springboot+vue基于web的协同过滤算法的旅游攻略管理系统

同行可拿货,招校园代理 ,本人源头供货商

功能模块分析

用户管理模块

• 注册与登录：支持邮箱/手机号注册，OAuth2.0第三方登录（如微信、GitHub）。
• 个人中心：用户信息编辑、头像上传、密码修改。
• 权限控制：区分普通用户、管理员角色，实现RBAC权限管理。

旅游攻略管理模块

• 攻略发布：富文本编辑器支持图文混排，标签分类（如“亲子游”“穷游”）。
• 攻略检索：基于Elasticsearch实现全文搜索，支持按地点、季节等筛选。
• 互动功能：点赞、收藏、评论及回复，消息通知系统。

协同过滤算法实现

用户行为数据收集

• 隐式反馈：记录用户浏览时长、点赞、收藏等行为，量化权重（如收藏=3分，点赞=1分）。
• 显式反馈：用户对攻略的评分（1-5星），结合时间衰减因子降低旧数据权重。

相似度计算

• 用户相似度：采用改进的皮尔逊相关系数，解决冷启动问题：
  s i m ( u , v ) = ∑ i ∈ I u v ( r u i − r ˉ u ) ( r v i − r ˉ v ) ∑ i ∈ I u v ( r u i − r ˉ u ) 2 ∑ i ∈ I u v ( r v i − r ˉ v ) 2 sim(u,v) = \frac{\sum_{i\in I_{uv}}(r_{ui} - \bar{r}_u)(r_{vi} - \bar{r}_v)}{\sqrt{\sum_{i\in I_{uv}}(r_{ui} - \bar{r}_u)^2}\sqrt{\sum_{i\in I_{uv}}(r_{vi} - \bar{r}_v)^2}}sim(u,v)=∑i∈Iuv​​(rui​−rˉu​)2​∑i∈Iuv​​(rvi​−rˉv​)2​∑i∈Iuv​​(rui​−rˉu​)(rvi​−rˉv​)​
• 物品相似度：基于攻略标签共现，使用Jaccard指数：
  J ( A , B ) = ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ J(A,B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣​

混合推荐策略

• 离线计算：每日定时用Spark MLlib训练ALS模型，生成用户-攻略评分矩阵。
• 实时推荐：结合用户最近浏览记录，加权融合基于用户的CF和基于物品的CF结果。

系统技术实现

后端架构（Spring Boot）

• 数据层：MySQL存储结构化数据，Redis缓存热门攻略，MongoDB存储用户行为日志。
• 服务层：
  • 使用Spring Security + JWT实现认证
  • 异步处理推荐任务（@Async + RabbitMQ）
• API设计：RESTful风格，Swagger文档生成。

前端架构（Vue 3）

• 状态管理：Pinia替代Vuex，模块化存储用户状态和推荐数据。
• 可视化：ECharts展示用户行为分析图表，Mapbox GL集成地图交互。
• 性能优化：路由懒加载，攻略列表虚拟滚动（vue-virtual-scroller）。

部署与监控

• CI/CD：GitHub Actions自动化构建Docker镜像，Kubernetes集群部署。
• 监控：Prometheus采集指标，Grafana展示推荐算法命中率等关键指标。
  
  
  
  

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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