SpringBoot 四川旅游推荐系统-----Vue + SpringBoot + 协同过滤的旅游决策平台----附源码80043

旅游类项目最容易写成一个“景点展示网站”，但真正有区分度的地方，是系统能不能帮助用户完成旅行决策。四川景点数量多、类型丰富，用户面对大量景区、攻略和路线信息时，往往不是缺少内容，而是不知道如何快速筛选适合自己的目的地。

这套四川旅游推荐系统围绕“发现景点—比较信息—查看攻略—参考榜单—社区验证—形成偏好—再次推荐”构建完整闭环。前端使用 Vue.js，后端基于 SpringBoot，MySQL 负责数据持久化，并通过协同过滤思路利用用户浏览、收藏、评分等行为生成个性化推荐。

一、这个系统不是“景点展示站”，而是一条旅游决策链

站在用户角度，旅行前最典型的几个问题是：四川有哪些值得去的地方？某个景区适不适合自己？路线怎么安排？其他游客怎么评价？热门景点和真实口碑是否一致？系统把这些问题拆进不同模块，再通过推荐机制把它们连接起来。

用户的核心决策路径可以概括为：

首页发现 → 个性化推荐 → 景区详情 → 旅游攻略 → 景区榜单 → 交流论坛 → 收藏/点赞/评论 → 行为数据反哺推荐

因此，这个项目的重点不是单个页面做得多，而是让“内容、行为和推荐”形成循环。用户每一次浏览、收藏和评价，都可以成为后续推荐与榜单计算的重要依据。

图1 系统功能结构图

二、推荐功能的核心：让用户行为变成“兴趣信号”

论文中明确将协同过滤算法用于首页推荐，推荐依据来自用户的浏览、收藏和评分记录。也就是说，系统并不只按照固定标签展示景点，而是尝试根据用户已经产生的行为，推送更符合其兴趣的景区和旅游攻略。

从业务上看，可以把推荐过程理解为四步：

• 记录行为：用户浏览景区、收藏攻略、点赞或评分；

• 形成偏好：这些行为反映用户对某类景点、路线或内容的兴趣；

• 寻找相似关系：结合其他用户的行为，寻找兴趣相近的用户或相似内容；

• 输出结果：在首页、景区信息和攻略等位置优先展示更可能感兴趣的内容。

论文没有给出协同过滤相似度计算、Top-N 召回或评分预测的完整公式与实现代码，因此文章只保留其在系统中的业务落点，不额外扩展未在原文中实现的算法细节。

三、用户怎么完成一次四川旅游目的地筛选

1. 首页：先给出“值得看”的内容

首页负责第一轮内容分发。轮播图展示热门景区、旅游资讯和推荐活动，同时结合用户行为进行个性化景区与攻略推荐，并提供景区、攻略和榜单等快捷入口。它承担的是“发现”功能，而不是单纯的导航页。

图2 系统首页

2. 景区信息：从推荐进入具体决策

当用户对某个目的地产生兴趣后，可以进入景区信息模块查看景点名称、类型、等级、开放时间、图片和景区介绍等信息。系统还保留点击数、点赞数以及智能推荐相关字段，为内容热度和推荐展示提供数据基础。

图3 景区信息查看界面

3. 旅游攻略：解决“到了以后怎么玩”

旅游攻略模块进一步补足路线和行程规划。攻略数据包含路线名称、路线类型、发布日期、路线封面和攻略详情，并支持点击、点赞、推荐和置顶等运营属性。对用户来说，景区信息解决“去不去”，攻略则解决“怎么去、怎么玩”。

图4 旅游攻略界面

4. 景区榜单：用热度和口碑降低选择成本

景区榜单把多个景点放到同一评价维度中。论文中的榜单数据包含收藏数量、好评数量、点赞数和上榜描述，系统可结合访问量、评分和评论等因素形成热门榜、口碑榜等结果，帮助用户快速缩小选择范围。

图5 景区榜单界面

5. 交流论坛：把真实旅行经验引入推荐系统

旅游决策往往不仅依赖官方介绍，还会受到其他游客真实体验的影响。交流论坛允许用户发帖、评论、点赞并讨论路线、住宿和美食等内容，让平台从“旅游信息库”变成具有互动能力的内容社区。

图6 交流论坛界面

四、技术架构：推荐只是上层能力，底层仍要把数据链跑稳

系统整体采用典型的 Web 分层架构。浏览器端通过 Vue.js 页面与后端交互，Controller 接收请求，Service/Model 负责业务逻辑，MyBatis 完成持久化访问，最终由 MySQL 保存用户、景区、攻略、榜单以及社区相关数据。

图7 系统架构图

这种结构的优势在于推荐逻辑和基础 CRUD 可以分层处理。景区、攻略等内容仍通过标准接口完成查询和维护，而推荐模块可以在业务层基于已有行为数据进行排序或筛选，不需要破坏底层数据访问结构。

五、数据库设计：哪些字段真正支撑了“推荐”和“榜单”

从数据库设计看，系统中最值得关注的并不是用户表本身，而是景区、攻略和榜单表中与行为相关的字段。E-R 图将用户、景区信息、旅游攻略、公告资讯和管理员等实体连接起来，形成内容管理与用户访问关系。

图8 系统总 E-R 图

这些字段让平台具备了“可运营、可统计、可推荐”的数据基础。尤其是点击、点赞、收藏、好评与推荐标记，可以用于衡量内容热度，也能够作为后续优化推荐策略时的重要输入。

六、后台不是简单维护数据，而是在维护推荐系统的“内容质量”

推荐结果是否可靠，首先取决于底层内容是否准确。如果景区信息过期、榜单长期不更新、论坛充斥垃圾内容，那么算法再复杂也无法带来好的用户体验。因此管理员端承担了内容治理和运营维护的核心职责。

1. 用户治理

管理员可以查看普通用户信息，对异常或违规账号进行处理，同时通过用户活动记录了解平台使用情况，为后续系统优化提供数据依据。

图9 用户管理界面

2. 景区资料维护

景区信息管理负责维护景区名称、类型、等级、开放时间、封面和介绍等基础内容。用户端的搜索、查看和推荐都依赖这些数据，因此景区资料的及时性直接影响推荐结果的可信度。

图10 景区信息添加界面

3. 榜单运营

管理员可以维护景区榜单，根据用户反馈、热度、评分和评论等数据调整榜单内容。榜单属于“人工运营 + 数据指标”共同作用的模块，与纯算法推荐形成互补。

图11 景区榜单管理界面

4. 公告与社区内容管理

公告资讯用于发布旅游安全提示、平台更新和节假日活动等信息；交流管理则负责帖子审核、删除或屏蔽，降低违规内容和垃圾信息对社区氛围的影响。

图12 公告资讯添加界面

图13 交流管理界面

七、接口实现：基础查询和新增如何支撑各业务模块

从论文给出的代码可以看到，景区、榜单、论坛等模块大量复用了统一的数据查询、新增和删除接口。列表页面通过分页查询接口读取数据，后台新增内容则通过统一 Service 写入数据库。

@RequestMapping("/get_list")
public Map<String, Object> getList(HttpServletRequest request) {
Map<String, Object> map = service.selectToPage(
service.readQuery(request),
service.readConfig(request)
);
return success(map);
}

@PostMapping("/add")
@Transactional
public Map<String, Object> add(HttpServletRequest request) throws IOException {
service.insert(service.readBody(request.getReader()));
return success(1);
}

用户注册部分还包含账号查重与密码加密逻辑：先按照用户名查询已有账号，如果存在则直接返回“用户已存在”，否则对密码进行加密后再入库。

图14 用户注册界面

图15 用户登录界面

八、测试不只验证页面能打开，更要验证旅游决策链是否顺畅

论文测试覆盖用户注册、用户登录、交流论坛互动、景区信息查看和旅游攻略查看五个核心模块。测试既包含正常流程，也包含重复用户名、错误邮箱、弱密码、错误登录信息、违规发帖等异常输入。

景区信息测试进一步检查了景区基本信息显示、分类筛选、游客评价、门票信息以及详情页返回；攻略测试则覆盖内容加载、收藏、分享、图片或视频查看以及评论。最终结果表明主要功能能够正常执行，异常输入能够被拦截并给出提示，整体可用性较好，但响应速度与异常场景下的用户引导仍有继续优化空间。

九、这个项目最值得复用的设计思路

• 用“推荐 + 榜单 + 攻略 + 社区”共同解决旅游决策，而不是只做景点 CRUD；

• 把浏览、收藏、评分等行为视为兴趣信号，为协同过滤推荐提供数据来源；

• 景区表、攻略表保留点击、点赞、推荐等运营字段，便于后续做排序与分析；

• 管理员不仅维护数据，还负责榜单、公告和论坛治理，保证推荐内容的质量；

• 前后端分离架构让内容管理、用户交互和推荐逻辑可以相对独立地扩展。

如果继续扩展，可以在现有行为数据基础上增加更细的用户画像、推荐效果评估、路线组合推荐以及后台数据看板。不过这些属于后续增强方向，不是当前论文已完成的功能。

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