本系统基于Spark框架构建，主要面向旅游行业提供智能路线推荐服务。系统功能分为用户端和管理端两大模块：用户端支持浏览旅游资讯、查看路线和景点详情、阅读评论以及发布个性化路线；管理端提供可视化数据监控、用户账户管理、路线分类维护、多源数据采集及清洗等功能。系统通过Spark引擎处理海量旅游数据，运用推荐算法为用户提供个性化路线建议，同时确保数据处理的实时性和准确性。管理员可通过直观的数据看板掌握系统运行状况，并对各类数据进行有效管理。整个系统实现了从数据采集、处理到智能推荐的完整闭环，既满足了游客的个性化需求，又为管理者提供了高效的数据支持工具。
用户在系统中可以浏览最新的旅游资讯和热门旅游路线信息，以查看其他用户对景点和路线的评论内容，并能够自主发布个性化的旅游路线，分享旅行经验。
管理员通过可视化数据大屏实时监控系统运行状态和用户行为数据，维护旅游路线分类体系，确保分类准确性和完整性，从多个数据源自动爬取旅游相关数据，使用数据清洗模块对原始数据进行标准化处理，保证数据质量。
随着大数据和人工智能技术发展，旅游行业依赖人工经验推荐路线，效率低且无法满足个性化需求。现有系统数据处理能力弱，推荐实时性差。本文基于Spark框架构建旅游路线推荐系统，前端采用Vue开发交互界面，后端通过Django实现业务逻辑，MySQL存储结构化数据。管理员可操作可视化数据大屏监控系统状态，管理用户权限及路线分类，完成多源数据爬取与清洗。用户可浏览实时旅游资讯、路线详情、景点信息和用户评论，支持个性化路线发布。系统利用Spark实时处理用户行为数据，结合协同过滤算法提升推荐精准度与响应速度。
关键词：Spark；旅游路线推荐；Vue；Django；MySQL
目录
摘要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 国内外研究现状 1
2 相关技术介绍 3
2.1 Python语言 3
2.2 Spark数据处理 3
2.3 Vue技术 4
2.4 MySQL数据库 4
3 需求分析 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 操作可行性 6
3.1.3 经济可行性 6
3.2 系统性能需求分析 6
3.3 功能需求分析 7
3.3.1 用户功能 7
3.3.2 管理员功能 8
3.4 系统总体流程设计 9
3.4.1 数据开发流程 9
3.4.2 用户登录流程 9
3.4.3 系统操作流程 10
3.4.4 添加信息流程 11
3.4.5 修改信息流程 11
3.4.6 删除信息流程 12
4 系统设计 13
4.1 系统架构设计 13
4.2 系统总体功能设计 13
4.3 数据库设计 14
4.3.1 数据库实体设计 14
4.3.2 数据库表设计 15
4.4 数据爬取 18
4.4.1 准备工作 18
4.4.2 修改代码中的 URL 18
4.4.3 运行爬虫 18
4.4.4 数据存储 19
4.5 数据清洗和处理 19
4.5.1 数据清洗和处理目标 19
4.5.2 数据清洗和处理实现 19
4.5.3 数据清洗和处理流程 19
4.6 数据可视化实现 20
4.6.1 数据可视化目标 20
4.6.2 数据可视化细节 20
4.6.3 数据可视化流程 21
5 系统实现 24
5.1 用户功能实现 24
5.1.1 旅游资讯 24
5.1.2 路线信息 24
5.1.3 景点信息 25
5.1.4 评论信息 25
5.1.5 路线发布 25
5.2 管理员功能实现 26
5.2.1 可视化数据大屏 26
5.2.2 用户管理 26
5.2.3 路线分类管理 27
5.2.4 数据爬取 27
5.2.5 数据清洗 28
6 系统测试 29
6.1 测试环境 29
6.2 测试目的 29
6.3 测试方法 29
6.4 测试内容 30
6.4.1 浏览旅游资讯功能测试 30
6.4.2 浏览路线信息功能测试 30
6.4.3 路线发布功能测试 30
6.4.4 可视化数据大屏功能测试 31
6.4.5 用户管理功能测试 31
6.4.6 数据爬取功能测试 31
6.5 测试结论 31
7 总结 33
参考文献 34
致谢 36
