旅游推荐数据分析可视化系统（毕业设计）+论文+视频+爬虫（去哪里）目前爬虫失效但是有最新sql已保存_旅游网站数据可视化系统论文

旅游推荐数据分析可视化系统开发说明

一、项目概述

1.1 项目背景

随着旅游业的快速发展和互联网技术的普及，人们对旅游信息的获取和旅游决策的需求日益增长。然而，面对海量且分散的旅游信息，用户往往难以快速找到符合自身需求的旅游目的地和相关服务。基于这一背景，本项目开发了一套基于Python的旅游推荐数据分析可视化系统，旨在通过数据采集、分析和可视化技术，为用户提供智能化的旅游推荐服务。

1.2 项目目标

• 构建完整的旅游数据采集系统，从去哪儿网获取全面、真实的旅游景点信息
• 设计高效的数据处理和清洗流程，确保数据质量
• 开发直观的数据可视化界面，展示旅游数据的多维度分析结果
• 实现智能的旅游推荐算法，根据用户偏好推荐合适的旅游目的地
• 搭建用户友好的Web应用，提供良好的用户体验

二、系统架构

2.1 总体架构

系统采用经典的三层架构设计：

1. 数据层：负责数据的采集、存储和管理

   • 爬虫模块：从去哪儿网采集旅游数据
   • 数据库：使用Django ORM管理结构化数据

2. 逻辑层：负责数据处理、分析和推荐算法

   • 数据处理模块：清洗和转换原始数据
   • 分析模块：进行统计分析和数据挖掘
   • 推荐模块：基于用户偏好和景点特征的推荐算法

3. 表现层：负责用户界面和数据可视化

   • Web界面：基于Django模板系统的用户界面
   • 可视化模块：使用各种图表展示数据分析结果

2.2 模块划分

1. 数据采集模块：负责从网络获取旅游数据
2. 数据处理模块：负责数据清洗和转换
3. 数据存储模块：负责数据的持久化存储
4. 数据分析模块：负责对数据进行统计和挖掘
5. 推荐引擎模块：负责生成个性化推荐
6. 可视化模块：负责数据的图形化展示
7. 用户界面模块：负责与用户交互
8. 用户管理模块：负责用户账号和权限管理

三、技术栈

3.1 后端技术

• 编程语言：Python 3.x
• Web框架：Django
• 数据库：SQLite/MySQL
• 爬虫库：Requests, lxml
• 数据处理：Pandas, NumPy
• 自然语言处理：NLTK/jieba (用于评论分析)
• 机器学习：Scikit-learn (用于推荐算法)

3.2 前端技术

• 页面框架：HTML5, CSS3, Bootstrap
• 交互技术：JavaScript, jQuery
• 可视化库：ECharts, ApexCharts
• 富文本编辑器：TinyMCE

3.3 开发工具

• IDE：PyCharm/VS Code
• 版本控制：Git
• 文档工具：Markdown
• API测试：Postman

四、开发环境

4.1 环境要求

• 操作系统：Windows/macOS/Linux
• Python版本：Python 3.6+
• 数据库：SQLite3/MySQL 5.7+
• Web服务器：Django内置开发服务器/Nginx+uwsgi(生产环境)

4.2 依赖包

主要依赖包包括：

django==4.2.0requests==2.28.2lxml==4.9.2pandas==2.0.0numpy==1.24.2matplotlib==3.7.1seaborn==0.12.2scikit-learn==1.2.2wordcloud==1.8.2.2jieba==0.42.1

完整依赖列表请参考项目根目录下的requirements.txt文件。

4.3 环境搭建

macOS环境

1. 安装Python：

   brew install python

2. 创建虚拟环境：

   python -m venv venvsource venv/bin/activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 数据库配置：

   # MySQL配置brew install mysqlmysql.server start# 创建数据库mysql -u root -p# 在MySQL命令行中执行：CREATE DATABASE travel_recommendation CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

Windows环境

1. 下载并安装Python：从Python官网下载安装包并安装

2. 创建虚拟环境：

   python -m venv venvvenv\\Scripts\\activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 数据库配置：

   • 下载并安装MySQL
   • 通过MySQL Workbench或命令行创建数据库

五、数据获取与处理

5.1 数据获取

数据获取是项目的基础环节，详见旅游数据获取与处理.md文档。简要流程如下：

1. 从去哪儿网爬取旅游景点数据
2. 提取景点的基本信息、详细信息、图片和用户评论
3. 实现分页和多城市爬取
4. 处理请求异常和数据缺失

5.2 数据处理

原始数据经过清洗和转换后，转化为结构化数据：

1. 处理数据缺失问题
2. 标准化数据格式
3. 转换复杂数据结构
4. 过滤无效数据
5. 处理异常情况

5.3 数据导入

处理后的数据通过以下方式导入系统：

1. 先将数据存储到CSV文件
2. 通过Django ORM将数据导入到数据库

def save_to_sql(): with open(\'newtempData.csv\',\'r\',encoding=\'utf8\') as csvfile: readerCsv = csv.reader(csvfile) next(readerCsv) for travel in readerCsv: try: TravelInfo.objects.create(  title=travel[0],  level=travel[1],  province=travel[2],  # ... 其他字段 ) except: continue

六、系统功能

6.1 用户功能

1. 用户注册与登录

   • 支持邮箱/用户名注册
   • 登录状态保持
   • 用户密码加密存储

2. 个人中心

   • 个人信息管理
   • 收藏景点管理
   • 浏览历史记录

3. 景点浏览

   • 景点列表展示
   • 景点详情查看
   • 景点搜索与筛选

4. 景点评论

   • 查看他人评论
   • 发表个人评论
   • 评分功能

5. 收藏功能

   • 收藏喜欢的景点
   • 管理收藏列表

6.2 数据分析功能

1. 景点统计分析

   • 按地区分布统计
   • 按评分分布统计
   • 按价格区间统计

2. 用户行为分析

   • 浏览热点分析
   • 搜索关键词分析
   • 用户偏好分析

3. 评论情感分析

   • 评论关键词提取
   • 评论情感倾向分析
   • 词云可视化

6.3 推荐功能

1. 基于地区推荐

   • 同城景点推荐
   • 周边景点推荐

2. 基于用户偏好推荐

   • 协同过滤推荐
   • 基于用户历史行为推荐

3. 基于景点特征推荐

   • 相似景点推荐
   • 主题景点推荐

6.4 可视化功能

1. 地图可视化

   • 景点地理分布
   • 热门景点分布热图

2. 统计图表

   • 景点评分分布
   • 价格区间分布
   • 用户评论趋势

3. 词云展示

   • 景点评论关键词
   • 地区特色词汇

七、代码结构

7.1 项目整体结构

(超级版本v1)旅游推荐数据分析可视化——讯飞ai助手/├── ai/  # AI模块，用于智能推荐├── app/  # 主应用目录│ ├── migrations/ # 数据库迁移文件│ ├── templates/ # HTML模板│ ├── templatetags/ # 自定义模板标签│ ├── utils/  # 工具函数│ ├── models.py  # 数据模型定义│ ├── views.py # 视图函数│ ├── urls.py # URL路由配置│ └── admin.py # 后台管理配置├── media/  # 用户上传的媒体文件│ └── avatar/ # 用户头像├── middleware/ # 中间件├── static/  # 静态文件│ ├── css/ # CSS样式文件│ ├── js/  # JavaScript文件│ └── img/ # 图片资源├── templates/  # 全局模板├── 去哪儿旅游数据分析推荐系统/ # 项目配置目录│ ├── settings.py # 项目设置│ ├── urls.py # 根URL配置│ └── wsgi.py # WSGI配置├── manage.py  # Django管理脚本└── word_cloud.py  # 词云生成脚本

7.2 核心模块

7.2.1 数据模型

app/models.py中定义了系统的数据模型，主要包括：

# 景点信息模型class TravelInfo(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) # 景点名称 level = models.CharField(max_length=50) # 景区等级 province = models.CharField(max_length=50) # 所在省份 star = models.IntegerField(default=0) # 星级评分 detailAddress = models.TextField()  # 详细地址 shortIntro = models.TextField()  # 简短介绍 detailUrl = models.URLField()  # 详情页URL score = models.FloatField(default=0) # 用户评分 price = models.CharField(max_length=50) # 门票价格 commentsLen = models.IntegerField(default=0) # 评论数量 detailIntro = models.TextField()  # 详细介绍 img_list = models.TextField()  # 图片列表 comments = models.TextField()  # 用户评论 cover = models.URLField() # 封面图片URL discount = models.CharField(max_length=50) # 折扣信息 saleCount = models.CharField(max_length=50) # 销售数量 def __str__(self): return self.title

7.2.2 爬虫模块

爬虫模块负责从去哪儿网获取旅游数据，核心类为spider：

class spider(object): def __init__(self): # 初始化URL和请求头 def init(self): # 初始化CSV文件 def send_request(self, url): # 发送HTTP请求 def save_to_csv(self, row): # 保存数据到CSV def save_to_sql(self): # 保存数据到数据库 def spiderMain(self, resp, province): # 处理响应数据 def start(self): # 启动爬虫

7.2.3 视图函数

视图函数定义在app/views.py中，负责处理用户请求和返回响应：

# 首页视图def index(request): # 获取推荐景点 recommended_spots = get_recommended_spots(request.user) return render(request, \'app/index.html\', {\'spots\': recommended_spots})# 景点详情视图def spot_detail(request, spot_id): spot = get_object_or_404(TravelInfo, id=spot_id) similar_spots = get_similar_spots(spot) return render(request, \'app/detail.html\', {\'spot\': spot, \'similar\': similar_spots})# 数据分析视图def data_analysis(request): # 获取统计数据 statistics = get_statistics() return render(request, \'app/analysis.html\', {\'statistics\': statistics})

八、部署说明

8.1 开发环境部署

macOS环境

1. 克隆项目：

   git clone [项目地址]cd \"旅游推荐数据分析可视化\"

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv venvsource venv/bin/activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 数据库迁移：

   python manage.py makemigrationspython manage.py migrate

5. 创建超级用户：

   python manage.py createsuperuser

6. 运行开发服务器：

   python manage.py runserver

Windows环境

1. 克隆项目：

   git clone [项目地址]cd \"旅游推荐数据分析可视化\"

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv venvvenv\\Scripts\\activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 数据库迁移：

   python manage.py makemigrationspython manage.py migrate

5. 创建超级用户：

   python manage.py createsuperuser

6. 运行开发服务器：

   python manage.py runserver

8.2 生产环境部署

使用Nginx和uWSGI部署

1. 安装uWSGI：

   pip install uwsgi

2. 创建uwsgi配置文件uwsgi.ini：

   [uwsgi]socket = 127.0.0.1:8001chdir = /path/to/projectmodule = 去哪儿旅游数据分析推荐系统.wsgi:applicationmaster = trueprocesses = 4threads = 2pidfile = /path/to/project/uwsgi.piddaemonize = /path/to/project/uwsgi.log

3. 安装Nginx：

   # macOSbrew install nginx# Ubuntusudo apt install nginx

4. 配置Nginx：

   server { listen 80; server_name your_domain.com; location /static/ { alias /path/to/project/staticfiles/; } location /media/ { alias /path/to/project/media/; } location / { include uwsgi_params; uwsgi_pass 127.0.0.1:8001; }}

5. 收集静态文件：

   python manage.py collectstatic

6. 启动服务：

   # 启动uwsgiuwsgi --ini uwsgi.ini# 启动nginxsudo service nginx start # Ubuntusudo brew services start nginx # macOS

九、使用说明

9.1 管理员使用说明

1. 访问管理后台：http://localhost:8000/admin/
2. 使用超级用户账号登录
3. 管理功能：
   • 用户管理：查看、编辑、删除用户
   • 景点管理：添加、编辑、删除景点信息
   • 数据导入：通过后台导入数据
   • 系统设置：调整系统参数

9.2 普通用户使用说明

1. 注册/登录：

   • 访问首页：http://localhost:8000/
   • 点击右上角\"注册/登录\"按钮
   • 填写相关信息完成注册/登录

2. 浏览景点：

   • 在首页查看推荐景点
   • 使用搜索功能查找特定景点
   • 使用筛选功能按地区、评分等筛选景点

3. 查看景点详情：

   • 点击景点卡片进入详情页
   • 查看景点介绍、图片、价格等信息
   • 浏览用户评论

4. 发表评论：

   • 在景点详情页底部填写评论
   • 选择评分等级
   • 提交评论

5. 收藏景点：

   • 在景点详情页点击\"收藏\"按钮
   • 在个人中心查看已收藏景点

9.3 数据分析功能使用说明

1. 访问数据分析页面：

   • 点击导航栏中的\"数据分析\"
   • 查看各类统计图表

2. 交互式探索：

   • 使用筛选控件调整分析维度
   • 点击图表元素查看详情
   • 下载分析报告

十、开发指南

10.1 代码规范

1. Python代码规范：

   • 遵循PEP 8规范
   • 使用4个空格缩进
   • 类名使用驼峰命名法
   • 函数和变量使用下划线命名法

2. 注释规范：

   • 函数和类应有文档字符串
   • 关键代码应有注释说明
   • 复杂算法应详细注释

3. 数据库操作规范：

   • 使用Django ORM进行数据库操作
   • 避免在循环中执行数据库查询
   • 复杂查询使用索引优化

10.2 功能扩展指南

1. 添加新的数据源：

   • 在spider类的基础上创建新的爬虫类
   • 实现数据获取和处理方法
   • 将数据保存到相同格式的CSV文件

2. 扩展分析功能：

   • 在app/views.py中添加新的分析视图
   • 在app/templates中创建对应的模板
   • 在app/urls.py中添加URL路由

3. 增强推荐算法：

   • 在ai目录下添加新的算法模块
   • 实现训练和预测功能
   • 在视图中调用新算法

10.3 测试指南

1. 单元测试：

   • 使用Django的TestCase框架
   • 编写模型、视图、URL的测试
   • 运行测试：python manage.py test

2. 功能测试：

   • 使用Selenium进行UI测试
   • 测试用户流程和交互

3. 性能测试：

   • 使用Django Debug Toolbar监控性能
   • 测试大数据量下的系统响应

10.4 常见问题解决

1. 数据库迁移问题：

   # 重置迁移python manage.py migrate app zeropython manage.py makemigrations apppython manage.py migrate app

2. 静态文件不加载：

   • 检查settings.py中的STATIC_URL和STATICFILES_DIRS设置
   • 运行python manage.py collectstatic
   • 检查模板中的静态文件引用

3. 爬虫IP被封：

   • 增加请求间隔时间
   • 使用代理IP池
   • 更新User-Agent

十一、联系方式

• 开发者：Vx绿泡泡:1837620622（传康kk）
• 邮箱：2040168455@qq.com

旅游推荐数据分析可视化系统数据库设计

一、数据库概述

本系统采用MySQL作为主要数据库管理系统，通过Django ORM实现对数据库的操作。数据库设计遵循以下原则：

• 符合第三范式，减少数据冗余
• 合理设置索引，提高查询效率
• 采用外键约束保证数据一致性
• 字段类型选择合适，满足存储需求

二、数据表设计

2.1 旅游景点信息表(travel_info)

存储从去哪儿网爬取的旅游景点基本信息。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 title VARCHAR(200) NOT NULL 景点名称 level VARCHAR(50) 景区等级(如5A、4A) province VARCHAR(50) 所在省份 star INT DEFAULT 0 星级评分(十分制) detailAddress TEXT 详细地址 shortIntro TEXT 简短介绍 detailUrl VARCHAR(255) 详情页URL score FLOAT DEFAULT 0 用户评分 price VARCHAR(50) 门票价格 commentsLen INT DEFAULT 0 评论数量 detailIntro TEXT 详细介绍 img_list TEXT 图片列表(JSON格式) comments TEXT 用户评论(JSON格式) cover VARCHAR(255) 封面图片URL discount VARCHAR(50) 折扣信息 saleCount VARCHAR(50) 销售数量 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 创建时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 普通索引：province, title, star

2.2 用户信息表(user_info)

存储系统用户的基本信息。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 username VARCHAR(50) NOT NULL, UNIQUE 用户名 password VARCHAR(128) NOT NULL 密码(加密存储) email VARCHAR(100) UNIQUE 邮箱 nickname VARCHAR(50) 昵称 avatar VARCHAR(255) 头像URL bio TEXT 个人简介 last_login TIMESTAMP 最后登录时间 is_active BOOLEAN DEFAULT 1 是否激活 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 创建时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 唯一索引：username, email

2.3 用户收藏表(user_favorite)

存储用户收藏的景点信息。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 user_id INT FOREIGN KEY 用户ID travel_id INT FOREIGN KEY 景点ID created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 收藏时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 外键索引：user_id, travel_id
• 联合索引：(user_id, travel_id)

2.4 用户评论表(user_comment)

存储用户对景点的评论信息。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 user_id INT FOREIGN KEY 用户ID travel_id INT FOREIGN KEY 景点ID content TEXT NOT NULL 评论内容 score FLOAT DEFAULT 0 评分(1-5分) created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 评论时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 外键索引：user_id, travel_id
• 普通索引：created_at

2.5 浏览历史表(browse_history)

记录用户的景点浏览历史。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 user_id INT FOREIGN KEY 用户ID travel_id INT FOREIGN KEY 景点ID created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 浏览时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 外键索引：user_id, travel_id
• 普通索引：created_at

2.6 搜索记录表(search_history)

记录用户的搜索历史。

字段名 类型 约束 说明 id INT PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT 主键 user_id INT FOREIGN KEY 用户ID keyword VARCHAR(100) NOT NULL 搜索关键词 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 搜索时间

索引设计：

• 主键索引：id
• 外键索引：user_id
• 普通索引：keyword

三、E-R图

+---------------+ +-------------+ +---------------+| User Info | | Favorite | | Travel Info |+---------------+ +-------------+ +---------------+| PK id || PK id || username | | FK travel_id| | title || password | | created_at | | level || email | +-------------+ | province || nickname | | star || avatar | +-------------+ | detailAddress || bio  | | Comment | | shortIntro || last_login || score || created_at | | content | | price |+---------------+ | score | | commentsLen || created_at | | detailIntro |+-------------+ | img_list |  | comments |+-------------+ | cover || History | | discount |+-------------+ | saleCount ||FK user_id |+---------------+| created_at |+-------------++-------------+| Search |+-------------+|FK user_id || keyword || created_at |+-------------+

四、数据库关系说明

1. 用户-景点：一对多关系，一个用户可以浏览/评论多个景点
2. 用户-收藏：一对多关系，一个用户可以收藏多个景点
3. 景点-评论：一对多关系，一个景点可以有多条评论
4. 用户-搜索：一对多关系，一个用户可以有多条搜索记录

五、数据库优化策略

5.1 索引优化

• 对常用查询条件设置索引
• 合理使用联合索引
• 避免过多索引影响写入性能

5.2 查询优化

• 使用适当的查询方式，避免全表扫描
• 分页查询大数据量结果集
• 使用Django ORM的select_related和prefetch_related减少查询次数

5.3 数据库分区

• 根据province字段对travel_info表进行分区
• 对于大量历史数据进行归档存储

5.4 缓存策略

• 使用Redis缓存热门景点数据
• 对用户个人中心数据进行缓存
• 实现数据分析结果的缓存

六、数据库初始化

系统初始化时，需要执行以下步骤：

1. 创建数据库：

   CREATE DATABASE travel_recommendation CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

2. 创建用户并授权：

   CREATE USER \'travel_user\'@\'localhost\' IDENTIFIED BY \'password\';GRANT ALL PRIVILEGES ON travel_recommendation.* TO \'travel_user\'@\'localhost\';FLUSH PRIVILEGES;

3. 执行Django迁移：

   python manage.py makemigrationspython manage.py migrate

4. 导入初始数据：

   python manage.py loaddata initial_data.json

七、数据备份策略

1. 定时备份：每日凌晨进行全量备份
2. 增量备份：每小时进行增量备份
3. 远程存储：备份文件存储到远程服务器和云存储
4. 自动化脚本：

   mysqldump -u username -p password travel_recommendation > backup_$(date +%Y%m%d).sql

演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1GVoMYxEwL