一、系统背景与设计目标

旅游产业数字化转型催生个性化推荐需求，传统景点推荐方式依赖人工筛选或简单评分排序，存在信息过载、匹配度低等问题。本系统（源码编号75018）以”用户画像+多维度推荐”为核心，通过机器学习算法实现景点与用户的精准匹配，解决以下痛点：

1. 冷启动问题：新用户注册后无历史行为数据时的推荐策略
2. 数据稀疏性：用户评分数据不足导致的推荐偏差
3. 实时性要求：旅游季节、天气等动态因素对推荐结果的影响

系统采用B/S架构，后端基于Spring Boot框架构建RESTful API，前端使用Vue.js实现响应式交互，数据库选用MySQL+Redis的混合存储方案。核心模块包括数据采集层、算法处理层、应用服务层和用户界面层。

二、关键技术实现

1. 数据采集与预处理

系统整合三类数据源：

• 结构化数据：通过爬虫框架Scrapy采集携程、去哪儿等平台的景点基础信息（名称、坐标、票价等）
• 半结构化数据：解析用户评论中的情感倾向，使用Jieba分词+SnowNLP情感分析
• 非结构化数据：处理景点图片的视觉特征，采用ResNet50模型提取1024维特征向量

数据清洗流程包含异常值检测（基于3σ原则）、缺失值填充（KNN算法）和标准化处理（Min-Max归一化）。示例代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def data_normalization(df):
    scaler = MinMaxScaler()
    numeric_cols = ['price', 'rating', 'distance']
    df[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])
    return df

2. 混合推荐算法设计

系统采用”基于内容的推荐+协同过滤+知识图谱”的三层混合架构：

• 内容过滤层：通过TF-IDF算法计算景点描述文本的相似度，解决冷启动问题
• 协同过滤层：实现ItemCF算法，计算景点间的相似度矩阵，权重公式为：
  [
  w_{ij} = \frac{|N(i) \cap N(j)|}{\sqrt{|N(i)||N(j)|}}
  ]
  其中N(i)表示喜欢景点i的用户集合
• 知识图谱层：构建”景点-城市-季节-活动”四元关系图，使用Neo4j图数据库存储，通过路径推理发现潜在关联

算法融合策略采用加权投票机制，最终推荐得分计算式为：
[
Score = 0.4S_{content} + 0.5S{cf} + 0.1*S{kg}
]

3. 系统优化策略

针对实时推荐场景，实施三项优化：

1. 缓存预热：将热门景点推荐结果存入Redis，设置TTL为15分钟
2. 增量更新：使用Flink流处理框架监控用户行为日志，每5分钟更新一次用户画像
3. 降级策略：当算法服务响应超时（>200ms），自动切换至基于热度的备选推荐

三、核心功能模块实现

1. 用户画像构建

系统从四个维度建立用户特征向量：

• 显式特征：注册时填写的年龄、职业、预算等
• 隐式特征：通过点击流分析得出的偏好类型（自然风光/人文历史）
• 上下文特征：访问时间（工作日/周末）、设备类型（移动端/PC）
• 社交特征：基于微信登录获取的好友关系链

画像更新采用在线学习模式，每当用户产生新行为时，通过以下公式调整特征权重：
[
\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \cdot \nabla L(\theta_t)
]
其中η为学习率，初始设为0.01

2. 推荐结果解释

为增强推荐可信度，系统提供三层次解释：

• 基础层：显示相似用户评分（如”85%的相似游客喜欢该景点”）
• 特征层：突出匹配的关键特征（如”您偏好自然景观，该景点森林覆盖率达92%”）
• 对比层：与用户历史选择景点的差异分析

3. 性能优化实践

在百万级数据场景下，系统实现QPS>50的响应能力，关键优化包括：

• 数据库分表：按城市ID对景点表进行水平拆分
• 索引优化：在用户ID、景点ID、时间戳字段建立复合索引
• 算法剪枝：在协同过滤计算中，仅保留Top100相似景点

四、毕业设计实施建议

1. 开发环境配置：

   • JDK 1.8+Maven 3.6+MySQL 8.0
   • Python 3.7（用于数据处理）
   • 推荐使用IntelliJ IDEA作为开发工具

2. 数据集获取途径：

   • 公开数据集：Kaggle上的Tourism Dataset
   • 模拟数据生成：使用Faker库创建10万条用户行为数据
   • 真实数据采集：需遵守《网络安全法》，建议通过官方API获取

3. 测试方案：

   • 单元测试：JUnit覆盖80%以上代码
   • 集成测试：Postman验证API接口
   • A/B测试：对比新旧推荐算法的点击率差异

4. 论文写作要点：

   • 算法章节需包含数学公式推导
   • 实验部分应展示准确率、召回率等指标
   • 创新点可突出混合推荐架构或实时更新机制

本系统源码（编号75018）已实现完整功能模块，包含详细技术文档和部署指南，适合作为计算机专业本科/硕士毕业设计课题。通过该项目的实践，学生可掌握推荐系统开发的全流程，积累分布式计算、机器学习工程化等关键技术经验。