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摘要

随着互联网技术的快速发展,旅游行业逐渐向数字化、智能化方向转型。传统的旅游推荐方式依赖人工筛选和静态信息,难以满足用户个性化需求,且信息更新滞后。基于此背景,开发一套智能化的旅游推荐系统成为行业趋势。该系统通过整合大数据分析和用户行为挖掘,能够动态推荐符合用户兴趣的景点、路线和住宿,提升用户体验。同时,系统支持多平台访问,便于用户随时随地获取旅游信息。关键词:旅游推荐系统、个性化推荐、大数据分析、SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus。

本系统采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot2框架实现高效服务开发,结合MyBatis-Plus简化数据库操作,支持MySQL8.0存储海量数据。前端使用Vue3构建响应式界面,提供流畅的用户交互体验。系统功能涵盖用户管理、景点推荐、路线规划、评论互动等模块,并引入协同过滤算法实现个性化推荐。管理员可通过后台管理系统实时更新旅游数据,确保信息准确性。系统具备高扩展性,便于后续功能迭代。关键词:SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、协同过滤算法、旅游推荐。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表中,注册时间通过系统函数自动生成,用户ID是该表的主键,存储用户基本信息和偏好设置,结构表如表1所示。

字段名 数据类型 说明
user_id BIGINT 用户唯一标识(主键)
username VARCHAR(50) 用户昵称
password_hash VARCHAR(255) 加密后的密码
email VARCHAR(100) 用户邮箱
phone VARCHAR(20) 手机号码
register_time DATETIME 注册时间(自动生成)
preference_tags JSON 用户偏好标签(如自然、文化等)
景点信息数据表

景点信息数据表中,创建时间通过后台管理系统录入,景点ID是该表的主键,存储景点详细数据和推荐权重,结构表如表2所示。

字段名 数据类型 说明
spot_id BIGINT 景点唯一标识(主键)
spot_name VARCHAR(100) 景点名称
location VARCHAR(255) 地理位置
description TEXT 景点详细介绍
image_urls JSON 景点图片链接列表
average_rating DECIMAL(3,2) 用户平均评分
created_time DATETIME 数据创建时间
recommend_weight INT 推荐权重(用于算法排序)
用户行为记录数据表

用户行为记录数据表中,行为时间通过系统自动记录,记录ID是该表的主键,存储用户浏览、收藏等交互数据,结构表如表3所示。

字段名 数据类型 说明
record_id BIGINT 行为记录唯一标识(主键)
user_id BIGINT 关联用户ID
spot_id BIGINT 关联景点ID
action_type VARCHAR(20) 行为类型(浏览、收藏等)
action_time DATETIME 行为发生时间
duration INT 浏览时长(秒)

博主介绍:

🎓 江南大学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:
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑,用学生视角理解学生需求,提供最贴心的技术帮助。

系统介绍:

开源免费分享Java Web WEB旅游推荐系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】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:

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系统架构参考:
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视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

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项目案例参考:
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最后再唠叨一句:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!
遇见即是缘,欢迎交流,你别地能找到的源码我都有!!!

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