摘要
随着互联网技术的快速发展和人们生活水平的提高，旅游行业逐渐成为全球经济的重要组成部分。传统的旅游信息获取方式存在信息分散、推荐不精准等问题，难以满足用户个性化需求。基于大数据和智能算法的旅游推荐系统应运而生，能够根据用户偏好和行为数据提供精准的旅游推荐服务，提升用户体验。该系统结合现代Web开发技术，构建了一个高效、易用的旅游推荐平台，帮助用户快速找到符合自身需求的旅游目的地和行程规划。关键词：旅游推荐系统、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MySQL。
本系统采用前后端分离的架构设计，前端使用Vue.js框架实现动态交互和响应式布局，后端基于SpringBoot框架搭建高效稳定的RESTful API服务，数据库采用MySQL存储用户信息、旅游数据和推荐结果。系统核心功能包括用户注册登录、旅游信息浏览、智能推荐算法、收藏管理和评论互动等。通过协同过滤算法分析用户行为数据，实现个性化推荐，同时结合地理位置和热门度等因素优化推荐结果。系统界面友好，操作便捷，为旅游爱好者和服务提供商搭建了一个高效的信息交流平台。关键词：协同过滤、RESTful API、智能推荐、用户行为分析。
数据表设计
用户信息数据表
用户信息数据表存储系统注册用户的基本信息，包括账号、密码、个人资料及偏好设置。用户ID是该表的主键，注册时间通过函数自动生成，确保数据唯一性和完整性。结构表如表3-1所示。
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| gender | CHAR(1) | 性别（M/F） |
| birth_date | DATE | 出生日期 |
| preference_tags | TEXT | 用户偏好标签 |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
旅游景点数据表
旅游景点数据表存储旅游景点的详细信息，包括名称、描述、地理位置和热门度评分等。景点ID是该表的主键，数据通过管理员或爬虫程序定期更新。结构表如表3-2所示。
| spot_id | BIGINT | 景点唯一标识（主键） |
| spot_name | VARCHAR(100) | 景点名称 |
| description | TEXT | 景点描述 |
| location | VARCHAR(100) | 地理位置 |
| latitude | DECIMAL(10,6) | 纬度坐标 |
| longitude | DECIMAL(10,6) | 经度坐标 |
| popularity | INT | 热门度评分 |
| image_url | VARCHAR(255) | 景点图片链接 |
用户行为数据表
用户行为数据表记录用户在平台上的操作行为，如浏览、收藏和评论等，用于分析用户偏好并优化推荐算法。行为ID是该表的主键，行为时间通过函数自动记录。结构表如表3-3所示。
| behavior_id | BIGINT | 行为唯一标识（主键） |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| spot_id | BIGINT | 关联景点ID |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/收藏/评论） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| rating | TINYINT | 用户评分（1-5） |
| comment_content | TEXT | 评论内容 |
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
系统介绍：
【毕业设计】SpringBoot+Vue+MySQL WEB旅游推荐系统平台源码+数据库+论文+部署文档，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： 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：
