基于知识图谱的旅游推荐系统2

系统简介
本项目是一个基于知识图谱的旅游推荐系统，旨在通过整合旅游相关数据，并利用知识图谱技术来提供个性化、智能化的旅游推荐服务。系统结合了爬虫技术、图数据库（Neo4j）以及自然语言处理技术，为用户打造一个全方位的旅游服务平台。

功能描述
用户端功能：
数据爬取与初始化：

利用爬虫技术从携程等旅游网站爬取景点数据，并存入本地文件。
提供数据初始化功能，将爬取的数据导入到Neo4j图数据库中。
用户登录注册：

提供标准的用户登录注册功能，确保用户信息的安全性与准确性。
首页景点列表展示：

用户登录后，可在首页查看景点列表，包括景点图片、开园时间等信息。
景点详情查看：

用户可以点击某个景点，查看其详细信息，如景点介绍、位置、开放时间等。
景点评分与评论：

用户可以在景点详情页对景点进行打分和评论，为其他用户提供参考。
推荐功能：

用户可以点击推荐按钮，系统会根据用户的评分历史和偏好，利用Neo4j图数据库进行协同过滤推荐，展示相似的旅游景点。
美食与购物推荐：

在景点详情页，系统会推荐附近的美食和购物场所，为用户提供更全面的旅游体验。
知识图谱可视化：

利用echarts等技术，展示旅游相关的知识图谱，帮助用户更直观地了解旅游景点的关联信息。
管理员端功能：
用户管理：

管理员可以对用户进行增删改查操作，确保用户信息的准确性和安全性。
旅游景点管理：

管理员可以添加、编辑或删除旅游景点信息，保持数据的实时性和准确性。
附近景点、美食、购物管理：

管理员可以管理和更新景点周边的相关信息，如附近的美食和购物场所。
评分管理：

管理员可以查看和管理用户的评分数据，用于后续的数据分析和推荐算法优化。
技术描述
后端框架：采用Django框架进行后端开发，提供RESTful API接口，支持前后端分离的开发模式。

图数据库：使用Neo4j作为图数据库，存储旅游景点、用户评分等关联数据，支持高效的图查询和推荐算法实现。

爬虫技术：利用爬虫技术从外部网站爬取旅游景点数据，为系统提供数据源。

自然语言处理：结合jieba分词等技术，实现自然语言问答功能，用户可以通过自然语言查询获取相关信息。

前端技术：采用HTML5、CSS3和JavaScript等前端技术，结合echarts等可视化库，为用户提供友好的交互界面和数据可视化展示。

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