Python旅游景点推荐系统源码：爬虫与协同过滤算法结合 使用Flask框架的旅游推荐项目

简介：
这是一个基于Python开发的旅游景点推荐系统源代码，结合了爬虫技术和协同过滤算法，并采用Flask框架构建。 本项目是一个基于Python的旅游景点推荐系统，结合了爬虫技术和协同过滤推荐算法，并使用Flask框架构建。项目的目的是根据用户的偏好以及各景点的信息来提供个性化的旅行建议。 在技术实现上，该系统采用多种Python库和工具进行开发。具体来说： 1. **Web应用**：利用如Django、Flask等流行的Python Web框架创建一个交互式的网页平台。 2. **数据爬取与解析**：通过使用requests和BeautifulSoup这样的库从网站获取旅游景点的相关信息，并对这些信息进行处理以便于后续的分析和推荐。 3. **用户偏好输入**：允许用户在Web应用中填写他们的旅行需求，比如出行时间、预算范围以及兴趣类型等参数。 4. **数据存储与检索**：使用数据库来存放爬取到的数据及用户的个人信息，并根据这些信息进行匹配查询以找到符合要求的旅游景点。 5. **推荐算法实现**：采用协同过滤这样的机器学习方法来进行个性化旅行建议生成。此外，还可以考虑其他类型的推荐系统（如基于内容的方法），并利用Python中的scikit-learn或surprise库来训练模型。 综上所述，该项目旨在为用户提供一种便捷的方式来发现新的旅游目的地，并通过个性化的服务提升用户体验。