孙静伟1. 项目背景与核心价值
老年旅游推荐系统是当前智慧养老领域的重要应用方向。随着我国老龄化进程加速，60岁以上人口已超过2.8亿，其中具备旅游消费能力和意愿的银发群体占比逐年提升。但传统旅游平台普遍存在界面复杂、推荐内容不适配老年人需求等问题。
这个基于深度学习的推荐系统专门针对老年用户群体设计，主要解决三个核心痛点：
- 推荐精准度不足：普通推荐算法难以捕捉老年人特有的偏好（如偏好慢节奏、注重安全卫生等）
- 交互体验障碍：老年人对复杂界面操作存在困难
- 健康适配性差：缺乏对老年用户身体状况的行程匹配
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2. 系统架构设计
2.1 技术栈选型
后端采用Python+Django组合，主要考虑因素包括：
- Django自带Admin后台可快速构建管理系统
- ORM支持简化数据库操作
- 完善的中间件机制便于扩展推荐算法
数据库选择MySQL 5.7版本，因其：
- 成熟的事务支持确保订单数据一致性
- GIS空间扩展支持景点距离计算
- 良好的Python生态兼容性
2.2 推荐系统工作流
系统采用混合推荐策略：
code复制用户行为数据 → 特征工程 → [协同过滤] → 候选集生成
↘ [内容匹配] → 候选集生成
↘ [健康评估] → 最终推荐
3. 核心算法实现
3.1 用户画像构建
针对老年用户特别设计的特征维度：
python复制class ElderlyProfile:
mobility_level: int # 行动能力分级
chronic_conditions: List[str] # 慢性病史
travel_companion: str # 同行人员类型
budget_range: tuple # 消费区间
preferred_pace: str # 旅行节奏
3.2 改进的深度矩阵分解模型
在传统协同过滤基础上增加健康约束项：
python复制class HealthAwareMF(nn.Module):
def __init__(self, n_users, n_items, n_facto