【旅游管理与推荐系统】Python+Django网页界面平台+协同过滤推荐算法+管理系统

一、介绍

旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发，后端使用Django框架处理用户响应请求，并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有：

• 系统分为两个角色：用户和管理员
• 对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个人订单、查看个人收藏、编辑个人信息、余额充值、柱状图显示点赞排行榜等功能模块。
• 在本系统中的“猜你喜欢”界面中，通过使用协同过滤推荐算法，基于用户对景点的打分数据作为基础，通过算法模块实现对当前登录用户的个性化推荐。
• 管理员可进入后台管理系统平台中对景点和用户数据进行管理

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装

获取地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/hb0wr2fpituoe754

四、协同过滤推荐算法介绍

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种推荐系统中常用的算法，基于用户与物品的交互数据，预测用户对某个物品的偏好。协同过滤的基本思想是“相似的人有相似的喜好”或“相似的物品会被同样的用户喜爱”。它分为两种主要类型：

1. 基于用户的协同过滤：通过找到与当前用户有相似兴趣的其他用户，推荐这些用户喜欢的物品。例如，如果用户 A 和用户 B 对相同的电影评分相似，那么 A 未评分但 B 喜欢的电影就可以推荐给 A。
2. 基于物品的协同过滤：通过找到与当前物品相似的其他物品，推荐用户可能感兴趣的物品。例如，如果某个用户喜欢电影 A，也可能会喜欢与 A 相似的电影 B。

协同过滤的核心在于计算相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。

简单示例代码（基于用户的协同过滤）：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 用户对物品的评分矩阵（行表示用户，列表示物品）
ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [0, 0, 5, 4],
    [0, 3, 4, 5]
])

# 计算用户之间的余弦相似度
user_similarity = cosine_similarity(ratings)

# 输出用户相似度矩阵
print("用户相似度矩阵：\n", user_similarity)

# 假设我们为第一个用户做推荐，可以推荐与其相似用户喜欢的物品
target_user = 0
similar_users = user_similarity[target_user]
print("与目标用户相似的用户：", similar_users)

这段代码展示了如何计算用户之间的相似度，基于相似度矩阵可以进一步推荐物品。