多模态知识图谱智能旅游推荐系统 - Django项目源码

资源摘要信息: 本资源包含了一个基于Django框架、利用多模态知识图谱技术的智能旅游推荐系统项目的完整源代码、SQL数据库文件以及详细的注释文档。该项目适合作为计算机相关专业学生的毕业设计、课程设计、大作业或企业员工的初期项目立项演示等，同时也为对Python开发、Django框架、知识图谱及旅游推荐系统感兴趣的开发者提供了学习和二次开发的基础。 知识点详细说明： 1. Django框架 Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式的变种MVT（模型-模板-视图）架构。在这个推荐系统项目中，Django用于构建Web应用程序的后端，提供了用户界面、处理用户请求和响应等功能。 2. 多模态知识图谱 多模态知识图谱是整合了多种模式信息的知识表示方法，用于构建结构化的知识库。它不仅仅包含传统的文本数据，还可以整合图像、视频、音频等多种类型的数据。在智能旅游推荐系统中，多模态知识图谱能够提供更全面的旅游景点、服务、评价等信息，增强推荐的准确性和丰富性。 3. 智能旅游推荐系统 智能旅游推荐系统是一种基于用户的历史行为、偏好、评价以及旅游资源的多模态信息，通过数据挖掘、机器学习等技术，为用户提供个性化旅游推荐的服务。这种系统能够帮助用户发现感兴趣的旅游地点或服务，提升旅游体验。 4. Python编程语言 Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能领域的高级编程语言。在这个项目中，Python不仅用于编写后端逻辑和数据处理，还可能用于生成和操作知识图谱，以及实现数据的可视化。 5. SQL数据库 SQL（Structured Query Language）是一种专门用于管理关系型数据库的语言，被广泛应用于数据的插入、查询、更新和删除操作。推荐系统的数据存储依赖于SQL数据库，其中包含了用户数据、旅游资源数据、推荐算法产生的结果等信息。 6. 知识图谱的应用 知识图谱是一种语义网络，它由节点（实体）和边（关系）组成，可以用来表示实体间复杂的关系。在智能旅游推荐系统中，知识图谱有助于理解用户需求和旅游资源的内在联系，从而提供更为精准的个性化推荐。 7. 数据科学与大数据技术 数据科学关注于从数据中提取知识和见解，而大数据技术涉及存储、处理和分析大规模数据集。在构建旅游推荐系统的过程中，数据科学和大数据技术是必不可少的，因为它们涉及到用户行为数据的收集、处理和分析。 8. 毕业设计和课程设计 本项目可以作为计算机专业学生的毕业设计或课程设计项目。它不仅提供了一个实际的项目案例，还涵盖了前端和后端开发、数据库设计、数据处理和分析等多方面的技能，为学生提供了一个综合运用所学知识的平台。 9. 开源代码和二次开发 项目源代码提供了详细的注释，有助于理解系统的构建过程和逻辑，非常适合用于教学和学习。同时，代码的开源性鼓励开发者基于此进行二次开发，从而实现功能扩展或个性化定制。 10. 用户反馈和贡献 项目鼓励用户在使用过程中提供反馈，并欢迎基于此项目的二次开发和贡献。这种方式不仅有助于项目的改进和完善，也促进了开发者社区的交流和协作。 根据文件名称列表，可以推断出项目结构大致如下： - README.md：项目说明文件，应包含项目介绍、安装指南、使用方法、注意事项等。 - test.png：可能是项目测试阶段的截图或图表，用于展示项目功能或结果。 - manage.py：Django项目管理脚本，用于启动Django开发服务器，执行迁移等。 - temp.xls：临时的Excel文件，可能用于存储数据、测试或展示。 - sql.zip：包含数据库文件，可能包括数据表结构和预填充数据。 - myKGRS、DGRKGRS：可能是项目中实现知识图谱相关的模块或子项目目录。 - __pycache__：Python编译后的文件缓存目录，包含优化过的.pyc文件。 - 项目提交源码备份：可能包含项目所有源代码的备份，确保数据安全和版本控制。