详细介绍：智能推荐旅游平台信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

实话实说：

C有自己的项目库存，不要求找别人拿货再加价。

摘要

随着旅游业的快速发展，个性化旅游推荐成为提升用户体验的关键需求。传统的旅游平台大多依赖人工推荐或简单的筛选机制，难以满足用户对精准化、智能化服务的需求。智能推荐旅游平台通过整合大数据分析、机器学习算法和用户行为建模，能够动态调整推荐内容，为用户提供更符合其偏好的旅游方案。该平台利用分析用户的历史行为、兴趣标签和实时反馈，结合目的地热度、季节性和用户画像，生成定制化的旅游路线、景点推荐和住宿建议。此外，平台还帮助多维度内容可视化，帮助用户直观了解旅游趋势和热门目的地。关键词包括：智能推荐、旅游平台、用户画像、个性化服务、大数据分析。

系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js前端技术和MySQL数据库，构建了一个高可用、易扩展的旅游推荐平台。后端通过RESTful API提供数据交互，集成协同过滤和内容推荐算法，达成动态推荐逻辑。前端采用响应式设计，兼容多终端设备，献出用户注册登录、兴趣标签管理、旅游路线收藏和实时反馈机制。数据库设计优化了查询性能，支持高并发访问，并凭借缓存机制提升响应速度。系统还包含管理员模块，支持景点信息管理、用户行为分析和推荐策略调整。关键词包括：SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤、响应式设计。

数据表说明

该表的主键，存储用户核心属性及偏好标签，结构表如表3-1所示。就是用户基础信息数据表：用户注册时自动生成唯一标识，用户编号

字段名	数据类型	说明
user_id	BIGINT	用户编号（主键）
username	VARCHAR(50)	用户名
password_hash	VARCHAR(64)	加密密码
email	VARCHAR(100)	邮箱（唯一约束）
preference_tag	JSON	兴趣标签集合
create_time	DATETIME	账户创建时间

该表的主键，存储景点详情及推荐权重，结构表如表3-2所示。就是旅游景点数据表：景点信息由管理员录入，景点编号

字段名	数据类型	说明
spot_id	BIGINT	景点编号（主键）
spot_name	VARCHAR(100)	景点名称
description	TEXT	景点详细介绍
location_coord	POINT	地理坐标
popularity_score	FLOAT	热度评分（0-10）
seasonal_factor	JSON	季节权重参数

用户行为日志数据表：用户操作时自动记录，日志编号是该表的主键，存储行为类型及关联信息，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
log_id	BIGINT	日志编号（主键）
user_id	BIGINT	关联用户编号
behavior_type	VARCHAR(20)	行为类型（点击/收藏）
related_spot	BIGINT	关联景点编号
action_time	TIMESTAMP	行为发生时间

博主介绍：

江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目达成。数据展示：
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系统介绍：