标题：基于SpringBoot+Vue的旅游线路智能推荐系统
摘要：
本文主要探讨了在大数据与人工智能日益发展的背景下，如何利用SpringBoot和Vue技术构建一个旅游线路智能推荐系统。通过集成用户行为数据、地理位置信息和旅游景点信息，系统能够根据用户的偏好和实时需求，提供个性化的旅游线路推荐。本文首先介绍了选题背景，然后详细阐述了系统设计和实现过程，最后总结了研究成果并展望了未来的发展方向。
一、选题背景
随着互联网的普及和移动设备的广泛使用，个性化旅游需求日益增强。然而，传统的旅游线路推荐方式往往缺乏针对性，不能满足用户多样化的需求。因此，基于智能化的旅游线路推荐系统的研究具有重要的现实意义。
二、选题目的和意义
本研究旨在开发一款基于SpringBoot和Vue的旅游线路推荐系统，旨在提升用户体验，优化旅游服务。其核心价值在于通过算法挖掘用户行为数据，实现精准推荐，降低用户搜索成本，提高旅游满意度，同时也有助于旅游行业进行数据分析，推动旅游服务的个性化和智能化。
三、国内外研究现状
国内外已有一些旅游推荐系统的研究，但大部分仍停留在基于规则或协同过滤的方法，对于深度学习和大数据处理的应用相对较少。本文试图填补这一空白，通过结合SpringBoot的高效后端支持和Vue的前端开发能力，打造一个高效、易用的智能推荐系统。
四、相关技术
1. SpringBoot：作为微服务架构的轻量级框架，用于构建后端服务，简化配置和依赖管理。
2. Vue：用于前端开发，提供响应式视图和组件化开发，提升用户体验。
3. 数据挖掘和机器学习：如协同过滤、深度学习等，用于用户行为分析和推荐算法设计。
五、系统功能需求分析
系统需具备用户注册登录、历史记录跟踪、实时位置获取、个性化推荐、评价反馈等功能，并能适应不同终端设备。
六、系统设计
系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot处理业务逻辑，前端使用Vue进行界面展示。推荐算法采用协同过滤和深度学习相结合的方式，以提高推荐精度。
七、系统实现
详细描述了各个模块的开发过程，包括数据采集、数据预处理、模型训练和推荐结果生成等步骤。
八、结论
本文成功构建了一款基于SpringBoot+Vue的旅游线路智能推荐系统，实验证明该系统在提高推荐精度和用户体验方面有显著效果。未来的研究可以进一步优化推荐算法，引入更多元的数据源，以期为旅游行业提供更精准的个性化服务。
关键词：SpringBoot，Vue，旅游线路，智能推荐，数据分析