本文项目编号 25001 ，文末自助获取源码 \color{red}{25001，文末自助获取源码} 25001，文末自助获取源码
目录
- 一、系统介绍
- 二、系统录屏
- 三、启动教程
- 四、功能截图
- 五、文案资料
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- [5.1 选题背景](#5.1 选题背景)
- [5.2 国内外研究现状](#5.2 国内外研究现状)
- 六、核心代码
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- [6.1 查询数据](#6.1 查询数据)
- [6.2 新增数据](#6.2 新增数据)
- [6.3 删除数据](#6.3 删除数据)
一、系统介绍
基于大数据的旅游推荐系统，采用Vue.js作为前端开发框架，结合Python和Django作为后端，Hive作为大数据处理框架进行开发。系统设计包括多个功能模块，如旅游景点模块、门票订单模块、酒店预定模块、旅游线路模块以及分享论坛模块。通过整合各模块功能，系统能够实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的旅游推荐服务，提高用户的旅行体验和决策效率。系统的实现展示了大数据技术在旅游行业中的应用潜力，并为旅游推荐系统的开发提供了新的思路。
前端技术：Vue.js3
后端技术：Python + Django
数据库：MySQL8
基于大数据的旅游推荐系统是一个集成了前端和后端技术的综合应用，旨在为用户推荐个性化的旅游方案。采用Vue.js作为前端开发框架，Python和Django作为后端技术栈，以及Hive作为大数据处理框架，该系统能够处理和分析大量的旅游相关数据，为用户提供精准的推荐服务。
系统设计包括多个功能模块，如旅游景点模块提供详尽的景点信息和用户评价，门票订单模块让用户能够方便地在线预订门票，酒店预定模块则整合了各大酒店资源，提供预订服务。旅游线路模块根据用户偏好和历史行为推荐个性化的旅游路线，而分享论坛模块则允许用户交流旅游心得，分享攻略，增强社区互动性。
二、系统录屏
三、启动教程
四、功能截图
五、文案资料
5.1 选题背景
随着互联网技术的发展和大数据时代的到来，旅游行业面临数字化转型的契机。用户在规划旅游行程时，越来越依赖于线上信息和个性化推荐，这促使旅游推荐系统成为连接用户和旅游资源的重要桥梁。现代旅游推荐系统需整合海量数据并提供智能化解决方案，以满足用户对旅游体验个性化、多样化的需求，同时帮助旅游业者更有效地管理和分配旅游资源。因此，开发一个基于大数据的旅游推荐系统，不仅能够提升用户体验，促进旅游消费，还能推动旅游行业向数据驱动型的方向发展。
5.2 国内外研究现状
在全球化的背景下，旅游业作为朝阳产业，正在迅速发展。随着互联网技术尤其是大数据技术的崛起，国内外的旅游推荐系统正迅速成为旅游服务领域的热点。旅游推荐系统旨在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信息和建议，以提高旅游体验并优化旅游决策。
在国外旅游推荐系统的研究和发展较早起步。如TripAdvisor，作为全球最大的旅游社区和旅游相关评论和意见的网站，通过用户生成的内容，提供酒店、景点和餐厅的评分和评论。Google Travel通过整合航班、酒店和活动信息，提供一站式的旅行规划服务。Airbnb也通过推荐算法提升了用户的住宿体验，其推荐系统不仅考虑了地理位置和价格，还包括用户的偏好和历史行为。
在学术研究方面，国内外学者在推荐系统的算法和模型上进行了大量探索。协同过滤、内容推荐和混合推荐模型是当前旅游推荐系统中常见的几种技术。协同过滤通过分析用户间的相似性来推荐项目，而内容推荐侧重于分析项目的特征。混合推荐模型则结合了两者的优点，旨在提高推荐的准确性和覆盖率。
随着机器学习和深度学习技术的发展，旅游推荐系统开始引入这些先进技术来提升推荐质量。如使用神经网络对用户行为序列进行建模，以捕捉复杂的用户偏好和兴趣变化。此外，自然语言处理技术也被应用于处理用户评论和反馈，以提取情感倾向和关键词，进一步丰富推荐模型。
旅游推荐系统也面临着挑战。数据隐私和安全性是用户关心的问题，如何在保护用户隐私的同时提供个性化服务，成为研究的重点。旅游推荐系统需要处理多样化和动态变化的数据，如何快速准确地更新推荐结果，也是技术难点之一。
国内外旅游推荐系统的研究现状表明，大数据和人工智能技术的应用正不断推动旅游推荐系统的创新发展。随着技术的不断进步，旅游推荐系统将更加智能化、个性化，为用户提供更加丰富和精准的旅游信息服务，推动旅游业的数字化转型。
六、核心代码
6.1 查询数据
java
@RequestMapping("/lists")
public R list( GukeEntity guke){
EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();
ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke"));
return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));
}6.2 新增数据
java
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){
guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
//ValidatorUtils.validateEntity(guke);
GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));
if(user!=null) {
return R.error("用户已存在");
}
guke.setId(new Date().getTime());
gukeService.insert(guke);
return R.ok();
}6.3 删除数据
java
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
return R.ok();
}本文项目编号 25001，希望给大家带来帮助！