旅游景点智能推荐系统python

基于提供的引用内容，旅游景点智能推荐系统是使用Python技术进行设计和开发的。这个系统采用了B/S结构，使用了Django框架，并以MySQL作为数据库。通过集成Python和MySQL，这个系统能够实现智能推荐功能，并具有可行性和有效性。

在该系统中，用户可以通过网页浏览首页、旅游资讯、景点信息、酒店信息、行程分享、交流论坛、旅游知识、个人中心等内容。管理员则可以登录后台进行操作，包括添加、更新智能旅游信息、管理用户信息等。系统的功能结构设计如图4-1所示。

总之，旅游景点智能推荐系统是基于Python技术开发的，采用了B/S结构和Django框架，以MySQL作为数据库。系统功能包括用户管理和管理员管理，用户可以浏览各种旅游相关内容，管理员可以对信息进行增删改查和管理操作。

相关问题

旅游景点推荐系统python

对于旅游景点推荐系统的开发，你可以使用Python来实现。以下是一个简单的推荐系统的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel

# 读取景点数据
data = pd.read_csv('attractions.csv')

# 使用TF-IDF向量化景点描述
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
data['description'] = data['description'].fillna('')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['description'])

# 计算景点之间的余弦相似度
cosine_similarities = linear_kernel(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

# 定义一个函数来获取与给定景点最相似的景点
def get_similar_attractions(attraction_id, cosine_similarities=cosine_similarities):
    similarity_scores = list(enumerate(cosine_similarities[attraction_id]))
    similarity_scores = sorted(similarity_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    similarity_scores = similarity_scores[1:6]
    
    attraction_indices = [score[0] for score in similarity_scores]
    
    return data['attraction_name'].iloc[attraction_indices]

# 输入一个景点名称，获取推荐景点列表
input_attraction = 'Great Wall of China'
attraction_index = data[data['attraction_name'] == input_attraction].index[0]
similar_attractions = get_similar_attractions(attraction_index)

print(similar_attractions)

在这个示例中，首先我们使用pandas库读取了包含景点数据的CSV文件。然后使用TfidfVectorizer来将每个景点的描述转化为TF-IDF向量，计算不同景点之间的余弦相似度。最后，定义了一个函数`get_similar_attractions`来获取与给定景点最相似的景点。通过输入一个景点名称，我们可以获得一个推荐的景点列表。

请注意，这个示例只是一个简单的推荐系统，你可以根据自己的需求进行定制和改进。

python旅游景点推荐系统

作为一个 AI，我可以回答这个问题。Python 旅游景点推荐系统可以通过分析用户的历史浏览记录、搜索关键词、地理位置等信息，结合景点的评价、位置、特色等因素，为用户推荐最符合其需求的旅游景点。这种系统可以帮助用户更快速、更准确地找到自己喜欢的景点，提高旅游体验。