基于协同过滤算法的旅游网站推荐系统
作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码
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系统展示
【2025最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL+协同过滤算法的旅游网站推荐系统，前后端分离。
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
- 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven
前台界面
后台界面
摘要
本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的旅游网站推荐系统。该系统通过分析用户的历史行为和偏好，利用协同过滤算法预测用户未来的旅游需求，从而为用户提供个性化的旅游产品推荐。系统包括数据预处理、用户画像构建、推荐算法及结果展示等模块，并通过实验验证了其有效性和实用性。该系统能够提升用户的旅游体验，促进旅游市场的发展。
研究意义
基于协同过滤算法的旅游推荐系统对于提升旅游服务行业的整体水平具有重要意义。首先，该系统能够为用户提供更加个性化的旅游产品推荐，帮助用户在海量信息中快速找到满意的旅游方案。其次，该系统为旅游服务提供商提供了精准营销的工具，有助于增加销售机会和用户满意度。此外，该系统还有助于解决传统旅游产品推荐中存在的信息不对称、推荐不够个性化等问题，推动旅游市场的健康发展。
研究目的
本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的旅游网站推荐系统，通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的旅游产品推荐服务。该系统的实施将有助于提高推荐的相关性和准确性，满足用户的旅游需求。同时，该系统还旨在促进旅游产品的销售和推广，为旅游服务提供商提供有效的营销手段，提升市场竞争力。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
package com.utils;
public class JQPageInfo{
private Integer page;
private Integer limit;
private String sidx;
private String order;
private Integer offset;
public Integer getPage() {
return page;
}
public void setPage(Integer page) {
this.page = page;
}
public Integer getLimit() {
return limit;
}
public void setLimit(Integer limit) {
this.limit = limit;
}
public String getSidx() {
return sidx;
}
public void setSidx(String sidx) {
this.sidx = sidx;
}
public String getOrder() {
return order;
}
public void setOrder(String order) {
this.order = order;
}
public Integer getOffset() {
return offset;
}
public void setOffset(Integer offset) {
this.offset = offset;
}
}
总结
本文成功设计并实现了一个基于协同过滤算法的旅游网站推荐系统，该系统通过挖掘用户的历史行为和偏好信息，为用户提供个性化的旅游产品推荐。实验结果表明，该系统能够为用户提供准确且个性化的旅游推荐，提高用户的旅游体验。该系统具有较高的实用性和可扩展性，可以应对大规模用户和数据的情况，为旅游市场的发展提供了有力支持。
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