分享一些“甘肃文旅大数据智能推荐平台”项目代码

对不起，由于我是一个文本生成模型，我没有直接访问或提供特定项目代码的能力。不过我可以向您解释一下“甘肃文旅大数据智能推荐平台”项目的大概架构和技术要点。

这个项目通常会结合大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）、数据挖掘算法（如协同过滤、基于内容的推荐），以及人工智能（比如机器学习模型用于用户画像和个性化推荐）。前端可能会有Web或移动应用，通过API获取后端的推荐结果，并展示给用户。

以下是可能涉及到的一些关键代码片段：

# 使用Pandas处理数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tourism_data.csv')

# 数据清洗和预处理
df = preprocess_data(df)

# 利用scikit-learn进行用户行为分析
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train) # 模型训练

# 推荐算法（如协同过滤）
def recommendation(user_id):
    similar_users = find_similar_users(user_id)
    recommended_items = model.predict(similar_users)
    return recommended_items

# API接口示例
@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend():
    user_input = request.json['user_profile']
    result = recommendation(user_input)
    return jsonify(result)

请注意，实际项目代码会远比这复杂，包括但不限于数据库操作、实时流处理、异步任务调度等。如果你对某个部分的具体实现有兴趣，建议查阅相关开源库的文档，或者参加相关的开发课程以深入学习。