摘 要
近年來旅遊業迅猛發展，眾多研究領域都關注着怎樣利用智能技術優化遊客出行體驗這一熱點問題，通過系統分析遊客評論信息、提取核心主題內容能讓景區推薦得到更科學合理的支撐，本系統就在這種背景下被設計開發出來，深度處理評論數據，構建了一個集旅遊景點推薦和信息管理於一體的綜合服務平台。
用户端與管理端構成了系統整體架構的主要部分，用户端有首頁展示、景點信息瀏覽、評論互動（涵蓋點贊、點踩和留言）、評論查看與管理、旅遊資訊閲覽、意見反饋提交等功能模塊，能較好滿足遊客出行前、中、後的多樣化需求，管理端負責平台數據的整理與維護，像用户與景點信息統一管理、評論內容處理、舉報信息審核、熱度變化分析、資訊分類管理、系統日誌查看、輪播圖內容配置、可視化數據展示等都是其工作，以保障平台穩定運行與數據有序更新。
在對評論內容進行分析之後，系統還會進一步挖掘用户的興趣和行為特徵，從而使旅遊相關單位在景點優化、服務改進等方面得到數據支持，有助於提升整體旅遊服務質量與目的地吸引力。
【關鍵詞】用户評論；主題挖掘；旅遊景點推薦；數據清洗；熱度分析
Abstract
In recent years, with the rapid development of the tourism industry, how to use intelligent technology to optimize tourists' travel experience has become a hot topic of concern in many research fields. By systematically analyzing tourist comment information and extracting its core thematic cont, more scientific and reasonable support can be provided for recommending scenic spots. This system was designed and developed in this context, combining deep processing of comment data to build a comprehensive service platform that integrates tourist attraction recommendation and information management
The overall architecture of the system is mainly composed of the user end and the management end. The user side features include homepage display, scenic spot information browsing, comment interaction (including likes, steps, and comments), comment viewing and management, tourism information viewing, and feedback submission modules, which can better meet the diverse needs of tourists before, during, and after travel. The management end is responsible for the organization and maintenance of platform data, including unified management of user and attraction information, processing of comment cont, review of reported information, analysis of heat changes, information classification management, viewing of system logs, configuration of carousel cont, and visualization of data display, to ensure the stable operation of the platform and orderly updating of data.
Based on the analysis of comment cont, the system further explores users' interests and behavioral characteristics, providing data support for tourism related units in optimizing scenic spots and improving services, which helps to enhance the overall quality of tourism services and destination attractiveness.
【Key words】User comments; Theme mining; Recommended tourist attractions; Data cleaning; Heat analysis
目 錄
普通本科畢業論文（設計）原創性聲明 I
1緒論 1
1.1選題背景和意義 1
1.2國內外研究現狀及發展趨勢 1
1.3研究思路與方法 2
2系統分析 4
2.1旅遊景點推薦系統的應用場景 4
2.2可行性分析 5
2.2.1經濟可行性分析 5
2.2.1技術可行性分析 5
2.2.1操作可行性分析 5
2.3系統功能需求分析 5
2.3.1用户功能分析 5
2.3.2管理員功能分析 7
2.4系統非功能需求分析 8
2.5業務流程分析 9
3系統設計 9
3.1系統功能模塊設計 9
3.1.1景點信息 10
3.1.2用户評論 10
3.1.3評論舉報 11
3.1.5系統管理 12
3.2數據庫設計 12
3.2.1數據庫概念結構設計 12
3.2.2數據庫邏輯結構設計 14
4相關開發技術、系統環境及功能關鍵代碼 21
4.1相關開發技術 21
4.1.1 MySQL 數據庫 21
4.1.2 Python 編程語言 21
4.1.3 Django框架 21
4.1.4機器學習之隨機森林迴歸算法 22
4.1.5基於用户的協同算法 22
4.2系統環境 23
4.2.1 開發環境 23
4.2.2 運行環境 24
4.3用例規約 24
5 系統實現及運行結果 28
5.1註冊登錄 28
5.2景點信息 29
5.3用户評論 30
5.4評論舉報 30
5.5熱度分析 31
5.6系統管理 32
5.7看板 32
6 總結 33
參考文獻 34
致謝 35
1緒論
現代服務業裏旅遊業是重要組成部分，對經濟發展和社會進步影響深遠。本系統設計了一套基於用户評論的主題挖掘技術的實用的旅遊景點推薦系統，旨在提高遊客體驗的同時助力旅遊行業智能化發展。
1.1選題背景和意義
互聯網技術普及了，線上平台被大量遊客用來分享旅遊體驗和評價且這些數據有着豐富的用户偏好信息，不過怎樣高效地從評論數據裏挖掘出有價值內容並把它轉化成精準的推薦結果是學術界和行業都重點關注的問題。
近年來居民生活質量不斷提升，旅遊活動漸漸融入日常生活成為一種常見休閒方式，互聯網技術發展起來後線上旅遊信息服務平台迅速興起，用户在平台發表的評論既體現個人出行感受也間接表明旅遊服務真實需求，景點推薦系統可將這類評論數據當作重要參考信息且應用價值頗高，但現有系統處理用户評論時普遍會遇到數據量龐大、信息噪聲多、推薦不準確等情況很難全面顧及用户個性化需求，所以充分利用用户評論中的主題信息來設計高效推薦系統是解決上述問題的關鍵。
構建基於用户評論主題挖掘的旅遊景點推薦系統，本課題能從海量評論裏提取核心主題以達成精準推薦，讓用户更迅速地選定旅遊目的地，還能給景區管理者提供數據支撐以幫其優化服務與資源配置，有着重要的研究價值與實踐意義。
1.2國內外研究現狀及發展趨勢
隨着人工智能、數據挖掘與自然語言處理技術的發展，旅遊推薦系統逐漸由簡單的信息展示平台演進為基於用户行為分析的智能推薦服務平台。尤其是在“智慧旅遊”建設持續推進的背景下，個性化、智能化推薦已成為研究和開發的熱點方向。
從國外研究來看，早期旅遊推薦系統多采用協同過濾算法，通過用户評分、行為軌跡等數據進行興趣匹配，但這類方法易受冷啓動與數據稀疏問題影響。近年來，隨着深度學習技術的發展，不少研究者嘗試引入神經網絡模型用於用户行為建模與評論分析。Ye等人（2021）基於主題分析的方法，從在線評論中挖掘用户需求，提升了推薦系統的準確性和用户滿意度[16]。Sixue等（2021）則通過機器學習對互聯網用户生成內容進行主題建模與情感挖掘，為用户意圖識別提供了有效手段[11]。
國內學術界對旅遊推薦系統的研究也在不斷深入，主要集中在用户評論挖掘、情感分析與推薦策略優化等方面。慄江汀（2024）以社交平台小紅書的用户評論為研究對象，結合LDA主題模型與情感詞典方法，挖掘出用户關注的核心內容和情感傾向，為推薦系統提供語義支撐[1]。崔鶯鶯（2024）設計的旅遊推薦系統充分考慮在線評論的文本特性，融合情感分析模塊，實現了對湖北省旅遊景點的精準推薦[2]。王必祥（2023）則將景區狀態信息作為輸入變量，結合用户偏好進行旅遊場景識別與推薦，提升了系統的實時性與響應能力[3]。
許多研究者將旅遊推薦系統與深度學習框架融合，探索更高效的語義建模路徑。丁昭（2023）通過對平板電腦用户評論進行情感與主題分析，驗證了基於文本挖掘方法在旅遊推薦場景中的遷移可行性[6]。沈棋琦等（2023）構建了用户情感體驗評價體系，為移動圖書館類App的推薦機制設計提供了理論依據，也為旅遊類App的設計提供借鑑[7]。在系統構建方面，張飛宇（2022）設計的個性化景點推薦系統基於Django框架，整合用户行為數據，實現了動態更新與推薦內容的優化[10]。
與此同時，結合本地特色與用户行為的研究也逐漸增多。例如，李恩（2023）圍繞武漢市紅色旅遊資源，設計了融合用户推薦算法的旅遊平台，通過構建用户畫像增強推薦系統的個性化服務能力[8]；陳強（2022）開發的智能旅遊助手系統則重點解決了推薦信息的整合與交互效率問題，為系統實際部署提供了良好範例[9]。
儘管當前旅遊推薦系統在技術手段上已取得一定進展，但在大規模用户環境下的實時處理能力、冷啓動問題的解決、推薦內容的多樣性等方面仍存在不足。未來應進一步引入遷移學習、強化學習等新興技術，提升系統的智能性與泛化能力，為用户提供更為精準、便捷的旅遊決策支持。
1.3研究思路與方法
構建基於用户評論主題挖掘的旅遊景點推薦系統時，整體思路有四個階段，即數據採集、數據處理、情感分析與系統設計，首先要利用爬蟲技術收集主要旅遊平台（像攜程、去哪兒、馬蜂窩之類的）和社交媒體網站的景點評論數據，因為這些評論裏有用户對景點的真實體驗和評價，接着要對收集到的數據進行清洗和規範化，做去重、去噪聲、分詞和去除停用詞等操作以保證數據的高質量和結構化。
評論數據以預處理為基礎接受主題挖掘和情感分析技術的深入分析，主題模型用來提取評論核心關注點且情感分析技術用於識別用户對景點的情感傾向從而區分正面、負面、中性評價，分析結果直觀反映用户對景點的綜合看法並給系統推薦算法提供數據支持，最後結合分析結果設計出推薦邏輯和可視化模塊以展示景點綜合評價和用户偏好信息有助於用户做出更明智的旅遊選擇。
研究方法如下：
1. 數據收集與爬蟲技術
各大旅遊網站和社交媒體平台，爬蟲技術被用於獲取用户評論數據，爬蟲腳本解析網頁內容並自動提取評論、評分等相關信息後將數據存儲到數據庫，這為後續分析打基礎。
2. 數據預處理
針對爬取的原始數據，進行一系列清洗和預處理操作：
第一步，去重，剔除重複數據，確保樣本的獨立性。第二步，去噪聲，通過對廣告、無關內容和無效評論進行過濾以提升數據有效性。第三步，分詞，自然語言處理工具被用於對評論文本分詞來提取有意義的詞彙。 第四步，去停用詞，為提高分析精度，剔除像“的”“了”之類對分析無影響的高頻虛詞。
3. 情感分析與主題挖掘
情感分析，即藉助情感詞典和機器學習模型對評論文本的情感傾向分類，從而識別正面、負面和中性評論。主題挖掘，即用LDA（LatentDirichletAllocation）之類的主題模型提取評論裏的核心主題並分析用户關注的關鍵要素。
4. 數據展示與結果分析
情感分析與主題挖掘結果被可視化處理，像情感趨勢、熱度分佈等都會被生成，從而為用户提供直觀的景點評價信息，並且個性化的景點推薦邏輯會根據用户偏好數據來設計，進而能將符合用户興趣的旅遊景點推薦給用户。
面向普通用户的功能模塊主要包括以下幾個方面：
1. 系統首頁
系統首頁推薦旅遊景點、熱門資訊和公告信息給用户以讓用户快速知曉系統功能與景點動態。
2. 景點信息
景點的詳細信息（如基本介紹、評分、圖片等）用户能瀏覽，並且用户可憑藉點贊、踩、評論等功能表達自己對景點的評價。
3. 用户評論
其他遊客對景點的評論用户能查看並藉此瞭解景點的實際情況，還能發表自己的體驗分享給其他用户作參考。
4. 旅遊資訊
最新旅遊相關信息，像熱門景點推薦、旅遊攻略、節假日特惠活動之類的都會提供，從而給用户規劃行程帶來便利。
5. 反饋投訴
反饋投訴功能可供用户提交系統或景點相關的建議和問題來推動系統改進和景點服務優化。
