系统展示
用户前台界面
管理员后台界面
系统背景
随着旅游业的蓬勃发展，酒店行业迎来了前所未有的发展机遇。然而，面对众多的酒店选择，消费者往往难以做出决定，这不仅因为酒店数量庞大，还因为每个消费者的需求和偏好各不相同。传统的酒店推荐方式，如基于热门度或地理位置的推荐，已无法满足消费者日益增长的个性化需求。因此，开发一个基于用户行为和偏好的酒店推荐系统显得尤为重要。该系统旨在通过收集和分析用户的浏览、预订、评价等数据，利用机器学习算法挖掘用户的潜在需求，为他们提供个性化的酒店推荐服务。这不仅能够提升用户的住宿体验，还能帮助酒店更好地了解市场需求，优化服务，提高客户满意度。
目的意义
开发基于Python+Django+Vue的酒店推荐系统具有深远的意义和明确的目的。首先，该系统能够提升用户的住宿体验，通过精准的推荐，帮助用户快速找到符合自己需求和预算的酒店。其次，该系统能够优化酒店的资源配置，提高酒店的入住率和客户满意度，进而提升酒店的品牌形象和市场竞争力。最后，该系统还能够促进旅游业的整体发展，通过提高旅游服务的质量和效率，吸引更多的游客，推动旅游业的繁荣。
技术介绍
本系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue.js框架进行开发，后端使用Django框架进行业务逻辑和数据处理。Vue.js是一个轻量级的JavaScript框架，易于上手且性能卓越，非常适合用于构建用户界面。Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计，非常适合用于构建复杂的Web应用。在数据处理方面，本系统使用了Python的Pandas和NumPy库进行数据的预处理和分析，利用scikit-learn等机器学习库进行模型的训练和预测。前后端通过RESTful API进行数据交互，前端通过axios等HTTP库发送请求，调用后端API获取数据，后端返回JSON格式的数据，前端解析后进行页面渲染。
目录参考
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 目的和意义
1.3 研究内容
2 相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S结构
2.3 MySQL数据库介绍
2.4 Django框架介绍
2.5 Vue框架介绍
3 系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 运行可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.4 系统功能分析
4 系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5 系统实现
5.1 用户前台设计与实现
5.2 管理员后台的设计与实现
6 系统测试
6.1 系统测试的特点
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.3 测试结果分析
代码展示
from django.http import JsonResponse
from .models import Hotel, UserPreference
from .recommender import recommend_hotels
def recommend_hotels_view(request):
user_id = request.GET.get('user_id')
preferences = request.GET.getlist('preferences[]')
# 根据用户ID和偏好获取推荐酒店
recommended_hotels = recommend_hotels(user_id, preferences)
# 将推荐结果转换为JSON格式返回给前端
return JsonResponse({'hotels': recommended_hotels})
源码文档
标签：基于,酒店,Python,系统,用户,3.2,hotels From： https://blog.csdn.net/2301_79746051/article/details/145031003如需观看详细演示视频请联系我