Java Web 智能推荐旅游平台系统源码-SpringBoot2+微信小程序+MyBatis+MySQL8【含文档】

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qq5_811517515

822人浏览 · 2025-09-23 08:34:23

qq5_811517515 · 2025-09-23 08:34:23 发布

摘要

随着旅游业的快速发展，个性化旅游推荐成为提升用户体验的关键需求。传统旅游平台往往依赖静态信息展示，缺乏对用户兴趣和行为的动态分析，导致推荐结果缺乏针对性。现代游客更倾向于通过移动端获取实时、个性化的旅游建议，而微信小程序凭借其轻量化和高普及率成为理想载体。在此背景下，结合智能推荐算法和移动端技术构建旅游平台，能够有效解决信息过载问题，提升用户满意度。关键词：旅游推荐、个性化服务、微信小程序、SpringBoot、MySQL8。

本系统基于SpringBoot2框架开发，采用MyBatis作为持久层工具，MySQL8存储数据，结合微信小程序实现跨平台访问。系统通过协同过滤算法分析用户历史行为，生成个性化旅游路线推荐，并支持景点搜索、收藏及在线预订功能。后台管理模块提供数据统计分析，便于运营人员优化推荐策略。系统采用前后端分离架构，RESTful API设计确保接口高效稳定，同时利用Redis缓存提升响应速度。关键词：协同过滤、RESTful API、Redis、个性化推荐、旅游管理。

数据表

用户行为记录表（user_behavior_log）

用户行为数据表用于记录用户在平台上的操作记录，包括浏览、收藏、评分等行为，为推荐算法提供数据支持。行为类型通过枚举字段区分，创建时间由系统自动生成，主键为自增ID。结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	说明
behavior_id	BIGINT	主键，行为记录唯一标识
user_id	VARCHAR(32)	关联用户ID
scenic_id	BIGINT	关联景点ID
behavior_type	TINYINT	行为类型（1浏览/2收藏）
behavior_score	DECIMAL(3,1)	用户评分（1-5分）
create_time	DATETIME	行为发生时间

景点信息表（scenic_spot_info）

景点信息表存储旅游景点的详细数据，包括名称、描述、地理位置等属性。封面图片以URL形式存储，状态字段用于控制上下架。主键为自增ID，表结构如表3-2所示。

字段名	数据类型	说明
scenic_id	BIGINT	主键，景点唯一标识
scenic_name	VARCHAR(100)	景点名称
scenic_desc	TEXT	景点详细介绍
cover_img_url	VARCHAR(255)	封面图片链接
location_lat	DECIMAL(10,6)	纬度坐标
location_lng	DECIMAL(10,6)	经度坐标
status	TINYINT	状态（0下架/1上架）

推荐结果表（recommendation_result）

推荐结果表存储算法生成的个性化推荐列表，包含用户ID、推荐景点ID及推荐权重。权重值越高表示匹配度越强，主键为复合ID（用户ID+景点ID）。结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
user_id	VARCHAR(32)	关联用户ID
scenic_id	BIGINT	关联景点ID
recommend_weight	FLOAT	推荐权重（0.0-1.0）
update_time	DATETIME	最后更新时间

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：