随着在线旅游服务不断普及，景点介绍、用户评价与预订信息迅速增长，游客在选择目的地时容易陷入信息过载，通用热门榜单又难以反映个人偏好与预算约束。游客的浏览、收藏、下单、评分与评论等行为虽能体现兴趣倾向，却较少被持续汇总为可更新的个性化服务；平台运营方也难以在同一视图中观察平台活跃变化、景点经营结果、推荐转化效果与口碑风险走势。在 Web 服务广泛应用的背景下，建设一套贯通景点浏览—偏好设置—互动预订—评论反馈—个性推荐全链路，并能结合混合推荐算法与评论情感分析增强服务体验的智慧旅游平台，已成为旅游服务数字化的现实需求。
针对上述问题，本项目设计并实现了融合用户行为与情感分析的个性化旅游推荐系统。系统采用前后端分离架构，划分为 Web 用户端与 Web 管理端；后端基于 Spring Boot 3、MyBatis-Plus 与 Spring AI 等技术栈搭建，前端基于 Vue 3、Element Plus 与 ECharts 等技术栈构建。用户端支持景点发现、收藏预订、评分评论、偏好设置、个性化推荐与 AI 旅游咨询；管理端围绕景点资源、用户行为、情感数据、内容发布、订单处理与系统权限开展统一运营。在完整业务闭环之上，系统重点实现了 6 项差异化能力：一是融合内容匹配、协同过滤、景点热度与情感倾向的混合推荐算法；二是结合显式偏好与隐式行为的旅游用户画像；三是基于评论文本辅助推荐决策的旅游评论情感分析；四是面向出行决策的 AI 旅游助手；五是记录推荐曝光与点击转化的推荐效果追踪；六是集中呈现运营与推荐指标的运营管理工作台。
本项目的意义主要体现在以下几方面。在对游客，系统将分散的景点信息、历史互动与个人偏好组织为连续服务，降低目的地筛选与出行决策成本，推荐理由标签也便于理解推荐依据；在对平台运营方，景点、订单、行为、情感与推荐日志的统一管理能够减少数据分散；管理工作台以实时聚合的方式呈现活跃用户、订单与推荐点击率等核心指标，并通过趋势图、订单排行与情感走势辅助判断平台冷热、经营重点与口碑风险，为资源运营和推荐策略调整提供依据；在对智慧旅游服务建设，行为感知、口碑分析、个性推荐与智能咨询的协同实现，为同类内容服务平台提供了一种可解释、可观测、可扩展的实现思路。
关键词：个性化旅游推荐系统、旅游景点推荐系统、智慧旅游服务平台、在线旅游服务系统、旅游用户画像系统
课题列表：
基于SpringBoot3+Vue3的个性化旅游推荐系统的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3的旅游景点推荐与服务系统的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3的智慧旅游服务平台的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3的旅游用户画像系统的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3情感分析的旅游推荐系统的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3混合推荐算法的旅游服务系统的设计与实现
基于SpringBoot3+Vue3大模型的旅游智能咨询系统的设计与实现
架构：B/S结构、MVC软件架构、RESTful API、前后端分离架构
后端：Java21、Spring Boot3、MyBatis-Plus、Spring AI、JWT、AOP、Hutool、HanLP、Lombok
前端：Vue3、Element Plus、ECharts、Axios、Vite、Vue Router、wangEditor、Marked
数据库：MySQL
其它：阿里云千问大模型、SSE 流式对话、混合推荐、情感分析、行为自动埋点、数据可视化分析、RBAC 权限体系
本系统包含用户端与管理端，各端功能如下。
注册：通过手机号和短信验证码完成账号注册，并设置登录密码。
登录：支持账号密码登录与手机验证码登录两种方式，登录后进入用户端首页。
首页：展示热门景点、基于用户画像的「为你推荐」区块，以及按景点分类探索目的地。
景点列表：按名称、分类等条件浏览上架景点，查看封面、价格、评分与热度信息。
景点详情：查看景点图片、介绍、特色标签、开放时间、地址与门票价格；支持收藏、立即预订、评分与发表评论，浏览行为由系统自动记录。
偏好设置：勾选偏好景点类型，设置旅游方式与预算范围，为个性化推荐提供显式偏好输入。
个性化推荐：查看系统结合历史行为与情感反馈生成的推荐列表，卡片展示推荐理由标签，并支持按综合推荐、热度、评分或价格排序查看；当可推荐候选因强反馈排除而用尽时，系统以热门榜补位返回结果。
旅游资讯：浏览平台发布的旅游资讯文章列表与详情内容。
平台公告：查看平台公告列表与公告详情。
AI 助手：围绕景点咨询、出行建议与行程规划开展对话，支持 SSE 流式回复、多会话管理与历史消息查看。
我的订单：按全部、待支付、已支付、已完成、已取消等状态查看订单，对待支付或已支付订单执行取消操作。
我的收藏：查看已收藏景点列表，并跳转至对应景点详情。
个人资料：查看和编辑个人基本信息。
修改密码：修改登录密码。
登录：通过账号密码登录管理端，系统根据角色与菜单权限加载动态路由。
工作台：展示近7日活跃用户、上架景点、今日订单与推荐点击率等核心 KPI，并通过图表查看近30日平台活跃、景点订单排行、推荐转化效果与评论情感走势。
景点分类：维护景点分类名称、排序与图标信息，支持新增、编辑与删除。
景点管理：按名称、分类与上下架状态查询景点，维护景点基础资料、图片、价格、热度与评分等信息，支持新增、编辑与上架/下架切换。
行为数据：按用户、景点与行为类型查询浏览、收藏、下单、评分、评论等行为流水记录。
情感数据：按用户、景点与情感倾向查询评论情感分析结果，查看文本内容、置信度与数据来源。
用户偏好：查看用户设置的偏好分类、旅游方式与预算范围。
订单管理：查询与管理用户景点预订订单，掌握订单状态与支付信息。
公告信息管理：维护平台公告标题、内容与发布时间，支持新增、编辑与删除。
平台资讯管理：维护旅游资讯标题、封面、摘要与正文内容，支持新增、编辑与删除。
轮播图管理：维护首页轮播图图片、跳转链接与排序，支持新增、编辑与删除。
用户管理：维护系统用户账号、姓名、角色等基础信息，支持新增、编辑与删除。
角色管理：维护角色名称与标识，配置角色可访问的菜单权限。
菜单信息：维护目录与菜单结构、图标、排序与路由路径，支持树形管理与删除。
操作日志：查看管理员操作记录，包括操作模块、操作类型、请求地址与执行结果。
登录日志：查看用户登录记录，包括登录账号、登录结果与登录时间。
个人资料：查看和编辑管理员个人基本信息。
修改密码：修改管理员登录密码。
混合推荐算法：针对单一热门榜难以反映个人需求的问题，系统将内容匹配、协同过滤、景点热度和情感修正按 0.4、0.3、0.2、0.1 的权重融合为综合得分，其中内容分再按分类匹配、预算范围与旅游方式进一步计算。推荐时排除已收藏或已下单景点，排序后按 40% 比例限制同类景点占比以提升多样性，并在卡片上展示「符合你的偏好类型」、「相似用户喜爱」、「热门推荐」等理由标签，便于用户理解推荐结果。若排除后个性化候选为空，则按热度返回热门榜补位，避免前台出现空列表；补位阶段不再重复执行强反馈排除，推荐理由统一标记为「热门推荐」，并同样记录推荐曝光日志。
旅游用户画像：用户可在偏好设置中声明景点类型、旅游方式与预算区间，系统同时通过 AOP 自动埋点采集浏览、收藏、下单、评分与评论行为。画像构建以显式偏好占 60%、行为统计占 40% 进行融合，对收藏与下单等强反馈赋予更高权重，对低分评价进行负向修正，并限制同一景点的重复浏览贡献，使兴趣刻画更贴近真实使用过程。
旅游评论情感分析：用户发布景点评论后，系统基于 HanLP 分词与旅游领域情感词典识别积极、中性与消极倾向，结果写入情感数据表。推荐阶段按用户对景点所属分类的历史口碑汇总情感倾向，将正负情感差值映射到统一评分区间，用于提升积极口碑类别、抑制消极反馈类别，形成从评论文本到推荐修正的完整链路。
AI 旅游助手：系统集成面向旅游场景的「旅小游」智能助手，用户可围绕景点选择、行程规划与出行注意事项开展连续对话。助手基于阿里云千问大模型与 Spring AI 实现，通过 SSE 流式输出降低等待感，并支持会话创建、重命名、删除与历史消息回看。
推荐效果追踪：推荐生成时记录曝光日志，用户点击推荐卡片时回传点击反馈，并对短时间内的重复曝光去重。管理端可查看推荐曝光量、点击量、整体点击率及分理由效果，为算法调优提供依据。
运营管理工作台：将活跃用户、订单、推荐点击率等 KPI 与平台活跃、景点订单、推荐转化、评论情感四类图表集中到同一视图，便于运营人员快速掌握平台运行状况与口碑变化。
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