基于 Python 的旅游景点推荐系统

Abstract

为降低旅游信息平台中用户筛选信息的成本，并解决个性化推荐不足与行程规划效率低的问题，本文设计并实现基于Python和Django的旅游景点推荐系统。系统利用Requests与BeautifulSoup4采集携程网景点和餐厅数据，共获得景点8959条、餐厅2678条；采用基于物品的协同过滤算法（ItemCF），融合收藏、点赞、评分、加入行程和不感兴趣等行为权重，并以热门景点策略缓解冷启动和候选不足。同时接入DeepSeek、百度地图和OpenWeather，实现智能问答、线路规划、地图展示与天气查询。测试表明，系统主要功能运行稳定，AI线路规划响应时间不超过3s，能够满足中小型旅游推荐系统的工程应用需求。