硕士论文网第2020-12-01期，本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇
旅游管理文章《基于个性化推荐的农业文化旅游管理平台的设计与实现》，供大家在写论文时进行参考。
本篇论文是一篇旅游管理硕士论文范文，随着社会经济与电子商务的高速发展，快节奏的生活使得网上购物成为众多消费者的首要选择。在网络环境下，大众主要通过搜索引擎和推荐系统等多种途径获取信息。与搜索引擎主动搜索需要的信息不同，推荐系统是根据用户浏览网站的历史行为数据，为用户推荐其可能感兴趣的项目。
1 绪 论
1.1 研究目的与意义
农业文化旅游是一个以农业为基础，依托农村景观、生产设施、农耕与民俗文化及农家生活等资源，面向城市游客发展的新型旅游产业（董军龙，2017）。近年来，我国城市化进程加快，农村劳动力的大量转移导致农田农舍闲置，造成土地资源的严重浪费（唐媛，2016）。将农业文化旅游产业引入农村经济建设中，充分利用闲置农田农舍发展旅游经济，可以有效提高土地资源利用率，增加农民收入，有助于推进农村振兴进程。然而，农村与城市的信息不对等，使得大量农村旅游资源难以与城市游客对接，农业文化旅游发展陷入瓶颈。互联网技术的飞速发展，为各个行业带来新的生机。“淘宝网”运用互联网技术将线下商品零售、批发市场搬运到网络平台，实现个体商户与买家的一对一信息交互；“美团外卖”“饿了么”针对餐饮行业开发网上订餐平台，实现餐饮个体户与食客的一对一信息交互；“携程旅行”“去哪网”将互联网技术应用到旅游行业中，建成在线预定服务平台，实现旅游业与游客的一对一信息交互。互联网技术在农业、旅游业领域的渗透，催生了农业文化旅游新业态。论文针对“互联网+”农业文化旅游的产业结构升级，给出农业文化旅游管理平台的研究与开发（李志起，2015）。在大数据的时代背景下，平台面向各地农村农户以及广大的消费者，极易出现信息过载问题。对农户而言，庞大的市场带来了无限商机，但如何有效吸引目标客户也成为新的挑战（曾媛，2014）。对游客而言，爆炸性增长的项目信息使其拥有了更多选择权，却也带来了信息过载、搜索成本过高等难题，如何从过载的信息中主动为消费者定位和推送其感兴趣的内容是平台的重要任务（叶卫根，2016；李家华，2019）。推荐算法是解决信息过载和碎片化信息的重要途径之一，将个性化推荐技术运用到平台的开发中，通过记录、分析用户的网络行为，针对用户的喜好和特定需求，推荐其可能感兴趣的信息，从海量的旅游项目中将用户潜在需求转化为实际需求，在节省用户信息搜索时间、降低信息成本的同时有利于提高用户对平台的忠诚度及消费满意度，从而实现提升用户体验和促进农业旅游市场收益的双赢结果（李家华，2019）。综上所述，本文为了将农业文化旅游产业与“互联网+”进行融合，在大数据时代实现各农村景点与游客的信息精准对接，设计开发基于个性化推荐的农业文化旅游平台。一方面为游客提供了个性化线上服务，满足游客的多元化需求；另一方面可以提高农村土地资源利用率，增加农户收入，有助于加快我国解决 “三农”问题的进程。
1.2 研究内容与技术路线
本文面向个体农户和游客，以现有的农村旅游资源为基础，通过借鉴和参照相关旅游服务网站的特色，分析国内游客的需求，利用信息采集技术、信息发布技术、信息服务技术和个性化信息推荐技术等，构建农业文化旅游管理平台。平台分为客户端和管理端两大部分，客户端主要为游客服务，提供了浏览及个性化推荐农村景点、租住农舍、预约活动项目、订购农产品等内容；管理端面向平台管理员以及农村农户，方便其发布农村景点资讯及各项预约活动。本文通过研究实现城乡旅游信息对接和旅游项目线上预定，为农村农民及城市游客提供通用的、个性化的精准信息服务，在农业旅游产业中起到信息桥梁的作用。（1）个性化推荐算法模型的研究及应用，基于平台运营初期冷启动问题以及后期信息过载问题，该平台采用 LDA 主题模型识别用户与景点以及各个景点之间的语义关联，得到概率分布。运用融合 Mini Batch K-Means 聚类的协同过滤推荐算法对用户进行个性化推荐。针对用户距离和用户兴趣时效性问题对推荐结果影响较大的问题，本文提出采用艾宾浩斯遗忘曲线改进推荐算法的时间权重，采用最小直径圆公式改进推荐算法的距离权重，增加推荐结果精准度。（2）农业文化旅游管理平台的研究及搭建，平台采用软件工程的开发过程，基于面向对象的分析、设计方法进行开发，构建功能、行为、数据三类模型。首先对平台进行功能需求分析，识别对象和类，确定它们的内部特征以及对象与类、类与类之间的各种外部联系。再分析平台的行为，建立系统的静态、动态结构模型，绘制类图、用例图、交互图、活动图、系统框架图等，进行面向对象的系统设计。最后，运用 Mys SQL 数据库进行数据库设计，运用 Java 语言、SSM框架技术开发平台后端，运用 JSP、CSS、Java Script、HTML 等技术设计平台前端，搭建农业文化旅游管理平台。（3）技术路线，研究并构建个性化推荐算法模型。运用 LDA 主题算法生成用户-景点偏好矩阵，进行用户相似度计算，得到用户相似度矩阵带入协同过滤算法生成 TOPN 景点序列推荐给用户。搭建农业文化旅游平台。首先运用面向对象的分析方法对平台进行需求分析，其次采用分层次、分模块的设计思想，构建数据持久（Mapper）层、业务逻辑层（Service）层、控制（Controller）层和视图（View）层，形成软件体系结构。然后运用 My SQL 数据库设计数据结构并建实现立连接数据库，随后运用 Java 语言、SSM 框架实现平台搭建进行平台测试。
2 农业文化旅游管理平台开发方法与技术
农业文化旅游管理平台采用软件工程的开发过程，基于面向对象的分析、设计方法进行开发，运用融合 LDA 主题模型和协同过滤的混合推荐算法进行个性化推荐模型设计，运用 Java 语言、SSM（Spring+Spring VC+My Batis）框架进行平台开发，运用My SQL 数据库存储数据，实现平台各项功能。
2.1 农业文化旅游管理平台简介
农业文化旅游管理平台包含管理端和客户端两大部分。管理端帮助农村农户快速、简便地发布农村景点资讯并进行后台管理；客户端高效、灵活地为城市游客发布农村景点资讯并提供在线预定预约服务。平台主要划分为旅游资讯推荐及浏览、农业文化科普、农舍农田预订、种植采摘预约、农产品交易五大模块，对农业文化旅游项目进行统一管理，实现信息共享。其中，旅游信息发布、推荐模块旨在整合不同地域各具特色的农村景观资源，实现农村个体农户等农业旅游生产经营者同游客的信息精准对接，并为游客个性化推荐其可能感兴趣的农村景点。农舍农田预订、种植采摘预约、农产品交易模块直接连接个体农户和消费市场，实现买卖双方“一对一”的信息交互。农业文化科普模块实现对各类农产品、农事活动的线上科普。
2.2 农业文化旅游管理平台开发方法
平台运用软件工程的开发过程，基于面向对象的思想进行软件开发，其设计完全独立于软件开发的编程语言描述，具有较强的灵活性以及便捷性。首先，对平台进行功能需求分析，识别对象和类，确定它们的内部特征以及对象与类、类与类之间的各种外部联系；其次，分析平台的行为，建立系统的静态、动态结构模型，绘制类图、用例图、交互图、活动图、系统框架图等，进行面向对象的系统设计，并运用 My SQL 数据库进行数据库设计；最后，运用 Java 语言、SSM 框架技术开发平台后端，运用 JSP、CSS、Java Script、HTML 等技术设计平台前端，运用 Python 语言编写个性化推荐模型脚本并通过 Java Web 调用该脚本，实现农业文化旅游管理平台的搭建。农业文化旅游管理平台个性化推荐算法融合 LDA 主题模型推荐算法与协同过滤推荐算法，其关键技术包括 LDA 主题模型、Mini Batch K-Means 聚类算法、Pearson 相似度计算。
3 农业文化旅游管理平台个性化推荐模型构建
3.1 传统个性化推荐算法
3.2 融合 LDA 主题模型和协同过滤的农业旅游景点混合推荐算法
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
4 农业文化旅游管理平台分析
4.1 农业文化旅游管理平台需求分析
4.2 客户端子系统
4.3 管理端子系统
4.4 本章小结
5 农业文化旅游管理平台设计
5.1 农业文化旅游管理平台体系结构设计
5.2 农业文化旅游管理平台数据模型设计
5.3 本章小结
6 农业文化旅游管理平台详细设计与实现
6.1 MVC 开发模式
6.2 客户端模块设计与实现
6.3 管理端登录模块设计与实现
6.4 管理端用户模块设计与实现
6.5 管理端景点资讯模块设计与实现
6.6 管理端农事科普模块设计与实现
6.7 管理端商品信息模块设计与实现
6.8 管理端订单信息模块设计与实现
6.9 本章小结
7 农业文化旅游管理平台测试及结果分析
7.1 平台功能测试
7.2 平台性能测试
7.3 平台界面测试
7.4 推荐效果测试
7.5 本章小结
8 总结与展望
本文针对“互联网+”农业文化旅游的产业结构升级，给出了农业文化旅游管理平台的研究与开发。农业文化旅游管理平台以整合各地农业文化旅游资源为目的，实现在线浏览农业文化旅游资讯，科普农业文化知识，预定农舍住宿，预约种植采摘等农事活动以及订购农产品等服务，同时将个性化推荐技术运用到平台的开发中，针对用户的喜好和特定需求，推荐其可能感兴趣的信息，从而实现提升用户体验和促进农业旅游市场收益的双赢结果。本文主要完成了个性化推荐算法的构建和农业文化旅游管理平台的开发。在个性化推荐算法的构建工作中，通过对大量文献进行分析归纳，比较各类协同过滤推荐算法的基本原理和优缺点，分析出推荐算法目前存在的问题。针对推荐算法中矩阵稀疏性问题和冷启动问题，本文运用 LDA 主题模型进行大量训练生成多个主题并构建用户-标签矩阵，分别计算语义层的用户-标签概率矩阵以及语义层的资源-标签概率矩阵，形成用户对景点的喜好概率矩阵改善平台冷启动问题，采用Pearson相关系数、Mini Batch K-Means聚类算法对用户评分矩阵进行聚类填充建立用户相似性模型，采用艾宾浩斯遗忘曲线改进推荐算法的时间权重，采用最小直径圆法改进推荐算法的距离权重，增加推荐结果精准度，构建农业文化旅游管理平台个性化推荐模型，进行协同过滤推荐。最后通过准确率、召回率、覆盖率三个测评指标，将本文算法与传统推荐算法进行对比实验并得出结论。在农业文化旅游平台搭建的工作中，平台采用软件工程的开发过程，基于面向对象的分析、设计方法进行开发，构建功能、行为、数据三类模型，其具体内容包括：（1）农业文化旅游管理平台分析与设计，首先对农业文化旅游平台进行了需求分析。确定平台的总体架构，将平台划分为客户端和管理端两个子系统。运用面向对象的分析方法分别对平台客户端和管理端子系统进行需求分析，包括平台角色功能分析以及分模块的平台用例分析，确定平台的总体功能结构。采用分层次、分模块的设计思想，构建数据持久层、业务逻辑层、控制层和视图层四层架构，基于 Java EE 技术实现了不同层次间的通讯。明确了平台的体系结构设计以及数据模型设计。详细给出了数据表结构的划分和设计，并给出了各模块的详细设计。（2）农业文化旅游管理平台实现采用，Spring MVC 技术设计及实现各模块相关功能，模型层（M）、视图层（V）和控制层（C）各自完成相关层的任务，降低程序的耦合性，提高程序的复用性和可扩展性，运用 Mys SQL 数据库进行数据库设计，运用 Java 语言、SSM 框架技术开发平台后端，运用 JSP、CSS、Java Script、HTML 等技术设计平台前端，实现各模块功能，对平台进行编程，完成农业文化旅游管理平台的开发。对平台的功能、性能、平台页面进行测试，主要包括功能完成情况、容错能力测试。通过系统测试及结果分析，确保了系统的安全性和可应用性。基于个性化推荐的农业文化旅游平台整合各地农业文化旅游资源，将个性化推荐技术运用到平台的开发中，通过记录、分析用户的网络行为，从海量的旅游项目中将用户潜在需求转化为实际需求，在节省用户信息搜索时间、降低信息成本的同时有利于提高用户对平台的忠诚度及消费满意度。平台一方面为游客提供了个性化线上服务，满足游客的多元化需求；另一方面可以提高土地资源利用率，增加农户收入，有助于加快我国解决“三农”问题的进程。农业文化旅游管理平台以整合各地农业文化旅游资源为目的，以信息平台、大数据等为技术手段实现城乡资源信息的精准对接，对我国现代农业产业融合和农业农村经济发展具有重要意义。然而平台还有如下方面存在不足之处，仍需未来进一步的工作进行完善。（1）进一步优化数据库。随着平台用户量的不断增加，平台非结构化数据会增多，为增加系统查询的速度以及并发的数量，未来在数据库将考虑引入基于分布式文件存储的 Mongo DB 数据库，提高数据处理性能和速度。（2）进一步优化推荐算法。通过平台不断收集用户反馈信息，改进标签类型，进一步提高推荐准确度。 （3）进一步维护和更新平台。根据用户数据的不断增加以及用户需求的不断更新，进一步维护农业文化旅游管理平台。 （4）完成平台手机端 APP 开发。随着智能移动终端的飞速发展，越来越多的用户依赖手机等移动终端获取信息，因此应进一步完成农业文化旅游 APP 开发。用户通过手机等终端可以随时随地浏览资讯传递消息，碎片化的时间得以充分利用。
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