一、项目背景

当前，旅游业正处于数字化转型的关键阶段。随着人们生活水平的提高和消费观念的升级，个性化、深度化的旅游体验需求日益增长。然而，传统的旅游服务平台普遍存在信息过载、推荐单一、互动不足等问题。用户在面对海量的旅游信息时，常常感到选择困难；而平台提供的标准化推荐往往难以满足不同用户的个性化需求，特别是在文化体验、小众景点发掘、个性化路线规划等方面存在明显不足。这种供需之间的脱节，不仅影响了用户的旅游体验，也制约了旅游产业的创新发展。

与此同时，人工智能技术的飞速发展为旅游业带来了新的机遇。特别是以大型语言模型为代表的AI技术，具备了理解自然语言、分析用户偏好、生成个性化内容的能力。Spring AI作为Spring生态系统中新兴的AI集成框架，为Java开发者提供了便捷的AI能力接入方式，使得旅游平台可以更容易地集成先进的AI功能，实现智能化的旅游推荐和服务。

基于这样的行业背景和技术发展趋势，我们提出构建一个基于Spring AI和Vue3的智能旅游推荐网站。该平台将充分利用Spring AI的强大功能，集成先进的大语言模型，实现对用户需求的深度理解和智能响应。通过分析用户的旅行偏好、历史行为、预算限制等多维度信息，系统能够生成高度个性化的旅游推荐方案。

该系统的创新之处在于将AI技术深度融入旅游推荐的各个环节：首先，通过自然语言交互，用户可以像与真人旅游顾问一样与系统对话，描述自己的需求和偏好；其次，系统能够整合多源旅游数据，包括景点信息、酒店资源、交通状况、天气预测等，进行智能分析和匹配；最后，系统还能根据实时情况动态调整推荐方案，提供智能的行程规划和预警服务。

从技术实现角度看，后端采用Spring Boot框架集成Spring AI组件，构建稳定可靠的智能推荐引擎；前端使用Vue3框架开发交互友好、响应迅速的用户界面。前后端通过RESTful API进行数据交互，保证了系统的可扩展性和可维护性。

本项目的实施具有重要的现实意义。对于用户而言，能够获得更加贴心、个性化的旅游规划服务，降低决策成本，提升旅游体验；对于旅游服务提供商而言，能够更精准地了解用户需求，优化资源配置，提高服务效率；对于整个旅游产业而言，将推动行业向智能化、个性化方向发展，促进旅游消费升级。

通过技术创新赋能传统旅游业，本项目将为构建下一代智能旅游服务平台提供可行的解决方案，有望成为旅游数字化转型的重要推动力量。

二、技术介绍

协同过滤算法+ai智能推荐

后端：springboot/mybatisplus/jwt/SpringSecurity/SpringAi
前端：vue/element-plus/nodejs/axios/pinia
数据库：mysql8

系统整体架构设计

本项目采用现代化的前后端分离架构，结合协同过滤算法与AI智能推荐技术，构建了一个功能完整、性能优越的智能推荐系统。系统通过模块化设计和分层架构，确保了代码的可维护性和系统的可扩展性。

后端技术实现

核心框架采用SpringBoot 3.0+作为后端基础框架，充分利用其自动配置、快速启动的特性，构建了高效的微服务架构。系统采用三层架构设计：控制器层处理HTTP请求和响应，业务逻辑层实现核心算法和业务规则，数据访问层负责与数据库的交互。

安全认证方面，集成Spring Security 6.0+提供全面的安全防护机制，结合JWT（JSON Web Token） 实现无状态的身份认证和授权管理。通过自定义过滤器链和权限验证逻辑，实现了细粒度的访问控制，确保系统数据的安全性。

数据持久层使用MyBatis-Plus 3.5+增强框架，该框架在传统MyBatis的基础上提供了丰富的功能扩展，包括条件构造器、通用CRUD接口、分页插件、性能分析拦截器等，极大地简化了数据库操作代码的编写，提升了开发效率和代码质量。

AI集成通过Spring AI框架实现，这是Spring官方推出的AI能力集成解决方案。Spring AI提供了标准化的API接口，支持与多种大语言模型的集成，包括OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face等。在本系统中，我们利用Spring AI构建了智能推荐引擎，实现基于语义理解的深度推荐功能。

推荐算法实现

系统采用混合推荐策略，结合协同过滤算法和AI智能推荐的优势：

1. 协同过滤算法：实现基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种模式。算法通过分析用户的历史行为数据，计算用户相似度和物品相似度，为目标用户推荐其可能感兴趣的物品。系统使用矩阵分解技术处理稀疏矩阵问题，并采用增量学习机制持续优化模型。

2. AI智能推荐：基于Spring AI集成的语言模型，实现语义层面的深度推荐。系统能够理解用户的自然语言描述，分析内容的深层特征，结合用户画像和上下文信息，生成更加精准的个性化推荐。

3. 算法融合策略：设计智能算法融合机制，根据推荐场景和数据特征，动态调整不同算法的权重，实现推荐效果的最优化。

前端技术架构

前端采用Vue 3组合式API进行开发，配合TypeScript增强代码类型安全性。使用Vite作为构建工具，提供快速的开发服务器启动和模块热更新能力。

状态管理使用Pinia，这是Vue官方推荐的状态管理库，提供类型安全、模块化的状态管理方案。通过Pinia管理用户状态、推荐结果、配置信息等全局数据。

UI框架选用Element Plus，基于Vue 3的组件库提供了丰富的UI组件和良好的设计规范，确保界面的美观性和一致性。通过Axios库处理HTTP请求，实现了请求拦截、响应拦截、错误处理等完整的前端网络请求方案。

Node.js环境用于前端开发工具链的运行，包括包管理、构建打包、开发服务器等环节。

数据库设计

采用MySQL 8.0作为主数据库，充分利用其窗口函数、JSON支持、CTE递归查询等高级特性。数据库设计遵循规范化原则，建立了用户表、物品表、行为记录表、推荐结果表等核心数据表。通过合理的索引设计和查询优化，确保在大数据量下的查询性能。

性能优化策略

1. 缓存机制：实现多级缓存体系，包括本地缓存和分布式缓存，减少数据库访问压力。

2. 异步处理：对于耗时的推荐计算任务，采用消息队列实现异步处理，提升系统响应速度。

3. 负载均衡：支持水平扩展，通过负载均衡技术分散请求压力。

4. 监控预警：集成完整的监控体系，实时监控系统性能和推荐效果。

该技术架构既保证了系统的稳定性和安全性，又为推荐算法的持续优化提供了良好的技术基础，是一个具有前瞻性和实用性的智能推荐系统解决方案。

三、功能介绍

用户模块：用户登录；邮箱登录；密码修改；密码找回；用户增删改查；
AI模块：根据用户需求推荐数据库景点；SpringAI智能推荐
景点模块：景点增删改查；获取热门景点；高德地图集成；基于协同过滤推荐景点；景点实时天气获取（真实天气）；
景点分类模块：景点分类增删改查；分页查询分类；获取分类树；分类导航
收藏模块：景点/攻略收藏增删查；查询是否已收藏；查询用户收藏列表
攻略模块：攻略增删改查；查看攻略详情；增加浏览量；获取热门攻略；发布攻略；我的攻略管理
评论模块：评论增删查；分页查询评论；点赞评论；取消点赞评论；查询评论是否已点赞；根据景点ID查询评论
门票模块：门票增删改查；分页查询门票；根据景点ID查询门票；门票预订
门票订单模块：创建订单；支付订单；取消订单；退款订单；完成订单；删除订单；查询订单详情；
住宿模块：住宿增删改查；分页查询住宿；获取住宿类型列表；住宿详情查看
轮播图模块：轮播图增删改查；分页查询轮播图；获取启用的轮播图；切换轮播图状态
邮件模块：发送注册验证码；发送密码重置邮件；发送通知邮件；验证邮箱验证码

四、系统实现