个性化旅游推荐系统设计 – 知海论文

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。

系统核心技术栈

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。

系统功能与应用场景

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。

同学们，您是否对这个个性化旅游推荐系统的设计感到好奇？它不仅是一个创新的项目，更是一个学习的好机会。通过这个项目，您可以深入了解SpringBoot、Vue.js以及MySQL等核心技术的应用，同时还能掌握如何构建一个高效的旅游推荐系统。这对于您的学术研究和技术积累都是非常有价值的。

在知海论文的帮助下，您可以轻松获取到这个项目的源码、论文以及其他相关资源。这些资源不仅能帮助您顺利完成毕业设计或开题报告，还能让您在答辩时更加自信。更重要的是，这样的项目能够激发您的创新思维，帮助您在未来的职业生涯中脱颖而出。

技术不断进步，未来的旅游推荐系统将会更加智能和个性化。您现在所学的知识和技能，将为未来的发展奠定坚实的基础。为什么不从今天开始，加入我们，一起探索这个充满无限可能的领域呢？