基于SpringBoot+Vue的个性化旅游推荐系统

news2025/1/13 9:20:43

作者:计算机学姐
开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”

专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码

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系统展示

【2025最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL的个性化旅游推荐系统,前后端分离。

  • 开发语言:Java
  • 数据库:MySQL
  • 技术:SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
  • 工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

前台界面

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后台界面

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摘要

  本文设计并实现了一个基于SpringBoot后端与Vue前端的个性化旅游推荐系统。该系统利用大数据分析与机器学习算法,根据用户的兴趣偏好、历史旅行记录及实时旅游信息,为用户量身打造个性化的旅游线路与景点推荐。SpringBoot框架确保了后端服务的稳定高效,而Vue.js构建的前端界面则提供了流畅丰富的用户交互体验。系统不仅提升了用户旅游规划的便捷性,还促进了旅游资源的精准营销与优化配置。

研究意义

  研究基于SpringBoot+Vue的个性化旅游推荐系统具有深远的意义。首先,它推动了旅游行业的数字化转型,通过智能化手段提升用户体验,满足游客日益增长的个性化需求。其次,该系统利用大数据和机器学习技术,实现了旅游资源的精准匹配与推荐,有助于提升旅游市场的运营效率与服务质量。再者,研究此系统有助于探索前后端分离架构在复杂应用中的最佳实践,为类似系统的开发提供宝贵经验。最后,该系统的成功应用还能促进旅游相关产业的协同发展,为地方经济注入新的活力。

研究目的

  研究基于SpringBoot+Vue的个性化旅游推荐系统的目的在于,首先,构建一个高效、用户友好的在线旅游服务平台,以技术手段优化旅游规划流程,提升用户体验。其次,通过整合用户数据与旅游资源信息,运用先进的算法模型,实现个性化旅游推荐的精准化,满足游客多样化的旅游需求。此外,研究还旨在探索前后端分离架构在旅游推荐系统中的应用潜力,提升系统的可扩展性与可维护性。最终,通过该系统的研究与实现,为旅游行业的智能化发展提供参考与示范。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Java语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 SpringBoot框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

import javax.persistence.Entity;  
import javax.persistence.GeneratedValue;  
import javax.persistence.GenerationType;  
import javax.persistence.Id;  
  
@Entity  
public class TourismSpot {  
    @Id  
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)  
    private Long id;  
    private String name;  
    private String description;  
    // 省略getter和setter方法  
}

总结

  本研究旨在构建基于SpringBoot+Vue的个性化旅游推荐系统,通过技术创新提升用户体验,实现精准推荐。该系统融合大数据与AI技术,优化旅游规划,促进旅游智能化发展,具有重要的实践与应用价值。

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