旅游推荐平台|酒店推荐平台|基于协同过滤算法实现旅游酒店推荐系统
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了旅游推荐平台|酒店推荐平台|基于协同过滤算法实现旅游酒店推荐系统相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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文末获取源码
项目编号：BS-XX-058
一，项目简介
本项目基于SSM框架开发而成，主要实现旅游网站的信息化管理系统，系统分为前端网站和后台管理部分，前端用户注册登陆后可以在网站上浏览旅游景点，查看旅游酒店，在线预定酒店，查看旅游资讯，发表旅游攻略并参与讨论，全文检索功能等。后台管理用户登陆系统后可以实现相关模块的管理功能：主要包含用户管理，旅游景点管理，旅游资讯管理，旅游酒店管理，预定订单管理，旅游攻略管理等模块。
本项目基于协同过滤的aprio推荐算法来对旅游酒店信息进行相应的推荐操作，同时实现了旅游景点管理、酒店管理、旅游攻略管理、旅游资讯管理、在线收藏、点赞、评论、投诉建议，实现了在线下单进行旅游酒店的预定操作，并可以进行全文检索查询等，功能强大，内容丰富，页面简洁。
在本项目中使用协同过滤算法来对酒店信息进行相应的推荐，可以根据自己需要改成旅游推荐或商城推荐均可。算法的核心思路，获得当前所有注册的会员用户，以及所有用户对酒店浏览和互动的操作数据后，比对用户的相似性，生成相关的数据集，然后使用协同过滤核心算法将运算的结果得出后在前端展示。核心算法展示如下，以供大家参考使用 ：
/**
*
* @param usersize 用户数量
* @param userdata 用户记录
* @param recommendUser 推荐的用户
* @return
*/
public static String xietongjob(int usersize,String[] userdata,String recommendUser)
/**
* 输入用户-->物品条目 一个用户对应多个物品
* 用户ID 物品ID集合
* A a b d
* B a c
* C b e
* D c d e
*/
int N = usersize;//用户数量
int[][] sparseMatrix = new int[N][N];//建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】
Map<String, Integer> userItemLength = new HashMap();//存储每一个用户对应的不同物品总数 eg: A 3
Map<String, Set<String>> itemUserCollection = new HashMap();//建立物品到用户的倒排表 eg: a A B
Set<String> items = new HashSet();//辅助存储物品集合
Map<String, Integer> userID = new HashMap();//辅助存储每一个用户的用户ID映射
Map<Integer, String> idUser = new HashMap();//辅助存储每一个ID对应的用户映射
System.out.println("Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>");
for(int i = 0; i < N ; i++)//依次处理N个用户 输入数据 以空格间隔
String[] user_item = userdata[i].split("@");
int length = user_item.length;
userItemLength.put(user_item[0], length-1);//eg: A 3
userID.put(user_item[0], i);//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
idUser.put(i, user_item[0]);
//建立物品--用户倒排表
for(int j = 1; j < length; j ++)
if(items.contains(user_item[j]))//如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
else//否则创建对应物品--用户集合映射
items.add(user_item[j]);
itemUserCollection.put(user_item[j], new HashSet<String>());//创建物品--用户倒排关系
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
System.out.println(itemUserCollection.toString());
//计算相似度矩阵【稀疏】
Set<Entry<String, Set<String>>> entrySet = itemUserCollection.entrySet();
Iterator<Entry<String, Set<String>>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext())
Set<String> commonUsers = iterator.next().getValue();
for (String user_u : commonUsers)
for (String user_v : commonUsers)
if(user_u.equals(user_v))
continue;
sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1;//计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数
System.out.println(userItemLength.toString());
System.out.println("==============Input the user for recommendation:<eg:A>");
System.out.println("==userID=="+userID);
System.out.println("========userID.get(recommendUser)=========="+userID.get(recommendUser));
System.out.println("items==================="+items);
//计算用户之间的相似度【余弦相似性】
int recommendUserId = userID.get(recommendUser);
for (int j = 0;j < sparseMatrix.length; j++)
if(j != recommendUserId)
System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix[recommendUserId][j]/Math.sqrt(userItemLength.get(idUser.get(recommendUserId))*userItemLength.get(idUser.get(j))));
String out="";
//计算指定用户recommendUser的物品推荐度
for(String item: items)//遍历每一件物品
Set<String> users = itemUserCollection.get(item);//得到购买当前物品的所有用户集合
if(users.contains(recommendUser))//如果被推荐用户没有购买当前物品，则进行推荐度计算
double itemRecommendDegree = 0.0;
for(String user: users)
itemRecommendDegree += sparseMatrix[userID.get(recommendUser)][userID.get(user)]/Math.sqrt(userItemLength.get(recommendUser)*userItemLength.get(user));//推荐度计算
out+=","+item;
System.out.println("The item "+item+" for "+recommendUser +"'s recommended degree:"+itemRecommendDegree);
return out;
同时对于未登陆用户，采用aprio算法进行相关性的推荐，以保证登陆用户和未登陆用户均可有相应的信息推荐，核心算法如下：
/**
* 专门有个算法包
* 然后算法的逻辑也在这里，
* 而且把算法之外额逻辑也加了
* 注！为了应对一开始人员访问数据量不够推荐算法使用的情况，就进行了数据补足，这个业务逻辑就非常完美了。
*
* java推荐算法
* @param request
*/
public void tuijiansuanfa(HttpServletRequest request)
Itemset originalItem = new Itemset();
List<Map> lista = db.queryForList("select * from t_customer");
for (int i = 0; i < lista.size(); i++)
TreeSet<String> itemset = new TreeSet<String>();
List<Map> listb = db.queryForList("select * from t_productclick where customerId=?",new Object[]lista.get(i).get("id"));
for (int j = 0; j < listb.size(); j++)
itemset.add(listb.get(j).get("productId")+"");
originalItem.itemset.add(itemset);
Aprioti.originalItem=originalItem;
List<Long> outList = Aprioti.aprioriProcess();
String in ="";
if(outList!=null&&outList.size()>0)
for (int i = 0; i < outList.size(); i++)
in+=","+outList.get(i);
String sqlall="select a.* from t_product a where 1=1 ";
String sql=sqlall;
if(in!=null&&!"".equals(in))
sql+=" and id in ("+in.substring(1,in.length())+")";
sql+=" order by rand() limit 8 ";
//以上推荐算法最总结果在根据随机安排推荐
//注！为了应对一开始人员访问数据量不够推荐算法使用的情况，就进行了数据补足，这个业务逻辑就非常完美了。
List tuijianList = db.queryForList(sql);
int a = 8;
int b = 0;
if(tuijianList==null||tuijianList.size()<8)
if(tuijianList!=null)
b = 8-tuijianList.size();
List list2 = db.queryForList(sqlall+" order by rand() limit "+b);
tuijianList.addAll(list2);
else
request.setAttribute("tuijianList", tuijianList);
二，环境介绍
语言环境：Java: jdk1.8
数据库：mysql: mysql5.7
应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31
开发工具：IDEA或eclipse
后台开发技术：Spring+mybatis+springmvc
前台开发技术：jquery+ajax+easyui
核心算法：协同过滤算法 APRIO算法
apriori关联规则算法的原理设计较为简单，著名的“啤酒和尿布”说的就是Apriori算法，通俗来讲apriori旨在寻找频繁项集，以帮助商家将消费者有可能一起搭配购买的物品放置在同一个地方，提高消费者的购物效率和良好的购物体验感。Apriori还是十大数据挖掘算法之一，可见Apriori关联规则算法的重要性。
三，系统展示
下面展示一下本系统的部分功能：
前端页面展示
http://localhost:8080/front/index.html
旅游景点
旅游酒店
旅游资讯
旅游攻略
我的酒店预定
我的贴子
我的收藏
我的信息
投诉建议
后台用户登陆: http://localhost:8080/adminLogin/login.html
个人中心
轮播图管理
旅游资讯管理
用户管理
内容管理：包含酒店管理，景点管理，资读管理三大模块
旅游攻略管理
投诉建议管理
四，核心代码展示
package com.lvyou.controller.admin;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.lvyou.controller.MyController;
@Controller("adminCustomerController")
@RequestMapping(value = "/admin/customer")
public class AdminCustomerController extends MyController
@RequestMapping(value = "/frame")
public String frame(Model model, HttpServletRequest request)throws Exception
return "/admin/customer/frame";
@RequestMapping(value = "/list")
public String list(Model model, HttpServletRequest request,String username,String customerName)throws Exception
String sql="select a.* from t_customer a where 1=1";
if(username!=null&&!"".equals(username))
sql+=" and username like '%"+username+"%'";
if(customerName!=null&&!"".equals(customerName))
sql+=" and customerName like '%"+customerName+"%'";
sql+=" order by id desc";
List list = db.queryForList(sql);
request.setAttribute("list", list);
return "/admin/customer/list";
@RequestMapping(value = "/editSave")
public ResponseEntity<String> editSave(Model model,HttpServletRequest request,Long id
,String username,String password,String customerName,String sex,String address,String phone,Integer account,Integer jf,String status) throws Exception
int result = 0;
if(id!=null)
String sql="update t_customer set username=?,password=?,customerName=?,sex=?,address=?,phone=?,account=?,jf=?,status=? where id=?";
result = db.update(sql, new Object[]username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status,id);
else
String sql="insert into t_customer(username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?)";
result = db.update(sql, new Object[]username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status);
if(result==1)
return renderData(true,"操作成功",null);
else
return renderData(false,"操作失败",null);
@RequestMapping(value = "/editDelete")
public ResponseEntity<String> editDelete(Model model,HttpServletRequest request,Long id) throws Exception
String sql="delete from t_customer where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]id);
if(result==1)
return renderData(true,"操作成功",null);
else
return renderData(false,"操作失败",null);
@RequestMapping(value = "/updateColumnsex")
public ResponseEntity<String> updateColumnsex(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String sex) throws Exception
String sql="update t_customer set sex=? where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]sex,id);
if(result==1)
return renderData(true,"操作成功",null);
else
return renderData(false,"操作失败",null);
@RequestMapping(value = "/edit")
public String edit(Model model, HttpServletRequest request,Long id)throws Exception
if(id!=null)
//修改
String sql="select * from t_customer where id=?";
Map map = db.queryForMap(sql,new Object[]id);
model.addAttribute("map", map);
String sql="";
return "/admin/customer/edit";
package com.lvyou.controller.admin;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.lvyou.controller.MyController;
@Controller("contactController")
@RequestMapping(value = "/admin/contact")
public class ContactController extends MyController
@RequestMapping(value = "/frame")
public String frame(Model model, HttpServletRequest request,String flag)throws Exception
return "/admin/contact/frame";
@RequestMapping(value = "/list")
public String list(Model model, HttpServletRequest request,String flag,String phone)throws Exception
String aa = "select * from t_customer ";
List<Map> list11 = db.queryForList(aa);
System.out.println(list11);
String sql="select a.phone, a.*,(select max(customerName) from t_customer b where a.customerId=b.id) customerName from t_contact a where 1=1";
if(1==2)sql+="and customerId="+getCustomer(request).get("id") +" ";
if(phone!=null&&!"".equals(phone))
sql+=" and phone like '%"+phone+"%'";
sql+=" order by id desc";
List list = db.queryForList(sql);
System.out.println(sql);
request.setAttribute("list", list);
System.out.println(list);
return "/admin/contact/list";
@RequestMapping(value = "/editSave")
public ResponseEntity<String> editSave(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String flag
,Integer customerId,String phone,String content,String insertDate) throws Exception
int result = 0;
if(id!=null)
String sql="update t_contact set phone=?,content=? where id=?";
result = db.update(sql, new Object[]phone,content,id);
else
String sql="insert into t_contact(customerId,phone,content,insertDate) values(?,?,?,now())";
result = db.update(sql, new Object[]getCustomer(request).get("id"),phone,content);
if(result==1)
return renderData(true,"操作成功",null);
else
return renderData(false,"操作失败",null);
@RequestMapping(value = "/editDelete")
public ResponseEntity<String> editDelete(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String flag) throws Exception
String sql="delete from t_contact where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]id);
if(result==1)
return renderData(true,"操作成功",null);
else
return renderData(false,"操作失败",null);
@RequestMapping(value = "/edit")
public String edit(Model model, HttpServletRequest request,Long id,String flag)throws Exception
if(id!=null)
//修改
String sql="select * from t_contact where id=?";
Map map = db.queryForMap(sql,new Object[]id);
model.addAttribute("map", map);
String sql="";
return "/admin/contact/edit";
五，项目总结
本项目基于协同过滤的aprio推荐算法来对旅游酒店信息进行相应的推荐操作，同时实现了旅游景点管理、酒店管理、旅游攻略管理、旅游资讯管理、在线收藏、点赞、评论、投诉建议，实现了在线下单进行旅游酒店的预定操作，并可以进行全文检索查询等，功能强大，内容丰富，页面简洁。
以上是关于旅游推荐平台|酒店推荐平台|基于协同过滤算法实现旅游酒店推荐系统的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统
python Django基于物品协同过滤旅游景点推荐论坛系统（课设毕设学习源码下载）