springboot毕设基于协同过滤的个性化旅游推荐系统论文+程序+部署

发布时间：2024-12-07 06:53

个性化推荐算法：基于阅读历史和兴趣的推荐系统 #生活乐趣# #阅读乐趣# #电子书推荐#

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景

随着经济的发展和人们生活水平的提高，旅游已经成为人们休闲娱乐和丰富生活体验的重要方式。互联网的普及使得旅游信息大量涌现，然而，这种信息过载反而给游客带来了困扰。游客在面对海量的旅游目的地、景点、酒店、交通等信息时，很难快速、精准地找到符合自己需求和兴趣的内容。据相关调查显示，大部分游客在规划旅游行程时，会花费大量时间在不同的旅游网站和平台上筛选信息，但仍难以获取满意的个性化推荐。此外，不同游客有着多样化的旅游偏好，如文化爱好者可能更倾向于历史古迹，而自然爱好者则更钟情于山水美景。传统的旅游推荐方式往往是大众化的，缺乏对个体差异的考量，难以满足游客日益增长的个性化需求。因此，开发基于协同过滤的个性化旅游推荐系统具有很强的现实需求背景 1。

二、研究意义

基于协同过滤的个性化旅游推荐系统具有重要意义。从游客角度来看，它能够大大节省游客搜索旅游信息的时间和精力，提高旅游决策的效率。通过个性化推荐，游客可以发现更多符合自己兴趣的小众景点或独特旅游体验，提升旅游的满意度和质量。对于旅游企业而言，该系统有助于提高客户忠诚度。准确的个性化推荐可以吸引更多游客，增加旅游产品的预订量，进而提升企业的经济效益。在整个旅游行业层面，这样的系统有助于推动旅游行业的数字化转型，优化旅游资源的配置，促进旅游市场的繁荣发展。同时，个性化推荐系统也有助于挖掘小众旅游景点的潜力，实现旅游资源的均衡发展 1。

三、研究目的

本研究旨在开发一种基于协同过滤的个性化旅游推荐系统。具体目的包括：一是构建一个能够精准分析游客旅游偏好的系统，通过对游客的历史旅游行为（如景点浏览、收藏、评论等）进行分析，挖掘游客的兴趣点。二是实现基于协同过滤算法的个性化旅游景点推荐功能，根据游客之间的相似性，为游客推荐他们可能感兴趣但尚未涉足的景点。三是整合景点分类和景点信息等功能，为游客提供全面、细致的旅游信息，方便游客进行旅游规划。四是提高旅游推荐的准确性和个性化程度，满足不同游客多样化的旅游需求，提升游客的旅游体验 1。

四、研究内容

（一）用户模块研究

用户行为数据收集 研究如何收集用户的各类旅游相关行为数据，包括用户在旅游网站上的浏览记录、景点收藏情况、对景点的评论等。例如，通过在旅游网站上嵌入数据采集代码，实时记录用户与景点相关页面的交互行为。这些数据将成为分析用户旅游偏好的重要依据。同时要考虑数据的合法性和用户隐私保护，在收集数据前要获得用户的明确同意，并且对收集到的数据进行加密处理，防止用户数据泄露。用户画像构建 根据收集到的用户行为数据构建用户画像。通过对数据的挖掘和分析，将用户的旅游偏好进行量化和分类。例如，将用户划分为文化旅游爱好者、自然风光追求者、休闲度假型游客等不同类型。这有助于更精准地理解用户需求，为协同过滤推荐提供基础。还需要定期更新用户画像，因为用户的旅游偏好可能会随着时间、经历等因素发生变化。

（二）景点分类研究

景点分类体系建立 研究建立科学合理的景点分类体系。可以从多个维度进行分类，如按照景点的类型（如历史古迹、自然景观、主题公园等）、地理位置（如国内不同省份、国外不同国家和地区）、适合旅游的季节等。这样可以方便对景点进行管理和推荐。考虑不同游客对景点分类的需求差异，例如，对于初次旅游的游客可能更需要按照热门程度进行分类的景点推荐，而对于资深旅游爱好者可能更关注按特色分类的景点。景点分类更新与维护 随着新景点的开发和旧景点的改造，景点的属性可能会发生变化，因此需要研究如何及时更新景点分类信息。同时，要保证分类体系的稳定性，避免频繁的大幅度调整给推荐系统带来混乱。

（三）景点信息研究

景点信息采集 确定需要采集的景点信息内容，包括景点的基本信息（如名称、地址、开放时间等）、特色景点介绍、周边配套设施（如酒店、餐厅等）以及游客评价等。这些信息将丰富推荐系统的内容，为用户提供全面的旅游参考。研究从多种数据源采集景点信息的方法，如从官方旅游网站、旅游论坛、社交媒体等获取信息，并对这些信息进行整合和筛选，去除重复和错误信息。景点信息管理与展示 建立景点信息的管理机制，确保景点信息的准确性和时效性。对于景点信息的更新要及时通知到推荐系统，以便为用户提供最新的信息。在推荐系统中，要研究如何以直观、友好的方式展示景点信息，例如通过图文并茂的形式，让用户能够快速了解景点的亮点和特色。

五、拟解决的主要问题

数据稀疏性问题 在协同过滤算法中，可能会面临用户 - 景点评分矩阵稀疏的情况，即很多用户只对少数景点有评分或交互行为。这会影响推荐的准确性。需要研究如何通过数据填充、改进算法等方式来缓解数据稀疏性问题。冷启动问题 对于新用户或者新景点，由于缺乏足够的历史数据，协同过滤算法难以进行有效的推荐。需要探索如何利用其他信息，如用户的注册信息（年龄、性别等）、景点的基本属性等，来为新用户和新景点进行初始推荐。推荐准确性和个性化平衡问题 在追求推荐个性化的同时，要确保推荐的准确性。不能因为过度追求个性化而推荐一些不相关或者质量不佳的景点。需要研究如何调整协同过滤算法的参数和结合其他辅助算法，在准确性和个性化之间找到一个最佳平衡点。

六、研究方案

数据收集与整理 从多个旅游相关平台收集用户行为数据和景点信息数据。利用数据挖掘技术对收集到的数据进行清洗、转换和整合，形成适合协同过滤算法处理的数据集。算法研究与实现 深入研究协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤算法。根据系统需求选择合适的算法，并对算法进行优化改进，例如通过引入权重、改进相似度计算方法等。在算法实现过程中，使用合适的编程语言（如Python）和开发工具（如Pycharm）。系统功能开发 按照用户、景点分类、景点信息等系统功能需求进行模块开发。采用分层架构设计系统，如表现层、业务逻辑层和数据访问层等，以提高系统的可维护性和扩展性。系统测试与优化 对开发完成的系统进行测试，包括功能测试、性能测试等。根据测试结果对系统进行优化，如优化算法参数、调整系统架构等，以提高系统的稳定性和推荐效果。

七、预期成果

研究报告 完成一份详细的基于协同过滤的个性化旅游推荐系统的研究报告，包括研究背景、意义、目的、研究内容、研究方法、研究结果等内容。系统原型 开发出一个基于协同过滤的个性化旅游推荐系统原型，具备用户登录注册、用户旅游偏好分析、个性化景点推荐、景点分类浏览、景点信息查询等功能。通过系统原型的演示和测试，验证研究成果的可行性和有效性。发表学术论文 在相关学术期刊上发表关于基于协同过滤的个性化旅游推荐系统的学术论文，分享研究成果，为旅游推荐系统领域的研究和发展做出贡献。

进度安排：

2022年9月至10月：需求分析和规划，进行用户需求调研和分析，确定系统功能和目标。

2022年11月至2023年1月：系统设计和开发，完成系统架构设计和技术选型，并开始编写代码。

2023年2月至3月：测试和优化，进行单元测试和集成测试，修复问题并优化系统性能。

2023年4月至5月：文档编写和培训，编写用户手册和系统文档，并进行相关人员的培训。

2023年5月：上线部署和维护，将系统部署到生产环境中，并定期进行维护和升级。

参考文献：

[1]王红娟. 基于计算机软件开发的Java编程语言分析[J]. 电脑知识与技术, 2021, 17 (05): 60-61.

[2]刘震林, 喻春梅. 基于MVC模式的JAVA Web开发与实践应用研究[J]. 网络安全技术与应用, 2021, (01): 57-58.

[3]梁雪峰. 项目化教学在Java Web网站开发课程中的探究与实践[J]. 电脑与信息技术, 2020, 28 (06): 71-74.

[4]杨知昊. Java Web编程中页面跳转乱码问题的解决方案[J]. 电子制作, 2020, (20): 67-68+63.

[5]于晓婷, 孙璐荣. Java程序设计语言在软件开发中的应用探讨[J]. 电子测试, 2020, (20): 130-131+97.

[6]朱恒伟, 于士军, 马洪新. 面向企业需求的Java课程项目化教学改革研究[J]. 河北农机, 2020, (09): 87+110.

[7]刘莹. 计算机软件开发中Java编程语言的应用研究[J]. 计算机产品与流通, 2020, (09): 42.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

运行环境

开发工具：idea/eclipse/myeclipse

数据库：mysql5.7或8.0

操作系统：win7以上，最好是win10

数据库管理工具：Navicat10以上版本

环境配置软件： JDK1.8+Maven3.3.9

服务器：Tomcat7.0

技术栈

前端技术：使用Vue.js框架构建用户界面，这是一个现代的前端JavaScript框架，能够帮助创建动态的、单页的应用程序。后端技术： SSM框架：这是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中： Spring负责业务对象的管理和业务逻辑的实现。SpringMVC处理Web层的请求分发，将用户的请求指派给后端的控制器处理。MyBatis作为数据持久层框架，负责与MySQL数据库的交互。数据库技术：使用MySQL作为关系型数据库管理系统，存储应用数据。Navicat作为数据库可视化工具，方便进行数据库的管理、维护和设计。开发环境和工具： JDK 1.8：Java开发工具包，用于编译和运行Java应用程序。Apache Tomcat 7.0：作为Web应用服务器，用于部署和运行Web应用程序。Maven 3.3.9：用于项目管理和构建自动化，它可以帮助您管理项目的构建、报告和文档。开发流程：使用Maven进行项目依赖管理和构建。开发时，前后端可以分离开发，前端通过Vue.js构建用户界面，并通过Ajax与后端进行数据交互。后端使用SSM框架进行业务逻辑处理和数据持久化操作。开发完成后，将前端静态文件部署到Tomcat服务器，后端代码也部署在Tomcat上，实现整个Web应用的运行。