springboot+vue基于协同过滤推荐算法的旅游推荐系统（源码+文档+调试+基础修改+答疑）

🍅 简介：2000+精品计算机源码学习

🍅 欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝

文末获取源码

目录

一、以下学习内容欢迎领取：

二、文档资料截图：

三想了解更多，请收藏、评论、留言：

三、项目技术栈

四、项目运行图

五、留言查看完整资料

---

该项目含有源码、文档、PPT、图文修改教程、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、相关文档模板等学习内容。

协同过滤推荐算法的背景

协同过滤推荐算法是推荐系统中的经典算法，通过分析用户历史行为数据（如评分、浏览、购买等）发现用户偏好，并基于相似用户或物品的偏好进行推荐。其核心思想是“物以类聚，人以群分”，分为基于用户的协同过滤（User-CF）和基于物品的协同过滤（Item-CF）。在旅游领域，该算法可帮助用户发现符合兴趣的景点、路线或服务，提升个性化体验。

SpringBoot与Vue的技术优势

SpringBoot作为后端框架，简化了Java应用的开发和部署，支持快速构建RESTful API，适合处理旅游推荐系统中的高并发和数据聚合需求。Vue.js作为前端框架，具有响应式数据绑定和组件化开发特性，能够高效展示推荐结果和交互逻辑。两者结合可实现前后端分离，提升系统可维护性和扩展性。

旅游推荐系统的应用场景

旅游推荐系统需要解决信息过载问题，通过算法挖掘用户潜在需求。典型场景包括：

• 景点推荐：根据用户历史浏览或偏好推荐相似景点。
• 路线规划：结合用户兴趣与时间约束生成个性化路线。
• 酒店/餐饮推荐：基于协同过滤分析相似用户的消费习惯。
  系统可整合多源数据（如用户评价、地理位置、季节因素）优化推荐精准度。

课题的研究价值

传统旅游平台多依赖静态分类或热门榜单，缺乏动态个性化推荐。基于协同过滤的推荐系统能：

• 提高用户满意度：减少信息检索成本，匹配个性化需求。
• 增强平台粘性：通过精准推荐提升用户活跃度和转化率。
• 探索算法优化：结合深度学习或混合推荐模型解决冷启动、数据稀疏性问题。

技术实现的关键点

• 数据采集与处理：整合用户行为数据（如点击、收藏、评分）和旅游项目特征数据（如标签、价格、距离）。
• 算法实现：使用SpringBoot构建推荐引擎，计算用户/物品相似度矩阵（如余弦相似度或皮尔逊系数）。
• 实时性优化：引入滑动窗口或增量更新机制适应动态用户偏好。
• 前端交互设计：Vue.js实现动态渲染推荐结果，支持用户反馈（如“喜欢/不喜欢”）以优化算法。

公式示例（协同过滤相似度计算）

用户相似度计算（余弦相似度）：
$$
\text{sim}(u, v) = \frac{\sum_{i \in I_{uv}} r_{ui} \cdot r_{vi}}{\sqrt{\sum_{i \in I_u} r_{ui}^2} \cdot \sqrt{\sum_{i \in I_v} r_{vi}^2}}
$$
其中 $I_{uv}$ 为用户 $u$ 和 $v$ 共同评分的物品集合，$r_{ui}$ 为用户 $u$ 对物品 $i$ 的评分。

扩展方向

• 混合推荐：结合内容推荐（如景点标签）与协同过滤提升覆盖率。
• 上下文感知：引入时间、天气等上下文信息优化推荐策略。
• 冷启动解决方案：利用注册信息或初期行为数据（如问卷调查）初始化推荐。

一、以下学习内容欢迎领取：

1. Eclipse运行教学：

2. Idea运行项目教学：

3. Pycharm调试项目教学：

4. MySQL安装教学：

5. Navicat数据库操作教学：

6. Hbuilderx运行及打包教学：

7. 微信小程序运行及真机调试教学：

8. 常见答辩问题：

9. 赠送资料领取：

二、文档资料截图：

三、项目技术栈

后端技术栈：

• Spring Boot：使用Spring Boot作为后端框架，简化开发流程，提供快速开发的能力。
• Spring Security：用于实现用户认证和授权功能，保护系统的安全性。
• Spring Data JPA：用于简化对数据库的操作，提供CRUD功能。
• MySQL：作为数据库存储平台的数据。

前端技术栈：

• Vue.js：使用Vue.js作为前端框架，实现组件化开发，提高开发效率。
• Vue Router：用于实现前端路由功能，实现单页应用的页面跳转。
• Vuex：用于实现前端状态管理，统一管理应用的状态。
• Element UI：使用Element UI作为UI组件库，提供丰富的UI组件，加快开发速度。
• Axios：用于发送HTTP请求，与后端进行数据交互。

其他技术：

• Maven：用于项目构建和依赖管理，简化项目的管理和部署。

四、项目运行图

五、更多项目展示

大数据、爬虫、可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

更符合课题的UI设计

六、留言查看完整资料