Python Flask 旅游景点酒店推荐系统设计与实现

系统架构设计

采用 Flask 作为后端框架，结合 SQLAlchemy 进行数据管理，前端使用 Bootstrap 或 Vue.js 实现交互界面。系统分为用户模块、推荐算法模块、数据管理模块三大核心部分。

数据库设计使用 SQLite 或 MySQL，包含用户表、景点表、酒店表、评分表等，通过模型定义数据结构。

开发环境配置

PyCharm 中创建 Flask 项目，安装依赖库：flask, flask-sqlalchemy, pandas。通过 virtualenv 创建虚拟环境隔离依赖。

配置数据库连接参数，使用 flask-migrate 管理数据库迁移。

核心功能实现

用户模块 实现注册、登录、个人中心功能，使用 flask-login 管理用户会话。密码加密采用 werkzeug.security 的 generate_password_hash。

数据爬取与处理 通过 requests 和 BeautifulSoup 爬取公开旅游数据（如携程、TripAdvisor），清洗后存入数据库。示例代码：

@app.route('/scrape')
def scrape_data():
    response = requests.get('https://example.com/hotels')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    hotels = soup.select('.hotel-list')
    for hotel in hotels:
        name = hotel.select('.name')[0].text
        db.session.add(Hotel(name=name))
        db.session.commit()

推荐算法 基于协同过滤或内容相似度算法，使用 surprise 库实现评分预测。关键公式：

Prediction(u,i) = r̄u + Σ(v∈N(u)) wuv(rvi - r̄v) / Σ(v∈N(u)) wuv

前后端交互

通过 Flask 的 @app.route 定义 API 接口，前端使用 Ajax 或 Fetch 请求数据。返回 JSON 格式：

{"hotels":[{"name":"Hotel A","score":4.5}