【2025】基于Springboot + vue + 协同过滤算法实现的旅游推荐系统

最新推荐文章于 2025-09-11 14:41:09 发布
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#spring boot #旅游 #后端

项目描述

本系统包含管理员和用户两个角色。

管理员角色：

  1. 用户管理：管理系统中所有用户的信息，包括添加、删除和修改用户。

  2. 配置管理：管理系统配置参数，如上传图片的路径等。

  3. 权限管理：分配和管理不同角色的权限。

  4. 景点信息管理：管理景点信息，包括新增、查看、修改、删除景点信息。

  5. 景点分类管理：管理景点分类，包括新增、查看、修改、删除景点分类。

  6. 我的收藏管理：管理用户的收藏信息，包括查看用户的收藏记录。

用户角色：

  1. 我的收藏管理：管理自己的收藏信息，包括查看自己的收藏记录。

  2. 景点信息查看：查看景点信息列表。

  3. 景点资讯查看：查看景点资讯列表。

运行环境

jdk1.8 + idea + mysql5.7 + tomcat8 + vscode

项目技术

springboot2 + vue2 + elementui + nodejs14 + 协同过滤算法

项目截图

1.主页

基于协同过滤的旅游产品推荐系统(开题报告+源码）
liu10611的博客
02-15 893
本系统（程序源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景： 随着经济的发展和生活水平的提高，旅游业已成为人们休闲娱乐的重要方式之一。面对日益增长的旅游需求和丰富的旅游产品选择，如何为用户推荐合适的旅游产品成为了一个挑战。传统的推荐手段往往依赖于用户的主动搜索和旅行社的人工推荐，这些方法难以满足个性化和多样化的需求。协同过滤作为一种成熟的推荐技术，能够根据用户的历史行为和相似用户偏好自动推荐产品，为解决这一问题提供了可能。
django基于协同过滤的旅游产品推荐系统(程序+开题报告)
宇立毕设程序
01-27 1251
此外，推荐系统还可以通过分析用户的浏览和购买行为，发现用户的兴趣爱好和潜在需求，为旅游服务提供商提供决策支持，帮助他们优化产品设计和营销策略。首先，收集用户的基本信息和行为数据，然后，利用协同过滤算法分析用户的行为数据，发现用户的兴趣爱好和潜在需求，最后，根据用户的需求和兴趣爱好，推荐合适的旅游产品。后端框架: Python开发的 Django 框架。本研究旨在构建一个基于协同过滤的旅游产品推荐系统，通过对用户的浏览和购买行为进行分析，发现用户的兴趣爱好和潜在需求，从而推荐给用户他们可能感兴趣的旅游产品。
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）
weixin_41915110的博客
09-11 1465
【摘要】本文介绍了一个基于协同过滤算法的旅游推荐系统，采用SpringBoot+Vue技术栈实现。系统通过分析用户行为数据（如评分、浏览记录）计算用户/物品相似度，提供个性化景点、路线及服务推荐。技术实现涵盖：1）SpringBoot构建推荐引擎，处理数据聚合与高并发；2）Vue.js实现动态交互界面；3）协同过滤核心算法（含相似度计算公式示例）。项目配套提供2000+计算机源码学习资源及开发工具教程，适用于解决旅游领域信息过载问题，具有提升用户粘性和算法优化的研究价值。扩展方向包括混合推荐、上下文感知及冷
基于Vue+Vant的旅游WebApp的设计与实现
weixin_57156294的博客
10-10 1986
基于Vue+Vant的旅游WebApp的设计与实现
毕业设计-基于协同过滤算法的旅游推荐系统
Hai_Lang_IT的博客
03-15 7742
毕业设计-基于协同过滤算法的旅游推荐系统：随着互联网技术的飞速发展和信息资源的日益丰富， 信息量的增长速度远远超过了我们所能处理的速度。如何 在如此庞大的信息量中找出我们感兴趣的信息是非常困 难的。推荐系统的研究和发展已经成为电子商务行业中不 可缺少的方法。它能够通过对用户的历史行为数据进行分 析找到用户比较感兴趣的商品或项目，达到对用户实现个 性化的推荐的目的。其中，使用协同过滤算法是推荐系统 中应用最成功、应用最广泛的技术之一。它的主要特点是 不依赖于产品的内容，而是完全取决于一类用户所表达的 喜好。
基于协同过滤算法的旅游推荐系统
weixin_mtyeducation
09-13 1609
该系统基于springboot技术，数据层为MyBatis，mysql数据库，适合选题：推荐算法、协同过滤、旅游推荐、推荐系统、算法、Java项目、javaweb等。
精选资源
springboot+vue基于协同过滤算法的音乐推荐系统源码.zip
05-10
springboot+vue基于协同过滤算法的音乐推荐系统，本音乐网站的开发主要利用 VUE 框架开发前台和后台，后端接口用 Spring Boot + MyBatis 来实现，数据库使用的是 MySQL。 springboot+vue基于协同过滤算法的音乐...
精选资源
基于springboot+Vue的旅游推荐系统设计与实现（Java毕设，附源码，数据库，教程）.zip
03-08
Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot+Vue 开发的，含有代码注释，大多数人可以看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 包含：项目源码、数据库脚本、软件...
A021基于springboot+vue3的协同过滤算法的旅游推荐系统（完整前后端代码+sql脚本+前后端分离+全套软件）
06-21
springboot2 + vue3 + elementui + nodejs14 + 协同过滤算法 ### 项目亮点 使用协同过滤算法实现景点推荐功能 视频演示地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1rFAaIgBdsjbsLOyDp4-UNA?pwd=hqzq 提取码: hqzq
精选资源
4b008-基于springboot+vue的协同过滤算法旅游推荐系统.zip
12-30
项目资源包含：可运行源码+sql文件+ 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程...系统是一个很好的项目，结合了后端服务（SpringBoot）和前端用户界面（Vue.js）技术，实现了前后端分离。
基于协同过滤的旅游推荐系统（Python+Django）
MiTa0的博客
12-08 2505
使用基于协同过滤的方法，为用户推荐一座城市的景点或路线（这个系统中总共是四种推荐方式。猜你喜欢——基于用户的协同过滤。热门推荐——根据爬取的评分高低排序。随机推荐——随机进行推荐。类似推荐——基于地点的推荐），同时实现登陆、查看景点信息、搜索景点、评论评分收藏等多种功能 后台管理员可以实现增删改查等多种功能
基于vue的旅游网项目
yangyanqin2545的博客
06-13 1989
vue旅游网项目 1、reset.css 引入css import ‘./assets/css/reset.css’ 在这个文件中添加：html{font-size:50px;} a{text-decation:none} 2、fastclick.js npm i fastclick --save; //在main.js中引入 import FastClick from ‘fastclick’; FastClick.attach(document.body) 3、字体图标（阿里的字体图标） (1)将icon
基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现
No_Name_Cao_Ni_Mei的博客
12-07 2947
另一方面，本研究意在应用协同过滤算法的核心思想，构建用户-旅游项目的评分矩阵，通过分析用户之间的相似度及其对旅游项目的评分，实现用户之间的互动和信息共享。它基于用户历史行为数据，通过分析用户的行为模式和喜好，发现用户与其他用户之间的共同兴趣和相似性，从而预测用户对旅游目的地的喜好程度，并给出个性化的推荐。综上所述，通过基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计和实现，可以提供个性化的旅游推荐服务，提升用户的旅游体验，为旅游行业提供市场竞争的优势，具有重要的实际应用价值和研究意义。
springboot基于WEB的旅游推荐系统
xh520chxu的博客
09-07 179
开发语言：Java使用框架：spring boot前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3数据库：MySQL 5.7数据库管理工具：Navicat或sqlyog开发工具：IDEA或Ecplise这个环节需要使用前面的设计方案，包括对系统模块的设计，还有对程序后台的数据支持的数据库的设计等。不过这部分内容还是强调系统编码人员的开发能力，要把前面设计的内容通过编码的形式以一个完整的，可以运行的系统呈现出来。功能模块的实现。
基于Python协同过滤推荐算法的旅游管理与推荐系统
m0_73484725的博客
11-26 681
旅游管理与推荐系统是一种通过推荐算法为游客提供个性化旅游推荐的系统。基于Python的协同过滤推荐算法在旅游管理和推荐系统中得到了广泛应用。以下是对基于Python协同过滤推荐算法的旅游管理与推荐系统的介绍：协同过滤推荐算法：协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据和用户之间的相似性进行推荐的算法。它通过分析用户的历史行为数据，找出与其他用户相似的人，并基于这些相似性为用户提供个性化的推荐。在旅游管理与推荐系统中，协同过滤推荐算法可以通过分析用户在网站上的浏览、搜索和购买记录等数据来实现。
基于协同过滤算法的旅游推荐系统(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)
梁凯毕设程序
12-06 1149
随着旅游业的快速发展，越来越多的人选择旅行作为休闲娱乐的方式。系统将根据用户的历史旅行偏好和其他人的评价，为用户提供个性化的旅游目的地和景点推荐。+ Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。用户发送请求：用户通过浏览器或其他客户端向系统发送请求，请求访问特定的页面或执行特定的操作。这包括数据的处理、计算、验证等操作。前端展示结果：前端接收到后端返回的数据，根据需要进行展示。后端程序接收到请求后，根据请求的类型和参数进行相应的处理。
开题报告：基于协同过滤的旅游景点推荐系统
qalangtao的博客-qalangtao.com
11-25 1630
基于此，设计并实现一个基于协同过滤的旅游景点推荐系统，旨在通过分析用户过往行为数据，智能推荐适合的旅游景点，提升用户的选择体验。文献[1]通过分析用户对不同景点的偏好，提出了一种基于用户行为直接生成推荐的协同过滤模型，并在某旅游平台上进行实验，取得了良好的推荐效果。因此，结合用户行为分析与一定的内容推荐机制，设计一个新型的推荐系统将成为本研究的重要方向。综上所述，本研究基于协同过滤的旅游景点推荐系统设计与实现，不仅能够解决旅游信息获取中的个性化问题，也能提升用户体验，为后续更深入的研究提供基础。
django基于协同过滤的旅游推荐系统
QQ2083558048的博客
12-06 604
随着计算机技术的发展和网络的普及。采用当前流行的B/S模式以及3层架构的设计思想通过Python技术来开发此系统的目的是建立一个配合网络环境的旅游推荐的平台，这样可以有效地解决数据旅游混乱的局面。本文首先介绍了旅游推荐的发展背景与发展现状，然后遵循软件常规开发流程，首先针对系统选取适用的语言和开发平台，根据需求分析制定模块并设计数据库结构，再根据系统总体功能模块的设计绘制系统的功能模块图，流程图以及E-R图。然后，设计框架并根据设计的框架编写代码以实现系统的各个功能模块。
基于协同过滤的旅游推荐系统 学渣的毕业设计总结
Rain_Hpu的博客
07-03 8793
我的毕业设计选题是《基于协同过滤的旅游推荐系统的设计与实现》，用到了python语言，在pycharm中实现。系统主要包含用户的登录注册、个人信息管理、个性化推荐、景点查找、景点收藏评论和后台管理六大功能模块。同组的一个女生是电影推荐系统，不过是用java实现的。 一、简述 整个程序是用的B站一个学长的代码，只不过那个代码中没有用到协同过滤的推荐，展示的结果是随机推荐的几个。视频中使用到了VMware虚拟机，python2，我的是python3，一开始想着可能不太通用，python卸了重装了好几回。后来发现
基于springboot+vue和协同过滤算法的旅游推荐系统
最新发布
10-09
虽然所给引用中未直接提供基于Spring Boot、Vue和协同过滤算法的旅游推荐系统开发资料，但可以从相关的推荐系统案例中获取一些开发思路。 在开发思路上，可参考基于协同过滤算法的Spring Boot旅游个性化推荐系统，该系统通过协同过滤算法结合Spring Boot框架的高效开发能力，为用户提供全面、个性化的旅游推荐平台，还具备行程规划、用户反馈和数据可视化等功能，致力于打造智能、便捷的旅游推荐系统，为旅行者提供更好的旅行规划体验[^1]。 在框架选择方面，Spring Boot是一个基于Java的开源框架，由Pivotal团队开发，能简化Spring应用程序的初始化和开发过程。它通过自动配置简化应用设置，提供众多内置功能和插件，与各种流行框架和库集成良好，还对云计算和微服务提供支持，能提高Java开发的效率和应用性能；前端可采用Vue.js框架，借助其响应式数据绑定和组件化特点，为用户提供清晰、流畅的用户界面和良好的交互体验[^3][^5]。 在数据存储上，可借鉴电影推荐系统和非遗推荐系统，采用MySQL作为后台数据库，实现数据的稳定存储与高效查询[^2][^3][^4]。 关于代码示例，由于引用中未给出，可参考以下通用的Spring Boot和Vue结合的简单示例代码结构： ### Spring Boot后端示例（Java） ```java // 控制器示例 import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class RecommendController { @GetMapping("/recommend") public String getRecommendation() { // 这里可以调用协同过滤算法实现推荐逻辑 return "推荐内容"; } } ``` ### Vue前端示例 ```vue <template> <div> <button @click="getRecommendation">获取推荐</button> <p>{{ recommendation }}</p> </div> </template> <script> export default { data() { return { recommendation: '' }; }, methods: { async getRecommendation() { try { const response = await fetch('/recommend'); this.recommendation = await response.text(); } catch (error) { console.error('获取推荐失败:', error); } } } }; </script> ```
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