计算机毕设Springboot旅游路线智能推荐规划系统 基于Spring Boot的旅游行程智能规划与推荐系统 Spring Boot驱动的旅游路线个性化推荐与规划平台

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随着旅游业的蓬勃发展，越来越多的人渴望在有限的时间内规划出完美且个性化的旅行。然而，面对海量的旅游信息和复杂的行程安排，如何高效地制定出符合个人需求的旅行计划成为了一个难题。为此，我们开发了一款基于Spring Boot的旅游路线智能推荐规划系统，旨在通过先进的信息技术，为用户提供一站式的旅游规划解决方案，让旅行变得更加轻松、便捷和个性化。

该系统采用Java技术栈，结合Spring Boot框架、MySQL数据库以及Vue.js前端框架，实现了高效、稳定且易于维护的系统架构。系统主要分为管理员和用户两大角色，涵盖了丰富的功能模块，包括用户管理、旅游线路管理、旅游景区管理、线路预定、旅游规划、旅行分享、系统管理等。用户可以通过系统进行注册登录、修改个人信息、查询旅游线路和景区信息、进行线路预定、收藏和评论等功能。管理员则可以对用户信息、旅游线路、景区信息等进行增删改查操作，还能管理线路预定情况和用户发布的旅行分享内容。

通过这些功能，系统能够根据用户的偏好、时间安排和预算等因素，智能推荐个性化的旅游路线，并结合实时的天气、交通等信息，优化行程安排。用户不仅能够节省规划时间，还能发现更多隐藏的旅游宝藏，提升旅行体验。同时，系统也为旅游业者提供了用户行为分析和数据管理的工具，有助于优化服务和提升竞争力。

注:完成的毕业设计程序以下面的的环境软件、功能图和界面为准。

系统所需要的环境软件：idea、eclipse+mysql5.7、8.0+Navicat+JDK1.8+tomcat7.0

系统UML用例分析

UML是 Unified Modeling Language的缩写,又称统一建模语言。是开发者对客观事物进行建模的标记，同时也是为开发者了解系统需要什么样的功能和整个流程是什么样的做的前期工作。都旅游路线智能推荐规划系统的UML用例分析详情如下图所示。

图3-1 管理员用例图

图3-2 用户用例图

3.4 系统流程分析

操作流程需要进行设计，一个完整的系统可以流畅的操作下来是至关重要的，本系统的完整操作流程如图3-3所示：

图3-3系统操作流程图

本系统主要有管理员和用户两种角色，进行登录时需要确保输入的内容与已经保存的账号信息一致，通过账户密码等方式来校验用户信息，输入正确则登入系统，输入错误则登入失败。系统登录流程，如图3-4所示：

图3-4系统登录流程图

在添加信息的时候，会判断是哪类用户，并根据用户类型判断执行是否合法，合法者可以进行添加，不合法者则不能进行此操作。管理员登录账号后可以对内容进行添加，拥有着最高的权限，用户权限次于管理员。添加信息流程图如图3-5所示：

图3-5系统添加流程图

删除数据时与添加数据功能类似，删除数据具体流程如图3-6所示：

图3-6系统删除流程图

3.5 本章小结

系统分析主要是需求分析，研发人员根据调研结果，编写一套完整的旅游路线智能推荐规划系统，通过可行性分析对系统进行简单的设计，构建出大致内容，最后对系统流程进行分析，得出该系统完美地实现了现阶段旅游路线智能推荐规划管理的全部内容，符合用户要求并迎合市场，为下一章系统的整体设计提供了基础。

第4章　系统设计

用流程图和图片的方法直观的展示出系统的整体结构和流程的设计思路，并详细阐述出系统功能模块。数据库的构造是使用E-R图画出各个实体之间的关系，并确定各个数据表之间的关系。

4.1 系统功能模块设计

4.1.1 登录模块设计

旅游路线智能推荐规划系统根据不同的权限可划分为不同的角色，分别是管理员和用户。该系统已存在的用户，在登录系统时需要填写相应的账户信息，登录时应注意输入的账户密码，角色也要在登录时进行选择，登陆成功后会根据不同角色进入相对应的页面。

页面主要包含用户名和密码，都是必填项。如果某项为空并点击登录按钮，会提示请输入为空的项。系统主要分为两个角色进行登录，通过不要通的角色选择输入不同的账号密码，输入正确则登陆成功，如果登录的用户名和角色与数据库内的数据不匹配则报错。

这个模块处理用户的登录请求，请求后会调用特定的方法，通过处理登录信息来实现登录业务。系统会将获取到的请求下发到逻辑层，逻辑层将数据封装成相应对象，然后调用响应层获取结果并将信息返回给页面。

4.1.2　管理员管理模块设计

管理员是所有模块中权限最高的，管理员可以对用户信息进行操作、可以随意的添加用户信息、可以及时的更新用户信息、也可以直接新增用户和删除用户。

4.1.3　用户模块设计

用户功能由个人中心、修改密码、线路预定、旅游规划、我的发布、我的收藏等功能组成。能对自己的个人信息和密码进行修改，修改前需要先成功登录本系统，还可以对旅游线路进行查询，并进行赞、踩、预定、评论或收藏操作； 

4.2 系统总体设计

能够登录本系统的一共有两种角色，分别是管理员和用户。登录系统后，不同的角色可以对系统进行不同的操作，管理员拥有最大的权限。系统总体结构如图4-1所示。

图4-1系统总体结构图

4.3 数据库设计

该系统使用免费开源的MySQL数据库，这是一个功能齐全的关系数据库管理系统。系统使用Navicat管理数据库。系统数据库统一使用UTF-8，避免了中文的乱码问题。MYSQL数据库一直以来都是被广泛应用的存在，它能为系统带来简洁的SQL书写以及良好的存储环境，它对分库分区有很大的帮助以减轻单表数据太多带来的压力。根据系统的实体，分析数据库之间的关系，总结出E-R图，而E-R图又以多个实体属性图组成；以下将“用户、旅游景区、旅行分享、旅游规划、系统简介、旅游资讯”等作为实体，它们的局部E-R图，如图4-2所示： 

图4-2局部E-R图

　系统实现

在旅游路线智能推荐规划系统的生命周期中，经过了系统分析、系统设计等阶段之后，便开始了系统实施阶段。系统的实现主要对管理员和用户功能的实现，通过实现的过程对代码和逻辑进行相应的修改和完善。该模块也是直接面对使用者的，不仅功能要齐全，而且要做到页面美观。

5.1系统功能实现

5.1.1首页功能实现

当用户访问系统的网址时，首先映入眼帘的是首页界面。在首页界面上，用户可以看到一个导航条，通过导航条可以跳转进入各个功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示。

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册界面如图5-2所示：

图5-2 系统注册界面

旅游景区：在旅游景区页面的输入栏中输入标题、城市进行查询旅游景区详细信息，并根据需要进行赞、踩、评论或收藏操作；旅游景区页面如图5-3所示：

图5-3旅游景区页面

旅游线路：在旅游线路页面的输入栏中输入路线名称、起点、终点、交通方式进行查询旅游线路详细信息，并根据需要进行赞、踩、预定、评论或收藏操作；旅游线路页面如图5-4所示：

图5-4旅游线路页面

5.1.2个人中心

用户注册登录进入系统，点击个人中心可以对个人中心、修改密码、线路预定、旅游规划、我的发布、我的收藏等功能进行操作。个人中心页面如图5-5所示：

图5-5个人中心界面

5.2后台模块实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-6所示。 

图5-6 后台登录界面

管理员进入主页面，主要包括对用户、旅游景区、标签、线路类型、旅游线路、线路预定、旅游规划、旅行分享、系统管理、用户信息等功能进行操作。管理员主页面如图5-7所示：

图5-7 管理员主界面

管理员点击用户。进入用户页面输入用户账号可以查询、添加或删除用户信息，并进行查看、修改或删除等操作。如图5-8所示：

图5-8用户界面

管理员点击旅游线路。进入旅游线路页面输入路线名称、线路类型、起点、终点、交通方式可以查询、添加或删除旅游线路信息，并进行查看、修改、查看评论或删除等操作。如图5-9所示：

图5-9旅游线路界面

旅游景区功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、添加、爬取数据或删除”按钮或填写旅游景区表单。这些旅游景区表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改、查看评论或删除旅游景区信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便旅游景区功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-10所示：

图5-10旅游景区界面

管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、标题、旅游景区总数、评分、城市、热度、旅游景区（TOP10）等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握旅游路线的各项运营数据。

为了实现对旅游路线信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的旅游路线信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。

在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。如图5-11所示：

图5-11看板界面

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