旅游可视化系统如何实现，要有推荐功能

要实现旅游可视化系统并添加推荐功能，可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集和整理：首先收集旅游相关的数据，包括景点信息、用户评价、地理位置等。可以通过爬取旅游网站、使用API接口或者与旅游相关的数据提供商合作获取数据。然后对数据进行清洗和整理，确保数据的统一性和准确性。

2. 数据存储和管理：选择合适的数据库来存储旅游数据，例如MySQL、MongoDB等。根据数据特点和需求，设计和优化数据库结构，建立相应的表和索引，以便快速检索和处理数据。

3. 可视化技术选择：根据系统需求和用户体验，选择适合的可视化技术和工具。常用的可视化技术包括地图可视化、图表可视化、热力图等。可以使用开源的可视化库如D3.js、Plotly等，或者使用商业可视化工具如Tableau、PowerBI等。

4. 系统架构设计：基于系统需求和选择的可视化技术，设计系统的整体架构。包括前端界面设计、后端数据处理与分析、推荐算法实现等。可以采用MVC（Model-View-Controller）或者微服务架构等。

5. 推荐算法实现：根据用户的偏好、历史行为等，设计和实现推荐算法。常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。根据用户的实时行为和反馈，不断优化和调整推荐算法。

6. 用户界面设计：设计直观友好的用户界面，使用户能够方便地浏览和搜索旅游信息，并提供推荐功能。可以使用交互设计工具如Axure、Sketch等进行原型设计和用户测试。

7. 系统开发和测试：根据系统设计和需求，进行系统开发和编码工作。在开发过程中，使用合适的开发框架和工具进行代码编写和调试。开发完成后，进行系统测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。

8. 部署和运维：将开发完成的系统部署到服务器或云平台上，并进行运维工作。确保系统的稳定性和可靠性，及时修复漏洞和处理异常情况。

9. 用户反馈和优化：上线后，收集用户的反馈和意见，并根据用户需求进行系统优化和改进。可以通过用户行为分析和数据分析来改进推荐算法和提升用户体验。

以上是实现旅游可视化系统并添加推荐功能的一般步骤，具体的实现过程和技术选择会根据项目需求和资源情况有所不同。