摘要随着互联网技术的快速发展个性化旅游推荐系统逐渐成为旅游行业的重要工具。传统的旅游信息获取方式效率低下难以满足用户对个性化、智能化服务的需求。旅游推荐系统通过整合大数据分析、人工智能算法和用户行为分析能够为用户提供精准的旅游目的地推荐、行程规划和酒店预订等服务。该系统不仅提升了用户体验还为旅游企业提供了更高效的营销渠道。关键词旅游推荐系统、个性化服务、大数据分析、人工智能、用户行为分析。本系统基于SpringBoot和Vue框架开发采用前后端分离的架构设计后端使用SpringBoot提供RESTful API前端通过Vue实现动态交互界面。数据库采用MySQL存储用户信息、旅游景点数据和推荐记录并通过MyBatis实现数据持久化。系统功能包括用户注册登录、旅游景点信息管理、个性化推荐算法实现、订单管理及数据统计分析。系统通过协同过滤算法分析用户偏好结合热门景点数据生成推荐列表确保推荐结果的准确性和多样性。关键词SpringBoot、Vue、MySQL、MyBatis、协同过滤算法、个性化推荐。数据表用户信息数据表用户信息数据表用于存储用户的基本信息及偏好数据用户注册时系统自动生成唯一标识符作为主键同时记录用户的兴趣标签以便后续推荐算法调用。结构表如表3-1所示。表3-1 用户信息数据表user_profile字段名数据类型说明user_idBIGINT用户唯一标识主键usernameVARCHAR(50)用户名password_hashVARCHAR(100)密码哈希值emailVARCHAR(100)用户邮箱phone_numberVARCHAR(20)手机号码genderCHAR(1)性别M/Fage_groupINT年龄段1-6分类preference_tagsJSON用户兴趣标签JSON格式register_timeDATETIME注册时间旅游景点数据表旅游景点数据表存储旅游目的地的详细信息包括景点名称、地理位置、特色标签及评分数据为推荐算法提供基础数据支持。结构表如表3-2所示。表3-2 旅游景点数据表scenic_spot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)地理位置descriptionTEXT景点描述popularity_scoreFLOAT热门度评分price_rangeVARCHAR(20)价格区间tag_listJSON景点标签JSON格式created_atDATETIME创建时间推荐记录数据表推荐记录数据表存储用户与推荐结果的关联信息记录用户的点击、收藏及评分行为用于优化推荐算法。结构表如表3-3所示。表3-3 推荐记录数据表recommendation_log字段名数据类型说明log_idBIGINT记录唯一标识主键user_idBIGINT关联用户IDspot_idBIGINT关联景点IDaction_typeVARCHAR(20)行为类型点击/收藏等rating_valueINT用户评分1-5分action_timeDATETIME行为发生时间博主介绍‍博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线痴迷 SpringBoot 与前后端分离架构累计原创技术博文 200 篇 ❤手把手指导毕业设计 1000 项GitHub 开源仓库 star5k。系统介绍直接拿走意外获得200多套代码需要的滴我【2025最新】基于SpringBootVue的WEB旅游推荐系统管理系统源码MyBatisMySQL可提供说明文档通过AIGC功能参考截图系统架构参考视频演示请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我网名和签名项目案例参考