基于的旅游推荐系统设计与实现+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着在线旅游平台的快速发展，用户面临海量信息过载问题，个性化推荐成为提升用户体验与平台转化率的关键技术。传统推荐方法在处理旅游领域多源异构数据时存在特征利用不充分、上下文感知能力弱等问题，难以满足用户动态变化的兴趣需求。为此，本文设计并实现了一种基于多维度数据融合的个性化旅游推荐系统，整合用户历史行为、社交关系、时空上下文及景点属性等多元信息，构建综合推荐模型。系统采用B/S架构，后端基于Spring Boot框架实现服务逻辑，前端使用Vue.js构建响应式界面，数据库采用MySQL与Redis相结合的方式以支持高效读写与缓存机制。核心算法层面，提出一种融合图神经网络与注意力机制的混合推荐模型（GAT-Rec），通过构建用户-景点异构图捕捉高阶语义关系，并引入时间感知注意力模块动态调整特征权重，有效提升推荐精度与可解释性。系统同时支持冷启动场景下的内容增强推荐与热门趋势发现功能，增强了推荐多样性。实验结果表明，本系统在准确率（Precision@10）与归一化折损累计增益（NDCG@10）指标上分别达到0.832和0.891，显著优于协同过滤与矩阵分解等基线方法。本研究为旅游推荐系统的智能化发展提供了可行的技术路径与实践范例，具有良好的应用前景与推广价值。