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前言

课题背景和意义

实现技术思路

实现效果图样例

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于大数据技术的旅游推荐系统

课题背景和意义

随着我国旅游产业规模不断扩大，旅游信息 呈现爆炸性增长，导致游客很难获取有价值的信 息，旅游服务开始从传统的信息化向智能化转 变。智慧旅游推荐系统从海量旅游信息资源中发 现游客感兴趣的信息，并将个性化需求信息推荐 给对应的游客用户，因此推荐系统的研发对智慧 旅游的发展具有重要意义。目前，国内外主要从 两个方面对智慧旅游进行研究：①通过具体的实 例来展现智慧旅游的发展情况。②研究如何构建 智慧旅游体系 。分析用户对景点的访问 信息，根据用户的地理信息对旅游用户进行推荐 。利用贝叶斯网络分析用户的数据， 构建智慧旅游推荐系统。近年来智慧旅游推荐 系统在我国快速发展起来，它是信息技术与旅游 资源结合的产物，也是旅游发展理念的重大变革。但智慧旅游推荐系统仍存在很多问题，例如 推荐系统的性能较差、推荐信息不准确等。

实现技术思路

关键技术

个性化推荐系统是建立在数据挖掘的基础上 的一种高级智能服务，它组合各种软件技术和工 具为用户推荐信息 。智慧旅游推荐系统向游客推荐其感兴趣的旅游服务信息，为了保障推送的 服务信息是游客真正需要的，系统首先需要收集游客的偏好，然后从信息库中选择与游客偏好匹 配的项目，再推荐给游客。智慧旅游推荐系统的 关键技术主要包括构建游客兴趣模型和推荐算法。

游客兴趣建模

游客在智慧旅游推荐系统中分为显性反馈和 隐性反馈两种行为。显性反馈行为是游客已经旅 游的景点信息、路线信息和酒店信息等历史数 据，其表现方式是对信息的评分和偏好。隐性反 馈行为是游客对景点网上相关信息的浏览数据， 以及游客与系统的交互行为。

游客兴趣模型包括：游客的姓名、性别和年 龄等基本信息，游客对景点、酒店等的评分信 息，游客当前所在景点和路线等位置信息。

推荐算法

建立游客兴趣模型以后，推荐系统对游客进 行个性化推荐还需要使用推荐算法对数据进行分析处理。基于项目的协同过滤算法是根据用户已 有的信息，去推算出用户可能含有或即将含有的信息。系统采用的基于项目的协同过滤算法将所有游客对某个景点的偏好作为一个向量来计 算景点之间的相似度，得到景区的相似景区后， 根据游客历史偏好预测当前游客还没有表示偏好 的景区，计算得到一个排序的景区列表作为结果 推荐。如图2所示，对于景区1，根据所有游客的 历史偏好，喜欢景区1的游客都喜欢景区3，得出 景区 1 和景区 3 比较相似，而用户 C 喜欢景区 1， 那么可以推断出用户 C 可能也喜欢景区3。

相似度的计算的方法主要有欧几里德距离、 皮尔逊相关系数和余弦相似度 ，本文利用余弦 相似度来计算项目的相似度。但是余弦相似度方 法忽略了不同用户打分的严格程度，有的用户偏 向于给高分，而有的用户偏向于给低分，本文改 进了余弦相似度，通过减去用户打分的平均值来 去除用户打分习惯的影响，如公式为：

 其中，Ri为用户 i 的打分平均值，Rj为用户 j 的打 分平均值。

 

 

实现效果图样例

 

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最后