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基于SpringBoot和Vue的智能旅游推荐系统设计与实现

love彤彤·2026-08-28·阅读 70 GEO检测（免费）
协同过滤算法SpringBootVue
|难度：普通|阅读约 12 分钟

1. 项目背景与核心价值

旅游推荐系统在当今数字化时代已成为在线旅游平台的核心竞争力之一。传统的推荐方式往往基于简单的规则或热门排序，难以满足用户个性化需求。N-159系统通过整合SpringBoot后端框架、Vue前端框架和AI协同过滤算法，构建了一套智能化程度高、响应迅速的个性化旅游推荐解决方案。

这个系统的独特之处在于：

  • 采用协同过滤算法分析用户历史行为数据，挖掘潜在兴趣点
  • 结合SpringBoot的微服务特性实现高并发推荐服务
  • 利用Vue的响应式特性打造流畅的用户交互体验
  • 整个系统从数据采集到推荐结果呈现形成完整闭环

提示：在实际旅游推荐场景中，冷启动问题和数据稀疏性是两大挑战。本系统通过混合推荐策略（协同过滤+内容特征）有效缓解了这些问题。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 技术架构设计

2.1 整体架构图

code复制[前端层] Vue.js + ElementUI + Axios
    ↑↓ HTTP/JSON
[业务层] SpringBoot + SpringSecurity + Redis
    ↑↓ JPA/Hibernate
[数据层] MySQL + MongoDB
    ↑
[算法层] Python协同过滤服务

2.2 技术选型考量

后端选择SpringBoot的原因：

  • 自动配置特性快速搭建RESTful API
  • 内置Tomcat简化部署流程
  • 丰富的Starter依赖（如spring-boot-starter-data-jpa）
  • 完善的监控机制（Actuator）

前端选择Vue.js的优势：

  • 组件化开发便于推荐模块复用
  • Vuex状态管理适合推荐结果的实时更新
  • 轻量级框架不会影响推荐响应速度
  • 丰富的UI库（如ElementUI）加速开发

数据库组合方案：

  • MySQL：存储用户基础信息、订单数据等结构化数据
  • MongoDB：存储用户行为日志、景点非结构化数据
  • Redis：缓存热门推荐结果、用户短期偏好

3. 协同过滤算法实现

3.1 算法选型与优化

本系统采用改进的Item-based协同过滤算法，主要优化点包括：

  1. 相似度计算优化
python复制def improved_cosine_
深度内容推荐
1、企业AI应用三维评估框架与标杆实践
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