SpringBoot 四川旅游推荐系统-----Vue + SpringBoot + 协同过滤的旅游决策平台----附源码80043

旅游类项目最容易写成一个“景点展示网站”但真正有区分度的地方是系统能不能帮助用户完成旅行决策。四川景点数量多、类型丰富用户面对大量景区、攻略和路线信息时往往不是缺少内容而是不知道如何快速筛选适合自己的目的地。这套四川旅游推荐系统围绕“发现景点—比较信息—查看攻略—参考榜单—社区验证—形成偏好—再次推荐”构建完整闭环。前端使用 Vue.js后端基于 SpringBootMySQL 负责数据持久化并通过协同过滤思路利用用户浏览、收藏、评分等行为生成个性化推荐。一、这个系统不是“景点展示站”而是一条旅游决策链站在用户角度旅行前最典型的几个问题是四川有哪些值得去的地方某个景区适不适合自己路线怎么安排其他游客怎么评价热门景点和真实口碑是否一致系统把这些问题拆进不同模块再通过推荐机制把它们连接起来。用户的核心决策路径可以概括为首页发现 → 个性化推荐 → 景区详情 → 旅游攻略 → 景区榜单 → 交流论坛 → 收藏/点赞/评论 → 行为数据反哺推荐因此这个项目的重点不是单个页面做得多而是让“内容、行为和推荐”形成循环。用户每一次浏览、收藏和评价都可以成为后续推荐与榜单计算的重要依据。图1 系统功能结构图二、推荐功能的核心让用户行为变成“兴趣信号”论文中明确将协同过滤算法用于首页推荐推荐依据来自用户的浏览、收藏和评分记录。也就是说系统并不只按照固定标签展示景点而是尝试根据用户已经产生的行为推送更符合其兴趣的景区和旅游攻略。从业务上看可以把推荐过程理解为四步• 记录行为用户浏览景区、收藏攻略、点赞或评分• 形成偏好这些行为反映用户对某类景点、路线或内容的兴趣• 寻找相似关系结合其他用户的行为寻找兴趣相近的用户或相似内容• 输出结果在首页、景区信息和攻略等位置优先展示更可能感兴趣的内容。论文没有给出协同过滤相似度计算、Top-N 召回或评分预测的完整公式与实现代码因此文章只保留其在系统中的业务落点不额外扩展未在原文中实现的算法细节。三、用户怎么完成一次四川旅游目的地筛选1. 首页先给出“值得看”的内容首页负责第一轮内容分发。轮播图展示热门景区、旅游资讯和推荐活动同时结合用户行为进行个性化景区与攻略推荐并提供景区、攻略和榜单等快捷入口。它承担的是“发现”功能而不是单纯的导航页。图2 系统首页2. 景区信息从推荐进入具体决策当用户对某个目的地产生兴趣后可以进入景区信息模块查看景点名称、类型、等级、开放时间、图片和景区介绍等信息。系统还保留点击数、点赞数以及智能推荐相关字段为内容热度和推荐展示提供数据基础。图3 景区信息查看界面3. 旅游攻略解决“到了以后怎么玩”旅游攻略模块进一步补足路线和行程规划。攻略数据包含路线名称、路线类型、发布日期、路线封面和攻略详情并支持点击、点赞、推荐和置顶等运营属性。对用户来说景区信息解决“去不去”攻略则解决“怎么去、怎么玩”。图4 旅游攻略界面4. 景区榜单用热度和口碑降低选择成本景区榜单把多个景点放到同一评价维度中。论文中的榜单数据包含收藏数量、好评数量、点赞数和上榜描述系统可结合访问量、评分和评论等因素形成热门榜、口碑榜等结果帮助用户快速缩小选择范围。图5 景区榜单界面5. 交流论坛把真实旅行经验引入推荐系统旅游决策往往不仅依赖官方介绍还会受到其他游客真实体验的影响。交流论坛允许用户发帖、评论、点赞并讨论路线、住宿和美食等内容让平台从“旅游信息库”变成具有互动能力的内容社区。图6 交流论坛界面四、技术架构推荐只是上层能力底层仍要把数据链跑稳系统整体采用典型的 Web 分层架构。浏览器端通过 Vue.js 页面与后端交互Controller 接收请求Service/Model 负责业务逻辑MyBatis 完成持久化访问最终由 MySQL 保存用户、景区、攻略、榜单以及社区相关数据。图7 系统架构图这种结构的优势在于推荐逻辑和基础 CRUD 可以分层处理。景区、攻略等内容仍通过标准接口完成查询和维护而推荐模块可以在业务层基于已有行为数据进行排序或筛选不需要破坏底层数据访问结构。五、数据库设计哪些字段真正支撑了“推荐”和“榜单”从数据库设计看系统中最值得关注的并不是用户表本身而是景区、攻略和榜单表中与行为相关的字段。E-R 图将用户、景区信息、旅游攻略、公告资讯和管理员等实体连接起来形成内容管理与用户访问关系。图8 系统总 E-R 图数据对象关键字段/属性在系统中的作用景区信息 scenic_area_information景点类型、等级、开放时间、hits、praise_len、recommend支撑景区展示、热度统计和智能推荐旅游攻略 travel_guide路线类型、发布日期、hits、praise_len、recommend、istop支撑攻略排序、推荐和运营置顶景区榜单 list_of_scenic_spots收藏数量、好评数量、点赞数、上榜描述支撑榜单展示和热度/口碑对比普通用户 ordinary_users用户信息、审核状态、user_id关联用户身份与后续行为数据这些字段让平台具备了“可运营、可统计、可推荐”的数据基础。尤其是点击、点赞、收藏、好评与推荐标记可以用于衡量内容热度也能够作为后续优化推荐策略时的重要输入。六、后台不是简单维护数据而是在维护推荐系统的“内容质量”推荐结果是否可靠首先取决于底层内容是否准确。如果景区信息过期、榜单长期不更新、论坛充斥垃圾内容那么算法再复杂也无法带来好的用户体验。因此管理员端承担了内容治理和运营维护的核心职责。1. 用户治理管理员可以查看普通用户信息对异常或违规账号进行处理同时通过用户活动记录了解平台使用情况为后续系统优化提供数据依据。图9 用户管理界面2. 景区资料维护景区信息管理负责维护景区名称、类型、等级、开放时间、封面和介绍等基础内容。用户端的搜索、查看和推荐都依赖这些数据因此景区资料的及时性直接影响推荐结果的可信度。图10 景区信息添加界面3. 榜单运营管理员可以维护景区榜单根据用户反馈、热度、评分和评论等数据调整榜单内容。榜单属于“人工运营 数据指标”共同作用的模块与纯算法推荐形成互补。图11 景区榜单管理界面4. 公告与社区内容管理公告资讯用于发布旅游安全提示、平台更新和节假日活动等信息交流管理则负责帖子审核、删除或屏蔽降低违规内容和垃圾信息对社区氛围的影响。图12 公告资讯添加界面图13 交流管理界面七、接口实现基础查询和新增如何支撑各业务模块从论文给出的代码可以看到景区、榜单、论坛等模块大量复用了统一的数据查询、新增和删除接口。列表页面通过分页查询接口读取数据后台新增内容则通过统一 Service 写入数据库。RequestMapping(/get_list)public MapString, Object getList(HttpServletRequest request) {MapString, Object map service.selectToPage(service.readQuery(request),service.readConfig(request));return success(map);}PostMapping(/add)Transactionalpublic MapString, Object add(HttpServletRequest request) throws IOException {service.insert(service.readBody(request.getReader()));return success(1);}用户注册部分还包含账号查重与密码加密逻辑先按照用户名查询已有账号如果存在则直接返回“用户已存在”否则对密码进行加密后再入库。图14 用户注册界面图15 用户登录界面八、测试不只验证页面能打开更要验证旅游决策链是否顺畅论文测试覆盖用户注册、用户登录、交流论坛互动、景区信息查看和旅游攻略查看五个核心模块。测试既包含正常流程也包含重复用户名、错误邮箱、弱密码、错误登录信息、违规发帖等异常输入。景区信息测试进一步检查了景区基本信息显示、分类筛选、游客评价、门票信息以及详情页返回攻略测试则覆盖内容加载、收藏、分享、图片或视频查看以及评论。最终结果表明主要功能能够正常执行异常输入能够被拦截并给出提示整体可用性较好但响应速度与异常场景下的用户引导仍有继续优化空间。九、这个项目最值得复用的设计思路• 用“推荐 榜单 攻略 社区”共同解决旅游决策而不是只做景点 CRUD• 把浏览、收藏、评分等行为视为兴趣信号为协同过滤推荐提供数据来源• 景区表、攻略表保留点击、点赞、推荐等运营字段便于后续做排序与分析• 管理员不仅维护数据还负责榜单、公告和论坛治理保证推荐内容的质量• 前后端分离架构让内容管理、用户交互和推荐逻辑可以相对独立地扩展。如果继续扩展可以在现有行为数据基础上增加更细的用户画像、推荐效果评估、路线组合推荐以及后台数据看板。不过这些属于后续增强方向不是当前论文已完成的功能。 本项目完整源码、MySQL 数据库文件以及相关项目资料已整理可用于课程设计、毕业设计和 SpringBoot Vue.js 项目学习参考。需要完整项目源码、数据库以及部署资料的同学可通过文章末尾资源入口免费获取。项目资料仅供学习交流与二次开发参考。