1、项目介绍
该项目是一个基于Python技术栈的旅游景点推荐与信息管理平台，旨在为用户提供个性化旅游参考服务。平台以去哪儿旅游网站为数据来源，通过requests爬虫技术批量采集景点基础信息（如名称、地址、评分、简介等）、用户评论及相关动态数据，构建了丰富的旅游信息数据库。
技术架构上，后端采用Flask框架搭建服务，实现用户交互、数据处理及推荐逻辑的核心功能；前端通过HTML构建直观友好的界面，涵盖旅游景点详情页（展示景点图文信息、用户评价）、景点信息汇总页（多维度呈现景点数据）等用户交互场景，同时支持用户注册登录、收藏心仪景点等个性化操作。
平台的核心亮点在于引入协同过滤推荐算法，通过分析用户行为数据（如浏览记录、收藏偏好）及景点关联特征，为用户精准推送符合偏好的旅游目的地，提升信息获取效率。管理端则提供完善的后台功能，支持景点数据批量管理、用户评论审核与分析，确保平台信息的准确性与规范性。
整体而言，项目整合了数据采集、Web开发与智能推荐技术，既满足普通用户查询、收藏、获取个性化旅游建议的需求，也为管理者提供了高效的信息管控工具，形成了“数据采集-处理-展示-推荐-管理”的完整闭环。
技术栈：
Python语言、Flask框架、requests爬虫、去哪儿旅游网站、协同过滤推荐算法、HTML
2、项目界面
（1）旅游景点详情页
（2）旅游景点信息
（3）我的收藏
（4）后台数据管理
（5）用户评论数据管理
（6）注册登录界面
（7）数据采集
3、项目说明
3、项目说明
旅游景点推荐系统是基于协同过滤算法的应用系统，通过分析用户的历史行为和偏好，推荐他们可能感兴趣的旅游景点。该系统使用Python编程语言，其中使用了Flask框架搭建前端界面，使用requests库进行网页爬取，以及协同过滤算法进行推荐。
Flask框架是一个轻量级的Python web框架，它简单易用、灵活可扩展。在旅游景点推荐系统中，Flask框架用于搭建用户界面，包括登录注册页面、个人信息页面、推荐结果展示页面等。通过Flask框架，用户可以方便地进行系统的使用和操作。
requests库是一个Python HTTP客户端库，用于向目标网站发送HTTP请求，并获取响应。在旅游景点推荐系统中，使用requests库来获取去哪儿旅游网站上的旅游景点数据。通过向去哪儿旅游网站发送HTTP请求，系统可以获取到景点的相关信息，包括景点名称、评分、评论等。
去哪儿旅游网站是一个知名的在线旅游平台，提供了丰富的旅游景点信息。在旅游景点推荐系统中，我们使用去哪儿旅游网站作为数据来源，获取用户的历史行为和偏好信息，包括用户的历史浏览记录、收藏记录等。通过分析这些数据，系统可以了解用户的兴趣爱好，从而为用户推荐可能感兴趣的旅游景点。
协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的行为数据，寻找与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而进行推荐。在旅游景点推荐系统中，协同过滤算法用于根据用户的历史行为，计算用户之间的相似度，并基于此为用户推荐相似用户喜欢的旅游景点。系统可以根据用户的评分、浏览记录等数据，计算用户之间的相似度，并为用户生成个性化的旅游景点推荐列表。
综上所述，旅游景点推荐系统基于Flask框架搭建用户界面，使用requests库进行网页爬取，采集去哪儿旅游网站上的数据，并通过协同过滤算法进行个性化的旅游景点推荐。这个系统可以帮助用户更好地发现、了解旅游景点，并提供个性化的推荐服务，提高用户的旅游体验。
5、源码获取方式
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