### 摘要
本文旨在开发一个基于Spring Boot与Vue的青岛文旅推荐系统，该系统旨在利用现代Web技术和机器学习算法，为游客提供个性化的旅游景点推荐服务。通过整合青岛地区的旅游资源信息，结合用户的历史行为数据，系统能够智能地推荐符合用户兴趣和偏好的旅游景点，从而提升旅游体验，促进当地旅游业的发展。
### 选题背景
随着互联网技术的快速发展，旅游行业正逐渐向数字化转型，线上旅游平台和移动应用成为人们获取旅游信息、规划行程的重要渠道。然而，面对海量的旅游信息，如何高效、准确地为用户提供个性化推荐，成为了当前旅游行业面临的挑战。青岛作为中国著名的海滨城市，拥有丰富的旅游资源，但如何有效利用这些资源，为游客提供高质量的旅游体验，是值得深入探讨的问题。
### 选题目的和意义
本项目旨在开发一个集成了Spring Boot后端框架和Vue前端框架的文旅推荐系统，以解决上述问题。通过整合青岛的旅游资源数据，结合用户的偏好和历史行为，系统能够提供精准的旅游景点推荐，不仅能够提升用户体验，还能促进青岛旅游业的可持续发展。此外，该项目还旨在探索Web开发技术和机器学习在旅游推荐系统中的应用，为未来旅游行业的数字化转型提供参考案例。
### 国内外研究现状
国内外关于旅游推荐系统的研究已有一定成果，主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及深度学习推荐等方法。例如，基于内容的推荐系统通过分析用户对景点的评论、评分等信息，为用户推荐相似的景点；协同过滤推荐则通过分析用户之间的行为相似性，为用户推荐其他相似用户喜欢的景点。近年来，随着深度学习技术的发展，一些研究开始尝试使用神经网络模型进行旅游推荐，进一步提高了推荐的精度和个性化程度。
### 相关技术
本项目将采用以下关键技术：
- **Spring Boot**：用于构建系统的后端服务，提供RESTful API接口，实现业务逻辑处理。
- **Vue.js**：作为前端框架，用于构建用户界面，实现动态交互和响应式布局。
- **Node.js**：作为服务器端运行环境，支持快速部署和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。
- **MySQL**：用于存储系统所需的数据，包括旅游景点信息、用户行为数据等。
- **机器学习算法**：如协同过滤、基于内容的推荐算法，用于生成个性化推荐结果。
### 系统功能需求分析
1. **用户登录与注册**：允许用户创建账户并登录，以便保存个人偏好和历史记录。
2. **景点信息展示**：提供详细的旅游景点介绍，包括图片、位置、特色活动等。
3. **个性化推荐**：根据用户的历史行为和偏好，推荐符合其兴趣的旅游景点。
4. **搜索功能**：支持关键词搜索，帮助用户快速找到感兴趣的目的地。
5. **用户反馈**：收集用户对推荐结果的反馈，用于优化推荐算法。
### 系统设计
系统设计分为前后端分离架构，前端采用Vue.js构建，后端使用Spring Boot实现服务逻辑，数据库采用MySQL存储数据。系统设计时需考虑性能优化、安全性、可扩展性和易维护性。
### 系统实现
开发过程中，首先搭建开发环境，配置开发工具和依赖库。然后，设计数据库表结构，编写后端服务接口，实现用户认证、景点信息管理、推荐算法等功能。前端界面设计遵循用户体验原则，采用响应式布局，确保在不同设备上良好的显示效果。
### 结论
通过本项目的实施，我们成功构建了一个基于Spring Boot与Vue的青岛文旅推荐系统。该系统不仅实现了个性化旅游景点推荐，提升了用户体验，也为青岛旅游业提供了数据驱动的决策支持。未来，可以进一步探索人工智能、大数据等先进技术，提升推荐系统的智能化水平，为旅游业的数字化转型贡献力量。