目录一、项目背景二、技术介绍三、功能介绍四、代码设计五、系统实现一、项目背景在数字化浪潮驱动下智慧旅游已成为提升城市竞争力和游客满意度的关键抓手。目前主流OTA平台虽资源丰富却普遍面临“信息噪音”干扰严重、交互方式刻板以及账号安全机制薄弱等共性问题。年轻一代用户不再满足于简单的价格排序而是渴望获得“懂我”的即时反馈与沉浸式规划体验。基于此本项目开发了一款基于SpringbootVue的轻量级旅游推荐管理系统。Springboot凭借其“开箱即用”的特性快速构建稳定后端Vue则通过组件化开发渲染出高交互性的前端页面二者结合构筑了流畅的系统基座。针对推荐精度不足的行业通病系统核心采用协同过滤算法基于用户-项目评分矩阵进行相似度计算主动过滤冗余信息挖掘潜在兴趣点实现从“人找服务”到“服务找人”的转变。同时针对移动端场景下的账号安全痛点系统采用人脸识别作为登录凭证利用深度学习特征提取替代传统Session管理在保障无感登录体验的同时杜绝了密码爆破风险。为赋予系统更强的生命力和拓展性本平台前瞻性地设计了可扩展AI大模型LLM交互模块。通过对接国内主流大模型API系统能够理解用户模糊意图如“适合亲子的雨天室内活动”并生成富有逻辑的行程建议。这不仅是对推荐结果的有力补充更是对“AI文旅”落地场景的积极探索旨在为游客打造一个集安全、精准与趣味于一体的新一代智能出行伴侣。二、技术介绍系统架构: B/S 架构采用前后端分离设计模式后端技术:核心框架: Spring Boot持久层框架: Mybatis/Mybatis-Plus缓存数据库: Redis数据库: MySQL 5.7 / 8.0语言与环境: Java JDK 1.8, Maven IDEA (开发工具)前端技术:前端框架: Vue.js开发模式: 前后端完全分离通过API接口与后端交互。本系统采用B/S架构与前后端完全分离的设计模式前端专注于视图渲染与交互逻辑后端仅提供标准化API接口有效降低系统耦合度提升并行开发效率。后端基于Spring Boot框架构建利用其“开箱即用”的特性快速搭建核心业务层MyBatis-Plus作为持久层框架简化了数据访问操作结合MySQL数据库实现高效的数据持久化存储针对高频访问的热点数据如推荐列表、用户缓存引入Redis作为缓存中间件显著降低数据库查询压力保障系统在高并发场景下的响应速度。开发环境采用JDK 1.8与Maven进行依赖管理使用IDEA作为集成开发工具确保项目构建的标准化与便捷性。前端则采用Vue.js渐进式框架通过组件化开发模式构建动态单页面应用SPA。前后端通过RESTful API进行数据交互实现前后端逻辑的解耦与独立部署为系统的迭代升级与横向扩展奠定了坚实的架构基础。三、功能介绍1. 用户认证模块用户注册、登录与登出忘记密码2 .用户前台门户首页: 轮播图广告、热门推荐展示景点、酒店、线路信息浏览: 景点信息、旅游路线、景区酒店详情展示核心交互: 景点预约、酒店预订、旅游资讯阅读个性化功能:我的收藏: 收藏感兴趣的景点、酒店、线路我的预定: 查看和管理个人的所有预约订单智能推荐 (核心亮点):基于用户行为和偏好利用协同过滤推荐算法在首页或特定板块为用户生成个性化的景点、酒店、路线推荐列表。人脸识别登录用户可以使用密码以及录入人脸使用人脸登录采用活体检测技术图片是无法识别登录的。3. 系统后台管理·数据概览: 预约数据统计图表如柱状图、饼图直观掌握经营状况内容管理:景点信息管理增删改查旅游路线管理景区酒店管理旅游资讯文章管理轮播图管理订单管理: 景点预约订单管理、酒店预订订单管理审核、查看四、代码设计package com.travel.service.impl; import com.travel.entity.ScenicSpot; import com.travel.mapper.UserBehaviorMapper; import com.travel.util.SimilarityUtil; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.scheduling.annotation.Async; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.*; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.stream.Collectors; /** * 推荐服务实现类 * 采用基于用户的协同过滤算法UserCF */ Service public class RecommendServiceImpl { Autowired private UserBehaviorMapper userBehaviorMapper; Autowired private RedisTemplateString, Object redisTemplate; private static final String RECOMMEND_CACHE_KEY recommend:user:; private static final int K_NEAREST_NEIGHBORS 10; // K近邻数 private static final int TOP_N 20; // 推荐数量 /** * 为用户生成个性化推荐列表 * param userId 用户ID * return 推荐景点列表 */ public ListScenicSpot getRecommendations(Integer userId) { // 1. 先从缓存获取推荐结果 String cacheKey RECOMMEND_CACHE_KEY userId; ListScenicSpot cachedResult (ListScenicSpot) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (cachedResult ! null !cachedResult.isEmpty()) { return cachedResult; } // 2. 缓存未命中执行推荐算法 ListScenicSpot recommendations generateRecommendations(userId); // 3. 将结果存入缓存有效期1小时 redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, recommendations, 1, TimeUnit.HOURS); return recommendations; } /** * 异步预计算推荐结果定时任务触发 */ Async public void precomputeRecommendations() { ListInteger allUserIds userBehaviorMapper.findAllUserIds(); for (Integer userId : allUserIds) { generateRecommendations(userId); } } /** * 核心推荐算法 */ private ListScenicSpot generateRecommendations(Integer userId) { // 1. 获取所有用户的评分数据 MapInteger, MapInteger, Double allUserRatings userBehaviorMapper.getAllUserRatings(); // 2. 获取当前用户的评分数据 MapInteger, Double currentUserRatings allUserRatings.get(userId); if (currentUserRatings null || currentUserRatings.isEmpty()) { // 冷启动返回热门景点 return getHotSpotList(); } // 3. 计算当前用户与其他所有用户的相似度 MapInteger, Double similarities new HashMap(); for (Map.EntryInteger, MapInteger, Double entry : allUserRatings.entrySet()) { Integer otherUserId entry.getKey(); if (otherUserId.equals(userId)) { continue; } MapInteger, Double otherUserRatings entry.getValue(); double similarity SimilarityUtil.pearsonCorrelation(currentUserRatings, otherUserRatings); if (similarity 0) { similarities.put(otherUserId, similarity); } } // 4. 筛选出K个最近邻 ListMap.EntryInteger, Double sortedNeighbors similarities.entrySet().stream() .sorted(Map.Entry.Integer, DoublecomparingByValue().reversed()) .limit(K_NEAREST_NEIGHBORS) .collect(Collectors.toList()); // 5. 预测当前用户对未评分物品的评分 MapInteger, Double predictedRatings new HashMap(); SetInteger currentUserItems currentUserRatings.keySet(); // 获取所有景点ID SetInteger allItemIds getAllItemIds(); for (Integer itemId : allItemIds) { // 跳过已评分的景点 if (currentUserItems.contains(itemId)) { continue; } double numerator 0.0; double denominator 0.0; for (Map.EntryInteger, Double neighbor : sortedNeighbors) { Integer neighborId neighbor.getKey(); double similarity neighbor.getValue(); MapInteger, Double neighborRatings allUserRatings.get(neighborId); if (neighborRatings ! null neighborRatings.containsKey(itemId)) { double neighborRating neighborRatings.get(itemId); numerator similarity * neighborRating; denominator Math.abs(similarity); } } if (denominator ! 0) { double predictedRating numerator / denominator; predictedRatings.put(itemId, predictedRating); } } // 6. 按预测评分排序取Top-N ListInteger recommendedItemIds predictedRatings.entrySet().stream() .sorted(Map.Entry.Integer, DoublecomparingByValue().reversed()) .limit(TOP_N) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); // 7. 根据景点ID获取完整信息 return userBehaviorMapper.getScenicSpotsByIds(recommendedItemIds); } /** * 获取热门景点列表冷启动策略 */ private ListScenicSpot getHotSpotList() { return userBehaviorMapper.getHotSpots(TOP_N); } /** * 获取所有景点ID */ private SetInteger getAllItemIds() { return userBehaviorMapper.getAllItemIds(); } }五、系统实现