基于协同过滤的景区旅游可视化与景区推荐系统（自动爬虫，地点可换）

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项目介绍

本项目是一个综合性的旅游景区数据管理与分析推荐系统,集成了用户管理、数据可视化、景点信息管理、数据爬取等多项功能,旨在为旅游管理者和游客提供全面的景区信息服务和决策支持。

系统的核心功能包括:

1. 用户登录与权限管理
   系统采用多层次的用户权限管理机制,包括普通用户、管理员等不同角色。用户需要通过登录界面进行身份验证,系统根据用户权限动态加载相应的功能模块。此外,系统还提供用户组管理功能,方便批量设置和管理用户权限。

2. 数据可视化大屏展示
   登录后,用户将进入一个富有吸引力的数据可视化大屏界面。该界面基于ECharts库开发,呈现了多个数据维度的直观展示:

• 景区词云:直观展示与景区相关的热门词汇,反映游客关注点。
• 热度展示:通过图表形式展示各景点的受欢迎程度。
• 协同过滤推荐:基于用户行为数据,为游客推荐可能感兴趣的景点。
• 评论数量分析:展示各景点的评论活跃度,反映游客参与度。
• 评分展示:直观呈现各景点的游客评分情况。
• 属性展示:展示景点的各项属性数据,如地理位置、开放时间等。

这些可视化组件不仅美观吸引,更为管理者提供了数据驱动的决策依据。

3. 景点数据管理
   系统提供完整的景点信息管理功能,包括数据的增加、删除、修改和查询(CRUD)操作。管理员可以方便地更新景点信息,确保数据的实时性和准确性。

4. 个性化功能

• 收藏列表:用户可以将感兴趣的景点加入个人收藏,方便后续查看和规划。
• 日志记录:系统自动记录用户操作日志,有助于问题追踪和系统优化。

5. 自动化数据爬取
   系统集成了强大的爬虫功能,用户只需在前端界面输入所需爬取的页数,后端将自动调用爬虫程序,从指定源获取最新的景点数据。爬取的数据会自动存储到数据库,并实时更新到前端展示界面,确保信息的及时性。

6. 系统优化功能

• 主题切换:用户可以根据个人喜好选择不同的界面主题,提升使用体验。
• 全屏模式:支持全屏显示,特别适合大屏展示场景。
• 密码修改:用户可以定期更新密码,提高账户安全性。

技术架构:

• 前端:采用现代化的前端框架，实现响应式和交互式的用户界面。
• 后端:使用高效的后端框架,处理业务逻辑和数据操作。
• 数据库:选用适合大数据量存储和快速查询的数据库系统,如MySQL或MongoDB。
• 数据可视化:主要依赖ECharts库,实现丰富多样的图表展示。
• 爬虫模块:可能使用Python的Scrapy或其他爬虫框架,实现高效的数据采集。

系统特点:

1. 数据驱动:通过丰富的数据可视化,为决策提供直观支持。
2. 用户友好:界面设计直观,操作简便,适合不同技术水平的用户。
3. 实时更新:集成爬虫功能,确保数据的实时性和准确性。
4. 安全可靠:完善的用户权限管理和日志记录,保障系统安全。
5. 可扩展性:模块化设计,便于未来功能扩展和系统升级。

本系统为旅游景区管理提供了一站式的解决方案,不仅便于管理者进行数据分析和决策,也为游客提供了丰富的景区信息和个性化推荐。通过数据的实时更新和直观展示,系统有效提升了景区信息的透明度和可访问性,为提高景区管理效率和游客满意度做出了积极贡献。

过程展示

这个项目的创新点主要体现在以下几个方面:

1. 智能化数据采集与更新
   项目创新性地将爬虫功能集成到用户界面中,允许非技术人员通过简单操作即可启动数据采集过程。这种"一键爬取"的设计大大降低了数据更新的门槛,确保了系统信息的实时性和准确性,是传统旅游信息系统的一大突破。

2. 多维度数据可视化集成
   系统创新地将多种数据可视化技术集成在一个大屏幕上,包括词云、热度图、推荐系统等。这种全方位的数据呈现方式不仅直观易懂,还能从多个角度深入分析旅游景点的特性和受欢迎程度,为管理决策提供了全面的数据支持。

3. 协同过滤推荐算法的应用
   在旅游景点推荐中引入协同过滤算法,根据用户行为数据智能推荐景点,这种个性化的推荐方式大大提升了用户体验,也为景区管理者提供了游客偏好的洞察。

4. 用户参与度分析
   通过评论数量分析和评分展示,系统创新地引入了用户参与度这一维度。这不仅反映了景点的受欢迎程度,还间接反映了游客的满意度和景点的服务质量,为景区改进提供了有价值的反馈。

5. 灵活的权限管理系统
   项目设计了一个创新的、多层次的权限管理系统,包括用户组管理功能。这种设计不仅提高了系统的安全性,还增强了其在不同规模和类型组织中的适用性。

6. 实时数据流与前端展示的无缝集成
   系统创新地实现了从数据采集到前端展示的全自动化流程。爬虫采集的数据能够实时更新到数据库并反映在前端界面上,这种实时性在旅游信息系统中是较为少见的。

7. 用户体验的个性化创新
   系统提供了主题切换、全屏模式等个性化功能,这些看似小的创新大大提升了用户体验,使系统更加符合不同用户的使用习惯和场景需求。

8. 景点属性的多维度展示
   系统不仅展示基本信息,还创新性地呈现景点的多维度属性,如地理位置、开放时间等。这种全面的信息展示为游客提供了更为详尽的参考,有助于做出更好的旅行决策。

9. 系统日志的智能分析
   系统不仅记录用户操作日志,还可能包含对这些日志的智能分析功能,如用户行为模式识别,这为系统优化和用户体验改进提供了数据支持。

10. 模块化设计与开放式架构
    系统采用模块化设计,各功能模块相对独立yet紧密集成。这种创新的架构设计不仅提高了系统的可维护性和可扩展性,还为未来引入新技术（如AI分析、VR展示等）预留了接口。

这些创新点共同构成了一个先进、高效、用户友好的旅游景区数据管理与分析系统,不仅满足了当前的需求,还为未来的技术升级和功能扩展奠定了基础。

项目移植

本项目可以获取不同的数据网站，需要对后端的数据构造进行重新定义，在前端进行重新定义数据的可视化样式，可以作为一个协同过滤算法的一个系统实现

 // 雷达图var radarchart = "";function radarchar() {// 取数据$.ajax({url: "/api/radar",type: 'GET',async: false,success: function (Response) {radarchart = echarts.init(document.getElementById("radar-chart"));option = {color: ['#623ad1', '#3383fc'],tooltip: {},radar: [{indicator: Response.indicator,center: ['50%', '60%'],radius: '65%',startAngle: 90,name: {formatter: '{value}',textStyle: {fontSize: 12, //外圈标签字体大小color: '#FFF' //外圈标签字体颜色}},splitArea: { // 坐标轴在 grid 区域中的分隔区域，默认不显示。show: true,areaStyle: { // 分隔区域的样式设置。color: [], // 分隔区域颜色。分隔区域会按数组中颜色的顺序依次循环设置颜色。默认是一个深浅的间隔色。}},axisLine: { //指向外圈文本的分隔线样式lineStyle: {color: '#24214e'}},splitLine: {lineStyle: {color: '#24214e', // 分隔线颜色width: 1, // 分隔线线宽}}},],

def calculation(mine, other):fenzi = 0for x in range(len(mine)):fenzi = fenzi + mine[x] * other[x]fenmu1 = math.sqrt(sum([mine[x] ** 2 for x in range(len(mine))]))fenmu2 = math.sqrt(sum([other[x] ** 2 for x in range(len(other))]))cos_th = fenzi / (fenmu1 * fenmu2)return cos_th

用户浏览历史获取：从数据库中获取当前用户的商品浏览或收藏记录。
余弦相似度计算：通过将用户浏览过的商品进行二值化处理，计算当前用户与其他用户浏览历史的相似度。
协同过滤推荐：根据计算出的相似度，找出与当前用户最相似的用户，并推荐该用户浏览过的商品。
返回结果：最终结果通过JsonResponse以JSON格式返回，包含推荐的商品列表。

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