✍✍计算机编程引导师
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经济型旅店推荐体系-研究背景
一、课题背景 随着旅游业的快速发展，经济型旅店作为旅游市场的重要组成部分，其市场需求日益旺盛。然而，面对浩繁经济型旅店，消耗者每每难以快速找到符合本身需求的旅店。在此背景下，个性化推荐体系应运而生，它能够根据用户的偏好和行为数据，为用户提供精准的推荐服务。基于此，本研究课题“基于协同过滤算法的经济型旅店推荐体系”应运而生。
二、现有解决方案存在的标题 目前，虽然市场上已经有一些旅店推荐体系，但它们普遍存在以下标题：推荐结果精确性不高、用户冷启动标题、体系扩展性较差等。这些标题限定了推荐体系在实际应用中的效果，使得用户无法得到满意的推荐体验。因此，针对这些标题，本研究课题旨在提出一种更高效、更精准的经济型旅店推荐体系。
三、课题价值和意义 本课题的研究具有以下价值和意义：在理论意义上，通过对协同过滤算法的深入研究，为推荐体系范畴提供新的理论支持；在实际意义上，本课题的研究成果能够帮助消耗者快速找到合适的旅店，进步用户体验，同时为旅店企业提供精准营销策略，促进旅店行业的发展。
经济型旅店推荐体系-技术
开发语言：Java或Python
数据库：MySQL
体系架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
经济型旅店推荐体系-视频展示
基于协同过滤算法的经济型旅店推荐体系 计算机毕设选题推荐 python毕设 大数据毕设 可实用于毕业计划 课程计划 练习项目 附源码+安装+解说+文档
经济型旅店推荐体系-图片展示
经济型旅店推荐体系-代码展示
- from flask import Flask, request, jsonify
- from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
- import numpy as np
- app = Flask(__name__)
- # 假设的用户偏好和酒店特征数据
- user_preferences = {
- 'user1': {'wifi': 5, 'location': 4, 'price': 3},
- 'user2': {'wifi': 4, 'location': 5, 'price': 2},
- # 更多用户数据...
- }
- hotel_features = {
- 'hotel1': {'wifi': 5, 'location': 4, 'price': 3},
- 'hotel2': {'wifi': 4, 'location': 5, 'price': 2},
- # 更多酒店数据...
- }
- # 将用户偏好和酒店特征转换为矩阵形式
- def create_matrix(data):
- keys = list(data.keys())
- matrix = np.array([list(data[k].values()) for k in keys])
- return matrix, keys
- user_matrix, user_keys = create_matrix(user_preferences)
- hotel_matrix, hotel_keys = create_matrix(hotel_features)
- # 计算用户与酒店的相似度
- def calculate_similarity(user_matrix, hotel_matrix):
- return cosine_similarity(user_matrix, hotel_matrix)
- # 推荐酒店
- @app.route('/recommend', methods=['POST'])
- def recommend():
- user_id = request.json.get('user_id')
- if user_id not in user_keys:
- return jsonify({'error': 'User not found'}), 404
-
- user_index = user_keys.index(user_id)
- similarity_scores = calculate_similarity(user_matrix[user_index:user_index+1], hotel_matrix)
-
- # 获取相似度最高的酒店
- top_hotels = np.argsort(-similarity_scoresflatten())[:5]
- recommended_hotels = [hotel_keys[i] for i in top_hotels]
-
- return jsonify({'recommended_hotels': recommended_hotels})
- if __name__ == '__main__':
- app.run(debug=True)
感谢大家对本课题的关注与支持！希望我们的研究成果能为您的出行提供便捷。如果您对我们的体系有任何建议或疑问，接待在评论区留言交流。一键三连（点赞、投币、收藏），关注我们，相识更多精彩内容！让我们一起探索经济型旅店推荐体系的奥秘，共创美好出行体验！
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