摘要随着互联网技术的快速发展旅游行业逐渐向数字化、智能化方向转型传统的旅游推荐方式已无法满足用户个性化需求。在线旅游平台需要更高效的管理系统来整合旅游资源、优化推荐算法并提升用户体验。旅游推荐系统的核心目标是通过数据分析与智能算法为用户提供精准的旅游路线、景点推荐及个性化服务。该系统结合用户行为数据、地理位置信息及偏好分析实现动态推荐同时为管理员提供高效的资源管理工具。关键词旅游推荐、个性化服务、智能算法、数据分析、管理系统。本系统采用前后端分离架构后端基于SpringBoot框架实现RESTful API结合MyBatis进行数据库操作MySQL作为数据存储引擎确保系统的高效性与可扩展性。前端使用Vue.js框架构建动态用户界面实现交互友好的旅游推荐功能。系统主要功能包括用户管理、景点信息管理、推荐算法模块及订单管理支持多角色权限控制。通过协同过滤算法分析用户历史行为生成个性化推荐列表。关键词SpringBoot、Vue.js、MySQL、MyBatis、协同过滤算法。数据表设计用户信息表user_profile用户信息表存储用户注册及个人偏好数据用户编号为主键注册时间由系统自动生成记录用户基础信息及旅游偏好标签结构如表1所示。字段名数据类型说明user_idBIGINT用户唯一标识主键usernameVARCHAR(50)用户名唯一password_hashVARCHAR(100)加密后的密码emailVARCHAR(100)用户邮箱preference_tagsJSON用户偏好标签如自然、历史reg_timeDATETIME注册时间自动生成景点信息表scenic_spot景点信息表存储旅游景点详情包括地理位置、评分及特色描述景点编号为主键管理员可动态更新数据结构如表2所示。字段名数据类型说明spot_idBIGINT景点唯一标识主键spot_nameVARCHAR(100)景点名称locationVARCHAR(100)详细地理位置descriptionTEXT景点特色描述avg_ratingDECIMAL(3,1)用户平均评分ticket_priceDECIMAL(10,2)门票价格推荐记录表recommend_log推荐记录表存储用户个性化推荐结果及反馈数据推荐编号为主键记录用户与景点的关联信息结构如表3所示。字段名数据类型说明rec_idBIGINT推荐记录唯一标识主键user_idBIGINT关联用户IDspot_idBIGINT关联景点IDrec_scoreDECIMAL(5,2)推荐算法生成的匹配度评分feedback_flagTINYINT用户反馈1喜欢0忽略create_timeDATETIME记录生成时间自动生成博主介绍 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者在校期间积极参与实验室项目研发现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、SpringBoot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 数据展示全网粉丝30W累计指导毕业设计1000项目原创技术文章200篇GitHub项目获赞5K 核心服务专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑用学生视角理解学生需求提供最贴心的技术帮助。系统介绍基于SpringBootVue的WEB旅游推荐系统管理系统设计与实现【JavaMySQLMyBatis完整源码】拿走直接用附源码数据库视频可提供说明文档通过AIGC技术包括MySQL、VueJS、ElementUI、Python或者Java或者.NET等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍功能参考截图系统架构参考视频演示可以直接联系我查看详细视频个性签名项目案例参考最后再唠叨一句可以直接联系我查看详细视频个性签名遇见即是缘欢迎交流你别地能找到的源码我都有