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文章目录
- 1、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-前言介绍
-
- 1.1背景
- 1.2课题功能、技术
- [1.3 意义](#1.3 意义)
- 2、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-研究内容
- 3、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-开发技术与环境
- 4、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-功能介绍
- 5、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-论文参考
- 6、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-成果展示
- 7、代码展示
- 8、结语（文末获取源码）
本次文章主要是介绍基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化的设计与实现
1、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-前言介绍
1.1背景
随着互联网、移动通信和智慧旅游的快速发展，游客在出行前通常会通过网络平台查询景点信息、酒店价格、旅游攻略及用户评价。桂林作为我国著名的山水旅游城市，拥有漓江、象鼻山、阳朔西街、龙脊梯田等大量热门旅游资源，旅游相关数据呈现来源广泛、数量庞大、更新速度快和结构复杂等特点。传统旅游信息管理方式主要依靠人工录入与简单查询，难以对景点热度、用户偏好、酒店信息、评论内容等多源数据进行统一处理和深度挖掘，同时游客在面对众多景点和酒店时也容易出现选择困难、推荐内容不精准等问题。因此，有必要开发一个基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化系统，通过对旅游数据进行采集、存储、分析与展示，为游客提供个性化景点推荐服务，并为管理人员提供高效、直观的数据管理和决策支持工具。
1.2课题功能、技术
本课题采用B/S系统架构进行设计与开发，开发语言为Python，后端使用Django框架构建接口、业务逻辑及后台管理模块，前端采用Vue实现页面交互与数据可视化展示，数据库使用MySQL存储用户、景点、酒店、评论、收藏、公告和论坛等基础业务数据。系统结合Hadoop、Spark和Hive等大数据技术，对桂林热门旅游景点、用户行为、酒店信息及评论数据进行分布式存储、离线统计和数据分析，其中Hadoop可用于海量旅游数据存储，Hive用于数据仓库查询和统计分析，Spark用于高效处理景点热度、评分和用户行为数据。在功能设计方面，前台包含用户登录注册、协同过滤景点推荐、景点收藏与评论、在线论坛、公告查看和酒店查看等功能；后台包含旅游景点管理、用户管理、酒店管理、系统管理、论坛管理和公告管理等功能，实现旅游数据的增删改查、审核维护和统一管理。
1.3 意义
本系统的开发能够提升桂林旅游信息服务的智能化、数字化和可视化水平。一方面，游客可以通过平台快速获取景点介绍、酒店信息、用户评价和旅游公告，并依据自身收藏、评分、浏览及评论等行为获得更加符合个人兴趣的景点推荐结果，从而提高旅游行程规划效率和使用体验。另一方面，管理员能够通过后台对景点、酒店、用户、论坛内容及公告进行集中维护，并通过Spark、Hive等组件生成景点热度排行、用户活跃度、酒店评分分布等分析结果，为旅游资源推广和运营管理提供数据依据。该系统将大数据处理技术、协同过滤推荐算法、Web开发技术和数据可视化技术相结合，不仅具有一定的实用价值，也能够为桂林智慧旅游平台建设、旅游大数据分析及个性化旅游服务研究提供参考。
2、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-研究内容
1、数据采集：通过Python编写网络数据采集程序，采集桂林热门旅游景点、酒店、用户评论、评分、门票价格、地理位置及旅游攻略等公开数据。同时结合系统用户的浏览、收藏、评论和评分行为，形成旅游业务数据集，为后续数据分析、可视化展示和个性化推荐提供可靠的数据基础。
2、数据清洗与处理：利用Python、Pandas及Spark对原始旅游数据进行清洗与预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、修正异常评分、统一日期格式、规范景点名称以及过滤无效评论等。清洗后的数据按照用户、景点、酒店和评论等主题进行分类存储，提高数据质量和后续分析结果的准确性。
3、数据分析：基于Hive和Spark对桂林旅游数据进行统计分析，计算各景点的浏览量、收藏量、评论数、平均评分和综合热度，并分析不同类型景点、不同价格区间酒店的受欢迎程度。同时挖掘用户旅游偏好、活跃度及评论反馈，为旅游资源管理和推荐服务提供数据支持。
4、数据可视化：采用Vue结合ECharts实现旅游数据可视化展示，将景点热度排行、景点评分分布、酒店价格区间、用户活跃度和旅游类型占比等分析结果以柱状图、折线图、饼图和词云图等形式展示，使管理员和游客能够更加直观地了解桂林热门旅游数据变化情况。
5、模型构建：系统采用基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户对景点的收藏、评分、评论和浏览等行为构建用户---景点评分矩阵，计算用户之间的兴趣相似度，并推荐相似用户喜欢但当前用户尚未浏览或收藏的景点，实现个性化旅游景点推荐，提高用户体验。
6、Web系统开发：系统采用B/S架构进行开发，后端使用Django框架和MySQL数据库实现用户、景点、酒店、评论、论坛及公告等业务管理，前端使用Vue构建响应式交互页面。系统划分前台用户端与后台管理端，实现登录注册、推荐、收藏评论、数据管理和可视化分析等功能。
3、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-开发技术与环境
- 开发语言：Python
- 大数据技术：hadoop、spark、hive
- 后端框架：Django
- 前端： Vue
- 数据库：MySQL
- 机器学习：协同过滤推荐
- 系统架构：B/S
- 开发工具：Python环境，pycharm，mysql
4、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-功能介绍
亮点：协同过滤推荐
我的两个角色：（用户、管理员）
(1)前台：
1、登录注册、
2、旅游景点推荐：协同过滤推荐
3、景点收藏、评论
4、在线论坛
5、查看公告
6、查看酒店
(2)后台：
1、旅游景点管理：对旅游景点可以增删改查
2、用户管理：
3、酒店管理：增删改查
4、系统管理
5、论坛管理
6、酒店管理
5、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-论文参考
6、基于大数据的桂林热门旅游数据分析与可视化-成果展示
6.1演示视频
6.2演示图片
☀️协同过滤推荐☀️
☀️在线论坛☀️
☀️问卷调查☀️
☀️大屏可视化☀️
☀️用户管理☀️
☀️景点分类管理☀️
☀️酒店信息管理☀️
☀️旅游景点管理☀️
7、代码展示
1.旅游景点协同过滤推荐【代码如下（示例）：】
bash
# app/services/recommend_service.py
from collections import defaultdict
from django.db.models import Avg
from app.models import ScenicSpot, ScenicComment, Favorite
def get_user_recommendations(user_id, limit=10):
user_scores = defaultdict(dict)
# 获取评论评分行为，评分范围假设为1~5分
for item in ScenicComment.objects.exclude(score__isnull=True):
user_scores[item.user_id][item.scenic_id] = float(item.score)
# 收藏行为视为较高兴趣，赋予4.5分
for item in Favorite.objects.all():
if item.scenic_id not in user_scores[item.user_id]:
user_scores[item.user_id][item.scenic_id] = 4.5
target_scores = user_scores.get(user_id, {})
if not target_scores:
return ScenicSpot.objects.order_by("-hot_score")[:limit]
similarities = {}
for other_id, other_scores in user_scores.items():
if other_id == user_id:
continue
common_ids = set(target_scores) & set(other_scores)
if not common_ids:
continue
numerator = sum(target_scores[i] * other_scores[i] for i in common_ids)
left = sum(target_scores[i] ** 2 for i in common_ids) ** 0.5
right = sum(other_scores[i] ** 2 for i in common_ids) ** 0.5
similarities[other_id] = numerator / (left * right) if left and right else 0
recommend_scores = defaultdict(float)
for other_id, similarity in similarities.items():
for scenic_id, score in user_scores[other_id].items():
if scenic_id not in target_scores:
recommend_scores[scenic_id] += similarity * score
scenic_ids = sorted(recommend_scores, key=recommend_scores.get, reverse=True)
result = ScenicSpot.objects.filter(id__in=scenic_ids[:limit])
return sorted(result, key=lambda x: scenic_ids.index(x.id))2.景点热度统计与可视化数据接口【代码如下（示例）：】
bash
# app/views/scenic_analysis.py
from django.http import JsonResponse
from django.db.models import Count, Avg, F, FloatField, ExpressionWrapper
from app.models import ScenicSpot
def scenic_hot_rank(request):
scenic_list = ScenicSpot.objects.annotate(
favorite_count=Count("favorite", distinct=True),
comment_count=Count("sceniccomment", distinct=True),
avg_score=Avg("sceniccomment__score")
).annotate(
hot_value=ExpressionWrapper(
F("favorite_count") * 0.4 +
F("comment_count") * 0.3 +
F("avg_score") * 10 * 0.3,
output_field=FloatField()
)
).order_by("-hot_value")[:10]
data = []
for scenic in scenic_list:
data.append({
"id": scenic.id,
"name": scenic.name,
"favoriteCount": scenic.favorite_count,
"commentCount": scenic.comment_count,
"avgScore": round(scenic.avg_score or 0, 2),
"hotValue": round(scenic.hot_value or 0, 2),
})
return JsonResponse({
"code": 200,
"message": "获取桂林热门景点排行成功",
"data": data
}, json_dumps_params={"ensure_ascii": False})
8、结语（文末获取源码）
💕💕
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