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💖🔥作者主页：计算机毕设木哥🔥 💖

一、协同过滤酒店推荐系统-项目介绍

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，在线旅游和酒店预订行业得到了前所未有的繁荣。如今，用户通过在线平台查找和预订酒店已经成为常态，然而海量信息的涌现使得用户在选择合适的酒店时面临较大的决策困难。尤其在面对大量酒店时，用户往往难以快速、准确地找到符合自身需求的酒店。为了解决这一问题，推荐系统作为一种帮助用户在海量数据中进行筛选的工具，逐渐成为解决信息过载和提升用户体验的重要手段。基于此，本课题提出了基于Python的协同过滤酒店推荐系统，以满足用户个性化需求，提高酒店预订的效率和满意度。

目前，许多酒店预订平台已经引入了各种推荐算法，以帮助用户筛选出潜在感兴趣的酒店。然而，这些系统中，传统的基于内容的推荐和简单的评分排序算法在面对用户多样化需求时表现出局限性。基于内容的推荐过于依赖酒店的标签信息，无法有效捕捉用户的隐性偏好；而基于评分的推荐往往忽略了用户的个性化需求，仅通过平均评分或热门程度推荐酒店，无法充分考虑不同用户的差异。此外，传统推荐系统在数据稀疏、冷启动等问题上也表现出不足，导致推荐结果的精准度和用户满意度较低。因此，亟需一种能够更好处理用户个性化需求，提升推荐准确度的推荐系统。

本课题旨在开发一个基于协同过滤算法的酒店推荐系统，通过分析用户历史行为数据，挖掘用户的潜在偏好，并推荐更符合其需求的酒店。该系统能够根据用户与其他相似用户的行为，推荐他们未浏览或未考虑过的酒店，从而提供个性化的推荐服务。通过使用Python进行实现，系统在数据处理、模型训练和推荐过程中的效率得到了充分保障。本课题的研究目的是提升推荐系统的精准性与用户体验，帮助用户更加便捷、快速地找到理想的酒店，同时为酒店行业提供一种能够提升客户满意度和忠诚度的有效解决方案。

二、协同过滤酒店推荐系统-视频展示

三、协同过滤酒店推荐系统-开发环境

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 后端：Django
• 前端：Vue
• 工具：PyCharm

四、协同过滤酒店推荐系统-系统展示

页面展示：

五、协同过滤酒店推荐系统-代码展示

# views.py
from django.shortcuts import render
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from .models import Hotel, UserProfile
from .recommendation import get_hotel_recommendations

# 用户主页，展示推荐酒店
@login_required
def user_dashboard(request):
    user = request.user
    # 获取用户资料
    user_profile = UserProfile.objects.get(user=user)
    
    # 调用推荐算法函数，传入当前用户
    recommended_hotels = get_hotel_recommendations(user_profile)

    # 获取推荐的酒店列表并传递给前端
    context = {
        'user': user,
        'recommended_hotels': recommended_hotels
    }

    return render(request, 'hotel_recommendation/dashboard.html', context)

# 处理查看酒店详情的请求
@login_required
def hotel_detail(request, hotel_id):
    try:
        hotel = Hotel.objects.get(id=hotel_id)
    except Hotel.DoesNotExist:
        return render(request, 'hotel_recommendation/error.html', {'message': 'Hotel not found'})

    context = {
        'hotel': hotel,
    }

    return render(request, 'hotel_recommendation/hotel_detail.html', context)

# 搜索酒店
@login_required
def hotel_search(request):
    query = request.GET.get('q', '')
    search_results = []
    if query:
        search_results = Hotel.objects.filter(name__icontains=query)

    context = {
        'search_results': search_results,
        'query': query
    }

    return render(request, 'hotel_recommendation/search_results.html', context)

# 用户进行酒店评分
@login_required
def rate_hotel(request, hotel_id):
    if request.method == 'POST':
        rating = request.POST.get('rating')
        comment = request.POST.get('comment')
        user = request.user
        
        try:
            hotel = Hotel.objects.get(id=hotel_id)
        except Hotel.DoesNotExist:
            return render(request, 'hotel_recommendation/error.html', {'message': 'Hotel not found'})

        # 保存用户评分
        hotel_rating = HotelRating(user=user, hotel=hotel, rating=rating, comment=comment)
        hotel_rating.save()

        # 重新计算推荐
        recommended_hotels = get_hotel_recommendations(user)

        context = {
            'hotel': hotel,
            'message': 'Thank you for your feedback!',
            'recommended_hotels': recommended_hotels
        }

        return render(request, 'hotel_recommendation/hotel_detail.html', context)

    return render(request, 'hotel_recommendation/error.html', {'message': 'Invalid request'})

六、协同过滤酒店推荐系统-项目文档展示

七、协同过滤酒店推荐系统-项目总结

通过本课题的研究与开发，基于Python的协同过滤酒店推荐系统成功实现了对用户个性化需求的准确捕捉与分析，并在酒店推荐领域展现出了较高的实用性和有效性。研究结果表明，协同过滤算法能够有效挖掘用户的隐性偏好，通过与其他相似用户的历史行为进行对比，提供个性化的酒店推荐方案。这不仅提升了推荐系统的精确度，还显著改善了用户在酒店选择过程中的体验，解决了传统推荐算法在应对用户多样化需求时的不足。同时，本系统在设计和实现过程中，通过Python强大的数据处理和分析能力，实现了高效的模型训练与推荐流程，表明了推荐系统可以通过创新的算法和技术手段提升服务质量和用户满意度。

在开发思想上，本研究着重于用户行为数据的深度挖掘，强调了以用户为核心的推荐机制设计思路，结合协同过滤技术实现了针对性强、个性化的推荐模型。同时，充分利用了Python丰富的开源库，使得系统具备良好的扩展性和可维护性。通过这一项目的实施，验证了协同过滤算法在酒店推荐领域的实际应用价值，也为未来更多推荐系统的优化提供了理论依据。

然而，本课题在研究中仍然存在一些遗留问题需要进一步探讨。例如，系统在面对新用户或新酒店时，冷启动问题尚未得到彻底解决，这可能影响推荐结果的准确性。未来研究中，可以尝试引入更多的混合推荐模型，结合基于内容的推荐或知识图谱等技术，以提升系统在冷启动阶段的表现。此外，用户行为数据的稀疏性也可能在某些场景下影响推荐效果，未来可以通过引入更广泛的用户数据来源、优化数据处理方法来增强推荐系统的鲁棒性。总之，本课题为酒店推荐系统的个性化发展提供了坚实的基础，但仍需在未来不断完善和拓展。

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