【2025最新】基于SpringBoot+Vue的WEB旅游推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL
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_id | BIGINT | 用户唯一标识，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| phone_number | VARCHAR(20) | 手机号码 |
| gender | CHAR(1) | 性别（M/F） |
| age_group | INT | 年龄段（1-6分类） |
| preference_tags | JSON | 用户兴趣标签（JSON格式） |
| 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_id | BIGINT | 景点唯一标识，主键 |
| spot_name | VARCHAR(100) | 景点名称 |
| location | VARCHAR(100) | 地理位置 |
| description | TEXT | 景点描述 |
| popularity_score | FLOAT | 热门度评分 |
| price_range | VARCHAR(20) | 价格区间 |
| tag_list | JSON | 景点标签（JSON格式） |
| created_at | DATETIME | 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_id | BIGINT | 记录唯一标识，主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| spot_id | BIGINT | 关联景点ID |
| action_type | VARCHAR(20) | 行为类型（点击/收藏等） |
| rating_value | INT | 用户评分（1-5分） |
| action_time | DATETIME | 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 Spring
Boot 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 star
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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SpringBoot+Vue的WEB旅游推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL（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：