率与稳定性；MySQL 作为关系型数据库，以其高性能、高可靠性的优势，负责存储景点基础信息、用户数据、评分评论等结构化数据，通过合理设计表结构（如景点表、用户表、评分表的关联设计），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提供技术支撑，借助其内置的协同过滤模块（基于用户或物品的推荐算法），结合用户历史评分数据完成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，将抽象旅游数据转化为直观的图表、地图与词云，提升数据可读性与交互性；机器学习与推荐算法聚焦协同过滤的实际应用，通过分析用户 - 景点评分矩阵，挖掘用户偏好与景点相似性，为系统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