标题：基于SpringBoot+Vue的旅游线路推荐系统
摘要：
本论文主要探讨了在信息化时代背景下，如何利用SpringBoot和Vue构建一个旅游线路推荐系统。该系统通过收集和分析用户的旅游偏好、历史行为数据，结合机器学习算法，为用户提供个性化的旅游线路推荐。本文首先介绍了选题背景和意义，然后概述了国内外研究现状，接着详细阐述了相关技术和系统设计，最后展示了系统实现和结论。
一、选题背景与意义
随着科技的发展，个性化服务已成为现代旅游行业的重要趋势。旅游线路推荐系统能有效提升用户体验，提高旅游效率。SpringBoot和Vue作为后端和前端开发的热门框架，其高效性和易用性使其成为构建此类系统的理想选择。
二、国内外研究现状
国内外关于旅游推荐系统的研究较多，但大多集中在基于协同过滤、内容过滤等传统推荐算法，缺乏对用户实时行为数据的深度挖掘。而SpringBoot和Vue的结合应用在旅游推荐系统中的研究相对较少，具有一定的创新空间。
三、相关技术
1. SpringBoot：作为Java的轻量级框架，提供一键式配置和自动依赖注入，简化了后端开发过程。
2. Vue：前端开发框架，易于上手且性能优良，适用于构建单页面应用。
3. 机器学习：如协同过滤、深度学习等，用于分析用户行为数据，生成个性化推荐。
四、系统功能需求分析
系统需要实现的功能包括用户注册登录、个人资料管理、旅游线路浏览、历史记录查询、推荐算法应用等。其中，推荐算法应根据用户的行为数据实时更新推荐结果。
五、系统设计
系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot进行API接口开发，前端使用Vue进行界面展示。推荐模块采用协同过滤和深度学习相结合的方式，确保推荐的准确性和新颖性。
六、系统实现
首先，建立数据库模型，存储用户信息和行为数据；其次，开发后端API接口，处理数据请求和响应；再次，利用Vue构建用户友好的前端界面；最后，实现推荐算法并集成到系统中。
七、结论
通过本次研究，我们成功构建了一个基于SpringBoot+Vue的旅游线路推荐系统。它不仅能提供个性化推荐，还能实时更新，满足用户多样化的旅游需求。未来，我们将进一步优化推荐算法，提升用户体验。
（注：由于篇幅限制，以上仅为论文大纲，实际论文需深入展开每个部分，具体技术细节、实验结果、数据分析等内容将更加丰富。）