一、项目背景随着数字经济的蓬勃发展与人们生活水平的持续提升旅游消费已成为国民品质生活的重要组成部分。据文化和旅游部数据显示我国在线旅游市场交易规模逐年攀升用户对旅游服务的便捷性、个性化需求日益增强。然而在旅游市场繁荣发展的背后传统旅游服务平台面临着诸多亟待解决的痛点一方面海量的景点信息、游记攻略呈现“碎片化”和“同质化”特征用户在规划行程时往往陷入信息过载的困境难以从冗杂的内容中筛选出真正符合自身需求的有效信息另一方面传统推荐系统多基于简单的标签匹配或协同过滤算法无法深入理解用户的复杂需求——如出行同伴类型亲子、情侣、朋友、季节性偏好、文化兴趣深度、预算弹性等多元因素导致推荐结果缺乏精准性与个性化体验。与此同时人工智能技术的突破性进展为解决上述行业痛点提供了全新的技术路径。以大语言模型为代表的生成式AI技术不仅具备强大的自然语言理解和生成能力更能通过上下文学习实现深度的语义推理和知识关联。Spring AI框架的出现进一步降低了Java生态集成AI能力的门槛为构建能够真正理解用户意图、提供个性化旅行方案的智能系统奠定了坚实的技术基础。2024年《智慧旅游创新发展行动计划》明确提出将“数字化、网络化、智能化”作为智慧旅游的核心方向强调利用人工智能技术提升旅游服务效能与用户体验。基于上述背景本毕业设计拟开发一款基于SpringBoot AI和Vue的旅游攻略小程序。系统后端采用SpringBoot框架整合Spring AI模块集成大语言模型能力实现自然语言交互的智能行程规划与旅游咨询服务前端使用Vue框架结合Uniapp技术构建跨平台小程序提供流畅的用户体验。系统将具备智能问答、个性化路线生成、多轮对话记忆、景点信息管理等功能能够根据用户输入的出行时间、预算范围、兴趣标签等多维度信息自动生成定制化旅游攻略真正实现“千人千面”的智能推荐。本项目的实施不仅能够有效提升用户的旅游规划效率与体验质量推动旅游业从“标准化服务”向“个性化体验”转型升级同时也为AI技术在垂直领域的应用落地提供了具有参考价值的实践案例具有显著的市场应用前景与社会经济效益二、技术介绍技术架构小程序springbootvueuni-app[1]后端springbootmybatismysqlredis[2]前端vue2[3]小程序端uni-app-vue3本系统采用前后端分离的分布式架构设计整体划分为小程序客户端、后台管理端、服务端三大核心模块通过标准化API接口实现数据交互确保系统的高内聚低耦合特性提升开发效率与系统可维护性。后端基于SpringBoot框架构建核心业务服务充分利用其“开箱即用”的特性和丰富的生态组件。SpringBoot简化了项目初始搭建与配置流程通过自动装配机制快速集成各类功能模块。在数据持久化层采用MyBatis作为ORM框架通过XML文件或注解方式灵活编写动态SQL语句高效处理复杂的旅游数据关联查询如景点多条件筛选、攻略标签检索等业务场景。MySQL作为关系型数据库负责存储用户信息、景点数据、攻略文章、订单记录等结构化业务数据通过合理的索引设计与表关系优化保障数据读写性能。针对系统的高并发访问场景引入Redis分布式缓存解决方案。一方面将热点数据如景点基础信息、首页推荐攻略、系统配置参数等缓存至Redis有效降低数据库查询压力提升接口响应速度另一方面利用Redis实现JWT令牌管理与用户登录状态维护结合Token过期机制保障系统安全性。此外Redis的有序集合特性可用于实现用户行为记录与个性化推荐的数据支撑。管理端采用Vue2框架配合Element UI组件库进行开发。Vue2以其响应式数据绑定和组件化开发模式能够高效构建界面复杂、交互频繁的后台管理系统。通过Vue Router实现多级路由导航Vuex进行全局状态管理统一处理管理员登录状态、菜单权限等共享数据。结合Axios拦截器统一处理HTTP请求与响应实现Token自动附加、错误码统一处理等通用逻辑提升开发效率与代码规范性。小程序端基于uni-app框架开发并选用Vue3语法版本。uni-app的跨平台特性使系统能够一套代码同时发布到微信小程序、H5以及Android/iOS App极大降低了多端适配的开发成本。Vue3的组合式APIComposition API相比Vue2选项式API具有更好的逻辑复用与代码组织能力配合TypeScript类型支持能够有效提升小程序代码的可维护性与健壮性。在UI层面采用uni-ui扩展组件库快速构建页面实现景点浏览、攻略展示、AI智能对话、行程规划等核心功能。小程序端通过HTTP协议向后端API发送请求经过SpringBoot控制层路由分发至业务逻辑层处理。业务层整合AI能力时通过Spring AI框架封装大语言模型接口实现智能攻略生成与多轮对话功能。所有数据操作最终通过MyBatis映射至MySQL数据库热点数据辅以Redis缓存加速。管理端通过独立的前端项目对景点信息、用户数据、AI提示词模板等进行统一管理形成完整的业务闭环。该技术架构既兼顾了当前主流的技术选型又为未来业务扩展预留了空间能够充分支撑智能旅游攻略小程序的稳定运行与持续迭代。三、功能介绍核心功能1、小程序轮播图、景点信息、旅游路线、旅游资讯、景区酒店、我的收藏、我的预定、个人中心、支持协同过滤推荐算法、Ai助手等。2、后台管理预约统计、景点管理、线路管理、酒店管理、资讯管理、预约管理、轮播图管理、用户管理等。全新亮点-1:智能AI大模型助手对话。-2:协同过滤算法。本系统围绕用户旅游全流程需求与管理端运营监控两大维度构建起功能完备的智慧旅游服务平台并通过引入AI大模型与协同过滤算法两大创新亮点打造差异化竞争优势。小程序面向终端用户聚焦旅游决策与消费场景提供一站式智能化服务。首页轮播图动态展示热门目的地与平台活动吸引用户关注并引导流量分发。景点信息模块以图文结合形式呈现景区详细介绍、开放时间、门票价格、用户评价等核心数据支持基于地理位置的附近景点推荐。旅游路线模块提供多种主题线路如亲子游、文化深度游、摄影专线用户可根据天数、预算、出行方式等条件筛选心仪行程。景区酒店模块整合周边住宿资源支持按价格区间、距离、评分多维度排序实现“游住”一体化服务。旅游资讯模块持续更新目的地攻略、出行贴士、节庆活动等内容增强用户粘性。个人中心汇聚用户基础信息与行为数据支撑我的收藏、我的预定等个性化服务模块用户可随时查看收藏的景点与线路管理历史订单进度。特别值得关注的是系统创新性地融合两大核心技术AI助手基于大语言模型实现智能对话交互用户可通过自然语言询问“适合带父母玩三天的地方”或“五一期间人少景美的古镇”AI将结合实时数据与知识库生成定制化建议协同过滤推荐算法通过分析用户历史行为浏览、收藏、预订与相似用户群体偏好在首页及详情页动态推送个性化内容实现“千人千面”的精准营销。管理端为运营人员提供全维度管控工具。预约统计模块以可视化图表展示订单趋势、热门时段、用户来源等核心指标辅助运营决策。景点管理、线路管理、酒店管理构成资源管理核心支持信息的增删改查与上下架操作。预约管理处理用户订单全生命周期状态支持手动确认、取消、备注等操作。轮播图管理实现广告位的灵活配置与排期。用户管理支持查看用户画像、行为轨迹及反馈处理。此外系统预留AI提示词模板配置功能运营人员可通过后台优化AI回答风格与知识范围持续提升智能服务质量。智能AI大模型助手是本系统的核心创新点。区别于传统关键词匹配的客服机器人基于Spring AI框架集成的大模型具备深度语义理解与多轮对话记忆能力不仅能回答“故宫几点开门”等事实性问题更能结合上下文提供情感化、个性化的行程建议。例如当用户表示“带5岁孩子去海边”时AI会综合考虑亲子设施、安全因素、娱乐项目等维度推荐适宜的沙滩与住宿方案。协同过滤算法的引入则从数据挖掘层面提升推荐有效性。系统采用基于用户的协同过滤User-Based CF与基于物品的协同过滤Item-Based CF混合策略一方面寻找与当前用户兴趣相似的其他用户推荐他们偏好的内容另一方面分析景点/路线之间的共现关系当用户浏览某一景点时自动关联推荐相似属性的其他目的地。算法结果经过Redis缓存优化确保毫秒级响应为用户打造流畅的个性化体验。通过上述功能设计与技术创新本系统既满足了用户从灵感获取到行程落地的完整需求闭环又为运营方提供了数据驱动的管理工具实现了用户价值与商业价值的有机统一。四、系统实现