Cookie Young1. 项目概述
这个基于Python的旅游景点推荐系统是我在指导计算机专业学生毕业设计时开发的一个典型案例。系统整合了数据爬取、Web开发和推荐算法三大技术模块，形成了一个完整的旅游信息服务平台。不同于简单的信息展示网站，我们重点解决了旅游信息过载情况下的个性化推荐问题。
系统的工作流程可以概括为：通过爬虫从去哪儿网获取景点基础数据 -> 使用Flask构建Web服务平台 -> 基于用户行为数据实施协同过滤推荐 -> 通过可视化界面展示推荐结果。整个过程涉及大数据处理、机器学习算法和Web开发等多个计算机专业核心知识点。
提示：选择旅游领域作为应用场景有两个优势：一是数据获取相对容易（旅游网站信息结构化程度高），二是推荐效果直观可评估（用户对景点偏好明确）
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术架构设计
2.1 整体架构
系统采用典型的三层架构设计：
- 数据层：负责景点数据的采集、清洗和存储
- 业务逻辑层：实现用户管理、推荐算法等核心功能
- 表现层：提供Web界面和API接口
这种分层设计使得各模块耦合度低，便于后期扩展和维护。例如当需要增加新的数据源时，只需修改数据层代码而不影响其他模块。
2.2 技术选型考量
选择Python作为主要开发语言主要基于以下考虑：
- 丰富的第三方库支持（爬虫、算法、Web开发）
- 语法简洁，开发效率高
- 与Hadoop生态系统良好兼容（通过PySpark）
Flask框架的轻量级特性非常适合这类中小型项目，相比Django等全功能框架，Flask更加灵活，学习曲线也更平缓。对于毕业设计级别的项目，能够让学生在有限时间内掌握核心开发技能。
3. 数据采集与处理
3.1 爬虫实现
我们使用requests库实现数据爬取，核心代码如下：
python复制import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_scenic_spots(city):
url = f"https://www.qunar.com/place/{city}/"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x