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基于协同过滤算法的个性化旅游推荐系统设计与实现

常河·2026-09-05·阅读 80 GEO检测（免费）
协同过滤算法推荐系统SpringBoot
|难度：普通|阅读约 14 分钟

1. 项目概述

作为一个在苏州生活多年的技术从业者，我深刻感受到这座城市的旅游魅力。2022年苏州接待游客超过1.2亿人次，旅游收入高达2630亿元，这些数字背后反映的是游客对苏州园林文化和历史底蕴的热爱。但与此同时，我也注意到很多游客在规划行程时面临选择困难——景点太多、路线太杂、个性化需求难以满足。这正是我们开发这个基于协同过滤算法的旅行规划与分享平台的初衷。

这个毕业设计项目采用SpringBoot+Vue技术栈，核心是通过协同过滤算法分析用户行为数据，为不同类型的游客提供个性化的旅游路线推荐。平台不仅包含常规的景点信息展示，更重要的是建立了完善的用户画像系统和推荐引擎，能够根据用户的历史浏览、收藏、评价等行为，智能推荐符合其偏好的旅游路线。

提示：协同过滤算法是推荐系统领域最经典的技术之一，它通过分析用户-物品的交互矩阵，发现用户之间或物品之间的相似性，从而产生个性化推荐。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 技术架构设计

2.1 整体架构

系统采用主流的前后端分离架构：

  • 前端：Vue.js + ElementUI
  • 后端：SpringBoot + MyBatis
  • 数据库：MySQL 5.7/8.0
  • 开发工具：IDEA + JDK1.8

这种架构的优势在于：

  1. 前后端职责分离，便于团队协作开发
  2. Vue的组件化开发模式提高了代码复用率
  3. SpringBoot的自动化配置简化了后端开发
  4. 使用RESTful API进行数据交互，接口规范统一

2.2 数据库设计

核心表包括：

  • 用户表(user)：存储用户基本信息、偏好标签
  • 景点表(scenic_spot)：景点详情、分类、评分
  • 路线表(route)：推荐路线、包含景点、时长
  • 用户行为表(user_behavior)：浏览、收藏、评分记录
sql复制CREATE TABLE `user_behavior` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `item_id` int(11) NOT NULL,
  `behavior_type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '1浏览 2收藏 3评分',
  `behav
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