本文項目編號 $25009，文末自助獲取源碼$

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一、系統介紹

源碼下載：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91448421

本項目編號：25009，題目為旅游推薦系統

前端技術：Vue.js3

后端技術：Python + Django

數據庫：MySQL8

1.1 用戶功能描述

1.注冊與登錄：用戶進行注冊，填寫相關信息（如用戶名、密碼、聯系方式等）后完成注冊。注冊成功后，用戶可以使用注冊時填寫的用戶名和密碼進行登錄。也可以使用人臉識別快速登錄系統。
2.景點信息管理：用戶可以瀏覽和搜索各種景點信息，包括景點的詳細介紹、圖片、視頻等，幫助用戶更好地了解各個景點。
3.美食信息管理：系統提供豐富的美食信息，用戶可以查看各個景點的特色美食，以及美食的推薦和評論，為用戶的旅行增添更多美食體驗。
4.門票預訂管理：用戶可以在線預訂各個景點的門票，避免排隊等待，節省時間和精力。
5.酒店信息管理：系統提供酒店信息的查詢和預訂功能，用戶可以方便地找到符合自己需求的酒店，并進行預訂。
6.路線信息管理：用戶可以查看各種旅游游路線，了解路線的詳細情況，包括路況、景點分布等，幫助用戶規劃自己的旅行路線。
7.景點攻略管理：系統提供豐富的景點攻略，包括旅行路線、游玩建議、注意事項等，幫助用戶更好地規劃和享受旅行。
8.個人中心：用戶可以管理自己的個人信息、收藏、預約等，方便用戶隨時查看和管理自己的旅行計劃。
9.系統首頁：展示系統的主要功能和信息，方便用戶快速找到所需服務。
10.地圖和天氣：提供地圖導航和天氣預報功能，幫助用戶更好地安排行程和應對天氣變化。
11.好友聊天：用戶之間可以相互加好友聊天溝通。發文字、圖片等。
12.協同推薦：系統會根據用戶點贊收藏，為其推薦合適的旅游游景點和路線。
13.論壇發布與互動：用戶可以在論壇中發布旅游游心得、攻略、照片等，與其他旅游游愛好者進行交流和分享。用戶還可以對論壇中的帖子進行回復、點贊和收藏等操作。

1.2 管理員功能描述

1.登錄系統：管理員使用特定的賬號密碼登錄系統。
2.用戶管理：管理員可以查看和管理所有用戶的信息，包括用戶的注冊信息、登錄狀態、行為記錄等，確保系統的安全性和穩定性。
3.系統管理：管理員可以對系統進行全面的配置和管理，包括系統的數據加密、查看操作日志、數據備份等，確保系統的正常運行和功能的完善。
4.景點信息管理：管理員可以添加、編輯和刪除景點信息，確保系統提供的景點信息準確、全面。
5.美食信息管理：管理員可以管理美食信息，包括添加、編輯和刪除美食信息，確保系統提供的美食信息豐富多樣。
6.酒店信息管理：管理員可以管理酒店信息，包括酒店的添加、編輯和刪除，以及酒店房間的預訂情況等。
7.路線信息管理：管理員可以添加、編輯和刪除旅游游路線信息，幫助用戶規劃更合適的旅行路線。
8.景點攻略管理：管理員可以編寫、更新和優化景點攻略，確保用戶能夠獲取到最新、最實用的旅行建議。
9.新聞公告管理：管理員可以發布和管理系統公告和新聞信息，及時通知用戶最新的活動、優惠和服務。
10.論壇管理：管理員查看帖子，以及刪除違規帖子，支持發帖、回帖、點贊和置頂等功能。用戶發布違規詞語時，使用敏感詞過濾功能，用***代替。
11.數據統計：管理員可以查看和統計用戶行為數據，包括用戶點贊收藏、訪問量、訂單量等。

二、系統錄屏

三、啟動教程

四、功能截圖

五、文案資料

5.1 選題背景

隨著全球旅游產業的蓬勃發展，游客在選擇旅游目的地、路線和活動時面臨著信息過載的問題，傳統的旅游推薦方式已難以滿足個性化和多樣化的需求。因此，開發一個智能化的旅游推薦系統顯得尤為重要。該系統通過收集和分析用戶的歷史旅游數據、偏好和行為特征，結合實時的旅游資訊和社交媒體反饋，能夠為用戶提供定制化的旅游建議，幫助他們更高效地規劃行程。同時，系統還可以整合不同的旅游資源，如景點、酒店、餐飲和交通等，形成一站式的服務平臺，提升用戶的整體旅游體驗。此外，借助大數據和人工智能技術，旅游推薦系統能夠不斷優化推薦算法，實時調整和更新推薦內容，以適應不斷變化的市場需求和用戶偏好。通過這樣的系統，旅游不僅變得更加便捷和愉悅，也為旅游行業的可持續發展提供了新的推動力。

5.2 國內外研究現狀

目前國內外旅游推薦系統的研究現狀呈現出多元化發展趨勢。在國外，許多研究者關注基于用戶行為分析和偏好的個性化推薦，通過機器學習和深度學習技術，結合社交網絡數據和地理信息，為用戶提供精準的旅游建議。例如，一些系統利用協同過濾、內容推薦和混合推薦模型，能夠有效提升推薦的準確性和用戶滿意度。同時，國外還在研究如何利用大數據分析實時捕捉用戶需求和市場動態，以適應快速變化的旅游環境。在國內，隨著在線旅游平臺的崛起，相關研究也逐漸增多，主要集中在基于大數據的推薦算法優化和用戶體驗提升方面。然而，國內的旅游推薦系統在數據整合、智能化水平和系統靈活性等方面仍有待提高，未來需加強與人工智能、數據挖掘等新興技術的結合，以推動旅游推薦系統的進一步發展與應用。

六、核心代碼

6.1 查詢數據

    @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 新增數據

    @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("用戶已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 刪除數據

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

本文項目編號 25009，希望給大家帶來幫助！