一、系统背景与核心目标

在旅游行业数字化转型背景下，用户对个性化旅游服务的需求日益增长。传统景点推荐方式（如按热门度排序）已难以满足用户差异化需求，存在信息过载、推荐不精准等问题。本设计“旅游景点推荐系统-计算机毕业设计源码75018”以提升推荐精准度为核心目标，结合协同过滤算法与深度学习模型，构建支持用户画像建模、实时推荐和交互反馈的智能系统，为计算机专业学生提供可落地的毕业设计参考。

二、系统架构与模块设计

系统采用分层架构设计，分为数据层、算法层、应用层和交互层：

1. 数据层：负责数据采集与存储。通过爬虫技术从携程、马蜂窝等平台获取景点信息（名称、位置、评分、评论等），结合用户行为数据（浏览记录、收藏、评分）构建原始数据集。数据存储采用MySQL关系型数据库管理结构化数据，MongoDB非关系型数据库存储用户行为日志等半结构化数据。
2. 算法层：核心为混合推荐模型。基于用户的景点评分数据，采用改进的协同过滤算法（ItemCF）计算景点相似度，结合用户历史行为生成基础推荐列表；引入深度学习模型（如神经网络）对用户评论进行情感分析，提取用户偏好关键词（如“亲子游”“摄影”“美食”），进一步优化推荐结果。例如，用户频繁浏览“自然风光”类景点且评论中提及“徒步”，系统会优先推荐登山路线清晰的景区。
3. 应用层：实现推荐逻辑与业务功能。通过Python Flask框架搭建后端服务，封装推荐算法接口，支持按用户ID获取推荐列表、更新用户偏好等操作。例如，用户登录后，系统调用get_recommendations(user_id)接口返回TOP10景点，并记录用户点击行为用于模型迭代。
4. 交互层：提供用户操作界面。前端采用Vue.js框架开发响应式网页，展示推荐景点卡片（含图片、评分、距离）、筛选条件（如预算、出行天数）和反馈按钮（“喜欢”“不喜欢”）。用户可通过交互反馈优化推荐结果，形成“推荐-反馈-优化”的闭环。

三、关键技术实现

1. 协同过滤算法优化：针对传统ItemCF算法的冷启动问题，引入基于内容的推荐作为补充。例如，新用户未产生行为数据时，系统通过注册信息（如“带儿童出行”）匹配景点标签（如“亲子乐园”），生成初始推荐列表。
2. 深度学习模型应用：使用TensorFlow框架构建文本分类模型，对用户评论进行多标签分类（如“适合拍照”“交通便利”）。模型输入为用户评论的词向量（通过Word2Vec生成），输出为偏好标签的概率分布，用于调整推荐权重。例如，评论中“适合拍照”概率高于0.8时，系统会优先推荐网红打卡景点。
3. 数据库设计：MySQL中设计用户表（user_id、age、gender）、景点表（scenic_id、name、location）、评分表（user_id、scenic_id、rating）等核心表，通过外键关联实现数据一致性。MongoDB中存储用户行为日志（如{"user_id":101,"action":"click","scenic_id":202,"time":"2023-05-10"}），支持按时间范围查询用户行为序列。

四、开发环境与部署建议

1. 开发环境：推荐使用Python 3.8+、TensorFlow 2.6、Flask 2.0、Vue.js 3.0，配合PyCharm或VSCode开发工具。数据库部署建议本地使用Docker容器化MySQL和MongoDB，便于环境复现。
2. 部署优化：生产环境可采用Nginx反向代理Flask服务，结合Gunicorn实现多进程处理；数据库分库分表（如按地区划分景点表），提升查询效率；引入Redis缓存热门景点数据，减少数据库压力。

五、源码价值与扩展方向

本设计源码（编号75018）提供完整的项目代码与文档，涵盖数据采集、算法实现、前后端交互全流程，适合作为计算机专业毕业设计模板。扩展方向包括：

1. 引入多模态数据（如景点图片、视频）提升推荐丰富度；
2. 结合LBS（基于位置的服务）实现实时周边景点推荐；
3. 开发移动端APP，支持AR导航和语音交互。

通过本系统，开发者可深入理解推荐系统的技术原理与实践方法，为旅游行业智能化升级提供技术支撑。