摘要

随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及，旅游行业逐渐从传统的线下模式转向线上智能化服务。旅游市场的竞争日益激烈，用户对个性化、便捷化的旅游推荐需求不断增长。传统的旅游平台往往缺乏精准的推荐能力，无法根据用户偏好和历史行为提供定制化服务。基于此，开发一款智能推荐旅游平台具有重要意义，能够整合旅游资源、分析用户数据，并通过智能算法提供个性化推荐。该平台结合微信小程序的便捷性和SpringBoot的高效性，实现旅游信息的精准推送，提升用户体验和平台运营效率。关键词：智能推荐、旅游平台、SpringBoot、微信小程序、MySQL。

为实现旅游平台的智能化推荐功能，系统采用SpringBoot作为后端框架，结合微信小程序的前端交互能力，并通过MySQL数据库存储和管理数据。系统主要功能包括用户注册登录、旅游景点信息展示、智能推荐算法、收藏与评论、订单管理及后台数据统计。其中，智能推荐功能基于用户历史浏览和收藏行为，采用协同过滤算法实现个性化推荐。微信小程序提供友好的用户界面，支持实时查询和交互操作，而SpringBoot确保后端服务的稳定性和高效性。数据库设计方面，通过合理的数据表结构确保数据一致性和查询效率。关键词：协同过滤、个性化推荐、高效查询、数据一致性、用户交互。

数据表设计

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储用户的基本信息，包括账号、密码、个人偏好等数据。用户ID是该表的主键，通过自动递增确保唯一性，注册时间由系统自动生成。结构如表1所示。

表1 用户信息表（user_info）

旅游景点数据表

旅游景点数据表存储旅游景点的详细信息，包括名称、描述、地理位置、评分等。景点ID为主键，支持多条件查询和推荐算法调用。结构如表2所示。

表2 旅游景点表（scenic_spot）

用户行为数据表

用户行为数据表记录用户的浏览、收藏、评论等行为，为推荐算法提供数据支持。行为ID为主键，用户ID和景点ID为外键。结构如表3所示。

表3 用户行为表（user_behavior）

博主介绍：

🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
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提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。

系统介绍：

开源免费分享【毕业设计】SpringBoot+微信小程序+MySQL 智能推荐旅游平台平台源码+数据库+论文+部署文档可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！