作者：计算机学姐
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摘要
本文旨在开发一个基于大数据协同过滤算法的经济型酒店推荐系统，该系统通过深入分析用户历史行为数据及酒店属性，实现个性化推荐。该系统能够有效解决信息过载问题，提升用户预订效率与满意度，同时促进酒店行业的精准营销与收益增长。采用大数据处理技术与协同过滤算法，系统实现了高效的数据挖掘与精准推荐，为经济型酒店预订市场提供了创新解决方案。
研究意义
随着旅游业的蓬勃发展和在线预订平台的普及，经济型酒店市场需求日益增长。然而，面对海量酒店信息，用户难以快速找到符合自身需求的酒店。基于大数据协同过滤算法的经济型酒店推荐系统，能够智能匹配用户偏好与酒店属性，解决信息筛选难题，提高用户体验，对推动酒店业数字化转型具有重要意义。
研究目的
本研究的主要目的是开发一个高效、精准的经济型酒店推荐系统，该系统通过以下方式实现：1) 利用大数据技术处理海量用户与酒店数据；2) 采用协同过滤算法挖掘用户潜在偏好；3) 实现个性化推荐，提高用户预订效率与满意度；4) 辅助酒店进行精准营销，提升市场竞争力。通过此系统，期望为经济型酒店市场带来全新的服务模式与商业价值。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 Django框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
from django.shortcuts import render
from .models import User, Hotel
from .recommendation import recommend_hotels
def user_dashboard(request):
user = request.user
recommended_hotels = recommend_hotels(user)
context = {'user': user, 'recommended_hotels': recommended_hotels}
return render(request, 'hotel_recommendation/dashboard.html', context)
def recommend_hotels(user):
# 根据用户历史行为及协同过滤算法计算推荐列表
return [hotel for hotel in Hotel.objects.all() if hotel.id in recommended_ids]
总结
本文成功开发了一个基于大数据协同过滤算法的经济型酒店推荐系统，该系统实现了用户历史行为与酒店属性的深度融合，为用户提供个性化的酒店推荐服务。系统测试结果表明，其推荐准确度高、用户满意度强，对提升酒店预订效率与促进酒店业发展具有积极作用。未来，该系统有望进一步拓展应用场景，为更多领域提供智能化推荐服务。
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