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介绍
本文介绍了基于协同过滤的航空票务推荐系统的设计与实现,采用了SpringBoot、MySQL、JPA和Freemarker等技术。该系统旨在为用户提供便捷的机票预订服务,并通过协同过滤算法为用户推荐个性化的航班信息。前台用户可以完成注册、登录、浏览首页、预定机票、查看预定详情和订单详情、支付订单、领取优惠券、了解关于我们等功能;而后台用户则具有航空公司管理、飞机管理、机场管理、航班管理、公告管理、客服支持等权限。课题背景源于对航空旅行市场的需求和用户体验的改进。通过实现该系统,可以提高用户对机票预订的满意度和便捷性,同时提供个性化推荐功能,增加用户粘性。未来可以拓展该系统的功能,如增加多种推荐算法、优化用户界面体验、引入航班动态实时更新等,以进一步提升系统的性能和用户体验。
演示视频
基于协同过滤的飞机购票系统的设计与实现+文档_哔哩哔哩_bilibili
系统功能
3.2 需求分析
系统的需求分析旨在明确用户需求和系统功能,以确保系统能够满足用户的期望。通过需求分析,本系统明确了用户的基本需求,包括注册、登录、航班浏览、预订机票等功能。同时,系统还考虑到用户体验和个性化需求,通过协同过滤算法实现了航班推荐功能,提供了更符合用户喜好的航班选择。此外,系统还包括了后台管理功能,如航空公司管理、航班管理等,以确保系统的正常运行和管理。通过需求分析,系统明确了各项功能和服务,为系统的设计和开发提供了明确的方向和目标,保证了系统能够有效地满足用户的需求和期望。
3.3 角色功能分析
3.3.1 管理员用例分析
登录:通过用户名和密码登录系统。
航空公司管理:管理航空公司信息。
飞机管理:管理飞机信息。
飞机舱管理:管理飞机舱位信息。
机场管理:管理机场信息。
航班管理:管理航班信息。
航班动态管理:监督航班的实时状态。
公告管理:发布和管理系统公告。
常见问题:管理常见问题信息。
客服支持:提供客户服务支持。
地域管理:管理地域信息。
优惠券管理:管理优惠券信息。
前台用户列表:查看前台用户信息。
订单列表:查看订单信息。如下图3-1所示:
图3-1 管理员用例图
3.3.2 用户用例分析
注册:创建系统账户,提供个人信息。
登录:通过用户名和密码登录系统。
协同过滤推荐:获取个性化的航班推荐。
浏览首页:查看最新的航班信息和活动。
机票预定:选择并预订机票。
预定详情:查看已预订机票的详细信息。
订单详情:查看已支付订单的详细信息。
支付订单:完成机票购买的支付流程。
领取优惠券:获取折扣优惠。
关于我们:了解系统相关信息。
航班动态:查看航班的实时状态。
公告列表:浏览系统发布的公告信息。
客户支持:获取系统使用帮助和客户服务。
个人中心:管理个人信息和订单记录。如下图3-2所示:
图3-2 用户用例图
系统截图
背景与意义
在当今快速发展的房产市场中,传统的房屋交易与管理方式已逐渐显露出信息不对称、 效率低下等问题。为解决这一挑战,基于 Spring Boot 与 Vue 框架的智能房产匹配平台应 运而生。该系统整合了先进的信息技术,为管理员、租客和房东提供了全方位的房屋管理、
订单管理、账单管理、报修管理、反馈管理、房屋收藏、文章管理、用户管理和新闻资讯 管理等功能。通过智能化推荐技术, 系统能够根据用户的偏好和行为,为其提供个性化的 房源推荐,实现了房产交易与管理的智能化和定制化,为用户提供了更便捷、高效的房产 交易和管理服务。
选题意义
随着航空业的迅速发展,人们对于航班预订系统的需求日益增加。然而,传统的预订系统往往无法满足用户的个性化需求,导致预订体验不尽如人意。为此,本文设计了基于协同过滤的飞机购票系统,旨在提供更加智能、个性化的预订服务。系统采用了先进的协同过滤算法,能够根据用户的历史行为和偏好,为其推荐最合适的航班选项。通过这一系统,用户可以更轻松地找到符合自己需求的航班,提升了预订效率和满意度。选题背景反映了航空旅行市场对于技术创新的迫切需求,也展现了协同过滤算法在提升用户体验方面的巨大潜力[2]。
国内外研究现状
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
国内研究现状显示,目前国内航空预订系统普遍存在着用户体验不佳、推荐效果不明显等问题。传统系统缺乏个性化推荐功能,用户往往需要花费大量时间在搜索适合的航班上。然而,随着协同过滤技术的发展,一些研究已开始探索其在航空预订系统中的应用。这些研究通过分析用户的历史行为和偏好,实现了基于用户个性化的航班推荐。然而,现有系统在实际应用中存在一定局限性,如推荐准确性和系统性能等方面尚有待提高。因此,本文设计的基于协同过滤的飞机购票系统填补了该领域的研究空白,旨在通过创新技术,提升用户的预订体验,推动国内航空预订系统向智能化、个性化方向发展[4]。
1.3.2 国外研究现状
国外研究表明,航空预订系统在全球范围内逐渐趋向于个性化和智能化发展。一些国外研究团队已经成功将协同过滤算法应用于航班预订系统中,实现了精准的个性化推荐。这些系统能够根据用户的历史行为和偏好,提供符合其需求的航班选项,从而大大提升了用户满意度和预订效率。此外,国外研究者还探索了其他推荐算法和技术,如基于内容的推荐、深度学习等,以进一步提高预订系统的推荐精度和性能。本文设计的基于协同过滤的飞机购票系统借鉴了国外研究的成果,旨在结合国内市场需求,提供一款更加智能、个性化的航空预订解决方案,推动我国航空预订系统向国际先进水平迈进[5]。
功能代码
@Controller @RequestMapping("/home/customer_support") public class HomeCustomerSupportController { @Autowired private CustomerSupportService customerSupportService; @Autowired private OrderService orderService; @GetMapping("/list") public String list(Model model, CustomerSupport customerSupport, PageBean<CustomerSupport> pageBean){ model.addAttribute("title","客服支持"); model.addAttribute("pageBean",customerSupportService.findHomeList(customerSupport,pageBean)); Account loginedAccount = SessionUtil.getLoginedAccount(); if(loginedAccount!=null){ model.addAttribute("orderList",orderService.findByAccountId(loginedAccount.getId())); } return "/home/customer_support/list"; } /** * 提交用户问题操作 * @param customerSupport * @return */ @ResponseBody @PostMapping("/add") public Result<Boolean> add(CustomerSupport customerSupport){ String content = customerSupport.getContent(); if(StringUtils.isEmpty(content)){ return Result.error(CodeMsg.HOME_CUSTOMER_SUPPORT_CONTENT_ERROR); } if(customerSupport.getOrder().getId()==null){ customerSupport.setOrder(null); } Account loginedAccount = SessionUtil.getLoginedAccount(); customerSupport.setAccount(loginedAccount); if(customerSupportService.save(customerSupport)==null){ return Result.error(CodeMsg.HOME_CUSTOMER_SUPPORT_ADD_ERROR); } return Result.success(true); } }
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