【2026计算机毕设项目】–附源码+视频+资料–旅游在线预订系统领取
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今天，小编分享一个项目，利用推荐系统中的经典核心——协同过滤推荐算法，来设计和实现一个属于你自己的个性化旅游在线预订与推荐系统。（包括项目介绍，选题意义，演示视频，功能结构图）
一、项目介绍
随着在线旅游行业的蓬勃发展，用户对个性化服务的需求日益凸显。传统旅游预订平台大多采用固定推荐模式，难以满足不同用户的多样化需求。本文基于Java语言、SpringBoot框架、Vue框架和MySQL数据库，设计并实现了一套旅游在线预订系统中的个性化推荐引擎。
该系统通过分析用户的历史行为数据（如浏览记录、收藏偏好、订单信息等），结合改进的协同过滤算法和基于内容的推荐方法，能够智能地为用户推荐符合其兴趣的酒店、旅游景点和行程路线。系统采用三层架构设计，包含用户端、管理员端和供应商端：用户端提供个性化推荐、酒店查询、景点浏览等功能；管理员端支持内容管理、路线规划等后台操作；供应商端则负责商品上下架、订单处理等业务管理。实际测试表明，该推荐引擎能够有效提升用户满意度和平台转化率，为旅游行业的智能化服务升级提供了可行的技术方案。
二、选题背景与意义
如今传统的旅游预订平台多依赖人工筛选或简单分类展示，难以精准匹配用户偏好，导致用户体验不佳。例如，用户可能需要反复搜索才能找到符合预算和兴趣的酒店或景点，效率低下。与此同时，大数据和人工智能技术的发展为个性化推荐提供了新的可能性，但如何将其有效应用于旅游领域仍面临技术整合和实际落地的挑战。另一方面，旅游行业的数字化转型加速了企业对智能化系统的需求。旅游平台不仅需要管理庞大的酒店、景点和路线数据，还需实时响应用户行为变化。现有系统往往缺乏动态推荐能力，无法根据用户实时交互调整推荐策略。
个性化推荐引擎能够显著提升用户体验。通过分析用户历史行为，系统可以主动推荐符合其偏好的内容，减少搜索时间，提高决策效率。例如，频繁浏览高端酒店的用户将优先获得同类推荐，从而增强用户粘性和满意度。其该研究为旅游平台的智能化转型提供了技术支撑。结合协同过滤和内容推荐算法，系统能够动态适应不同用户群体的需求，帮助平台优化资源配置。
演示视频
三、关键技术栈：协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是本系统的核心推荐引擎，是当前个性化推荐领域的经典范式。相比基于规则或简单热门的推荐方式，协同过滤具有自动发现兴趣关联、不依赖内容深度分析以及可解释性较强等核心优势，特别适用于用户行为丰富、物品数量庞大的小说推荐场景。
在系统运行层面，算法首先基于用户的行为记录（如收藏、点赞、阅读时长）构建一个庞大的用户-小说交互矩阵，并以此为基础进行离线或实时的相似度计算与预测。系统最终将推荐结果高效集成至“小说推荐”与“首页精品”等模块，实现了从“人找书”到“书找人”的体验转变，显著提升了内容分发的精准度与用户阅读满意度。
四、功能架构图
代码获取方法
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