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个性化旅游线路推荐系统

随着网络科技的发展，利用分析对个性

化旅游线路推荐系统已势在必行；该平台将

帮助人们更好地了解旅游的趋势，提高率的

质量。

本文讲述了基于python语言开发，后台

数据库选择MySQL进行数据的存储。该软件

的主要功能是进行旅游信息分析。主要包括

用户、景点类型、旅游景点、酒店类型、酒

店信息、酒店预订、路线类型、旅游路线、

预订路线、系统管理、用户信息等。本文主

要介绍了该应用的设计初衷、功能实现的大

致过程，详细说明了个性化旅游线路推荐系

统设计思想、数据库的开发设计和功能模块

的设计。整个个性化旅游线路推荐系统的设

计过程中，考虑了数据库的安全性、一致

性、稳定性和可靠性的问题，并具有简洁的

界面，操作也十分简单，可以投入实际应

用。

摘要

研究背景及意义

随着人们生活水平的提高，旅游已经成为越来越多人的生活方式。旅游者希望能够根据自身需求和兴趣定制个性

化的旅游线路，但是当前市场上旅游线路大多是根据经验设计或者模板化的，不能满足所有人的需求。因此，开

发一款个性化旅游线路推荐系统就显得尤为重要。

个性化旅游线路推荐系统可以帮助旅游者根据自己的兴趣、时间、预算等因素制定出更加适合自己的旅游计划，

从而提高旅游体验和满意度。同时，该系统也可以帮助旅行社或者酒店等旅游机构提供更加个性化的服务，提高

品牌知名度和市场竞争力。此外，个性化旅游线路推荐系统的研究也可以为旅游行业的发展提供新的思路和方法

，推动旅游行业的创新和发展。

个性化旅游线路推荐系统的研究具有重要的现实意义和理论价值，可以为旅游行业的发展提供新的动力和支持。

国内外研究现状

旅游业的蓬勃发展和互联网技术的进步，个性化旅游线路推荐系统在国内发展迅速。越来越多的旅游企业开始关

注个性化旅游推荐系统，并投入资源进行研发和实施。国内个性化旅游线路推荐系统市场规模正在不断扩大。越

来越多的旅游者希望通过智能化的推荐系统来获取个性化的旅游体验，因此，个性化旅游线路推荐系统的市场需

求也在不断增加。国内个性化旅游线路推荐系统主要采用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，通过分

析用户的历史数据和行为，为用户提供个性化的旅游线路推荐。此外，一些新兴技术如区块链、物联网等也在个

性化旅游线路推荐系统中得到应用。个性化旅游线路推荐系统在国内的发展也面临一些挑战，如数据隐私保护、

用户信任度、技术难度等。此外，行业标准尚未完全建立，不同企业之间的数据互通和信息共享仍需进一步协调

和规范。

在国际上，个性化旅游线路推荐系统也在不断发展。一些知名科技公司如谷歌、微软等在人工智能技术方面有着

深厚的积累，他们在个性化旅游推荐系统方面也取得了显著的进步。这些技术可以帮助系统更好地理解用户需求

，提供更加精准的旅游线路推荐。随着全球化的发展，个性化旅游线路推荐系统也逐渐走向国际化。许多国际知

名的旅游企业也开始在海外市场推广个性化旅游线路推荐系统，以吸引更多的用户。

无论是国内还是国际，个性化旅游线路推荐系统都面临着巨大的发展机遇和挑战。未来，随着技术的不断进步和

市场的不断扩大，个性化旅游线路推荐系统将会在旅游业中扮演越来越重要的角色。

主要研究内容

在开发基于Python的个性化旅游线路推荐系统时，我们选择了B/S架构作为管理系统的开发方式。并引入了

基于用户相似度的协同过滤算法，用于提供个性化的推荐功能。后端使用了Python语言和Django框架，这一高

级全能型框架提供了快速开发的可能性，同时保证了代码的清晰和高效。对于数据存储和管理，我们选择了

MySQL数据库。前端则采用了HTML、CSS、JavaScript和Vue.js进行构建，这些技术使得用户界面的交互性和友

好性得到了大大提升。在开发工具方面，我们选择了PyCharm和Navicat，其中PyCharm是一款优秀的Python集

成开发环境，功能强大且使用方便；Navicat则为数据库管理提供了良好的支持。这样的技术栈为开发高效、稳

定的管理系统提供了坚实的基础。我们的系统主要包括用户、景点类型、旅游景点、酒店类型、酒店信息、酒店

预订、路线类型、旅游路线、预订路线、系统管理、用户信息等功能。

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