一、项目背景
随着文旅产业的数字化发展，旅游用户对个性化、精准化的景点推荐需求日益增长。传统的旅游信息获取方式（如攻略网站、线下咨询）存在信息分散、匹配度低等问题。本系统旨在依托 Python 及 Django 框架，结合数据挖掘、用户画像分析技术，打造一个集景点信息展示、个性化推荐、用户交互于一体的旅游景点推荐平台，为游客提供高效、贴合需求的旅游决策支持。
二、项目目标
实现旅游景点数据的多渠道采集、标准化清洗与结构化存储；构建基于用户偏好（出行时间、预算、兴趣类型、评分等）的景点推荐算法；提供景点信息查询、热度分析、地域分布分析等数据分析功能；通过可视化图表直观展示景点热度、评分、客流量等核心数据；搭建用户友好的 Web 交互界面，支持推荐结果筛选、收藏、评价等操作；保障系统的稳定性与数据更新的及时性。
三、技术选型
编程语言：PythonWeb 框架：Django（核心框架）、Django REST Framework（接口开发）数据分析库：Pandas、NumPy、Scikit-learn（推荐算法实现）数据可视化库：Matplotlib、Seaborn、ECharts（前端可视化）数据库：MySQL（核心数据存储）、Redis（缓存热门景点、用户会话数据）前端技术：HTML、CSS、JavaScript、Vue.js（交互组件）、Bootstrap（响应式布局）爬虫工具：Requests、BeautifulSoup、Scrapy（景点数据采集）部署工具：Docker（容器化部署）、Nginx（反向代理）、Gunicorn（WSGI 服务器）
四、系统设计
4.1 系统架构
前端层：负责用户界面展示、交互操作（如推荐条件筛选、结果查看），通过 AJAX 与后端接口通信；后端层：Django 核心业务层，处理用户请求、执行推荐算法、数据分析、数据校验等逻辑；数据层：包含 MySQL（结构化数据存储）、Redis（缓存），负责数据的持久化与高效读取；采集层：独立的爬虫模块，定期从旅游平台、官方文旅网站采集景点数据并同步至数据层。
4.2 模块设计
- 数据采集模块：
- 多源数据采集：从携程、马蜂窝、文旅部官网等渠道采集景点基础信息（名称、地址、类型、门票价格）、评价数据、客流量数据、热度指数等；
- 增量采集机制：按周期更新数据，标记新增 / 变更景点，避免重复采集。
- 数据清洗模块：
- 数据标准化：统一景点类型（如自然景观、人文古迹、休闲娱乐）、价格单位、评分格式；
- 异常值处理：剔除空值、重复数据、虚假评价，修正地理位置、联系方式等错误信息；
- 数据融合：整合同一景点的多源数据，形成统一的景点档案。
- 数据存储模块：
- 结构化存储：基于 MySQL 设计景点表、用户表、评价表、推荐记录表等，通过 SQLAlchemy 简化 ORM 操作；
- 缓存策略：将热门景点、用户近期浏览记录存入 Redis，提升查询效率。
- 推荐算法模块：
- 基础推荐：基于协同过滤（用户 - 物品、物品 - 物品）匹配相似用户 / 景点；
- 个性化推荐：结合用户画像（出行预算、时间、兴趣标签）、景点特征（类型、评分、热度）构建推荐模型；
- 冷启动处理：对新用户基于默认偏好（如热门景点）生成初始推荐结果。
- 数据分析模块：
- 基础分析：景点热度排行、评分分布、地域分布、季节客流量分析；
- 用户分析：用户偏好类型占比、评价情感分析、消费能力分布；
- 关联分析：景点类型与用户满意度的相关性、热门路线组合分析。
- 数据可视化模块：
- 后端可视化：通过 Matplotlib/Seaborn 生成静态分析图表（如景点类型占比饼图、月度客流量折线图）；
- 前端可视化：通过 ECharts 实现交互式图表（如省份景点分布地图、评分热力图）。
- 用户交互模块：
- 基础功能：用户注册 / 登录、景点搜索 / 筛选、推荐结果查看；
- 个性化功能：用户偏好设置、景点收藏 / 评价、推荐结果反馈；
- 辅助功能：热门景点推荐、旅游路线生成、评价汇总展示。
五、功能实现
5.1 数据采集
使用 Scrapy 框架搭建分布式爬虫，从主流旅游平台批量采集景点数据；通过 Requests+BeautifulSoup 实现零散数据的实时采集；设置反爬机制（如 IP 代理池、请求频率控制），保障采集稳定性；采集字段包括：景点 ID、名称、所属地区、类型、门票价格、评分、评价数量、开放时间、客流量预估、周边设施等。
5.2 数据清洗
使用 Pandas 对采集数据进行预处理：
- 缺失值处理：数值型字段（评分、价格）用均值 / 中位数填充，分类字段（类型、地址）标记为 "未知" 并人工核查；
- 重复值处理：基于景点名称 + 地址去重；
- 数据格式转换：将字符串类型的价格、评分转换为数值型，统一日期格式；
- 异常值过滤：剔除评分 > 5 或 < 0、价格为负数的异常数据。
5.3 数据存储
基于 MySQL 设计数据库表结构：
- 景点表（scenic_spots）：存储景点基础信息；
- 用户表（users）：存储用户账号、画像、偏好设置；
- 评价表（comments）：存储用户对景点的评价数据；
- 推荐记录表（recommendation_records）：存储推荐结果及用户反馈；使用 Redis 缓存热门景点 TOP10、用户近期浏览记录，设置缓存过期时间（如 2 小时），定期更新。
5.4 推荐算法实现
基于 Scikit-learn 实现协同过滤算法：
- 构建用户 - 景点评分矩阵，使用余弦相似度计算用户 / 景点相似度；
- 结合用户偏好标签（如 "亲子""徒步""网红打卡"）进行加权推荐；
- 对新用户，先基于地区、季节等基础条件推荐热门景点，逐步完善用户画像后优化推荐结果；
- 在 Django 中封装推荐算法为服务，通过 API 接口对外提供推荐结果。
5.5 数据分析
使用 Pandas 实现核心分析功能：
- 票房类分析：景点热度排行（基于评价数 + 客流量）、不同地区景点数量 / 评分对比；
- 评分类分析：各类型景点评分分布、高分景点特征提取；
- 类型类分析：不同季节热门景点类型占比、用户偏好类型与消费金额的关联分析；
- 分析结果存入数据库，供可视化模块调用。
5.6 数据可视化
- 后端生成静态图表：使用 Matplotlib 绘制景点类型占比饼图、月度客流量趋势图，保存为图片供前端展示；
- 前端交互式可视化：通过 ECharts 实现省份景点分布地图、评分热力图、用户偏好雷达图，支持图表筛选、缩放等操作；
- 可视化结果嵌入用户界面的 "数据分析" 模块，支持导出图片 / 报表。
5.7 用户交互
基于 Django 搭建 Web 界面：
- 首页：展示热门景点、个性化推荐结果、近期旅游趋势；
- 景点查询页：支持按地区、类型、价格、评分筛选景点；
- 个人中心：用户偏好设置、收藏列表、评价管理；
- 推荐结果页：展示推荐景点列表，标注推荐理由、评分、价格，支持一键收藏 / 评价；
- 通过 Django 表单实现用户输入校验，通过 AJAX 实现无刷新交互。
六、系统测试
6.1 单元测试
对核心模块（推荐算法、数据清洗、数据存储）编写单元测试用例，使用 Django 内置的 TestCase 框架验证功能正确性；重点测试推荐算法的准确率、数据清洗的完整性。
6.2 集成测试
验证各模块协同工作能力：如采集数据清洗后能否正确入库、推荐算法能否读取最新景点数据、前端能否正常展示可视化结果；测试接口调用的稳定性、数据传输的准确性。
6.3 性能测试
通过 Locust 工具模拟高并发请求，测试系统响应速度、Redis 缓存命中率、MySQL 查询效率；优化推荐算法执行时间，确保单用户推荐请求响应时间 < 1 秒。
6.4 用户测试
邀请不同类型用户（如亲子游客、背包客、中老年游客）进行试用，收集界面易用性、推荐精准度、功能完整性等反馈，迭代优化系统。
七、部署与维护
7.1 部署
- 开发环境：本地 Docker 容器运行 Django+MySQL+Redis；
- 生产环境：将系统部署至云服务器（如阿里云 ECS），使用 Nginx 反向代理，Gunicorn 作为 WSGI 服务器，开启 HTTPS 保障数据安全；
- 数据备份：每日定时备份 MySQL 数据库，存储至云存储（如 OSS）。
7.2 维护
- 数据更新：爬虫模块每日凌晨增量采集景点数据，更新热度、评分等动态信息；
- 算法优化：定期分析推荐效果（点击率、收藏率），迭代优化推荐模型；
- 系统监控：使用 Prometheus+Grafana 监控服务器资源、接口调用频率、异常请求，及时告警；
- 问题修复：根据用户反馈和监控数据，及时修复 BUG、优化界面交互。
八、总结与展望
本系统基于 Django 框架实现了旅游景点数据的采集、清洗、存储、分析、可视化及个性化推荐功能，为游客提供了精准、便捷的景点推荐服务，同时为文旅从业者提供了数据决策支持。未来可进一步拓展：
- 引入深度学习算法（如 LSTM、协同过滤 + 深度学习）提升推荐精准度；
- 增加多语言支持、语音搜索、AR 景点预览等功能，提升用户体验；
- 对接第三方平台（如机票、酒店预订），打造一站式旅游服务平台；
- 开放 API 接口，供第三方应用调用景点推荐服务。
