标题：SpringBoot+Vue智能旅游推荐系统的设计与实现
摘要：
本文探讨了在现代信息技术飞速发展的背景下，如何利用SpringBoot和Vue构建一个智能旅游推荐系统。通过深度学习算法对用户行为数据进行分析，系统能够提供个性化、精准的旅游推荐服务。本研究旨在提升旅游体验，优化旅游业运营，并为相关企业提供决策支持。
一、选题背景及目的
随着互联网技术的发展，旅游业正逐渐向智能化转型。旅游推荐系统作为旅游业的重要组成部分，能有效提升用户体验，挖掘潜在消费力。选题目的是结合SpringBoot的高效开发能力和Vue的前端友好性，构建一个高效、易用的智能旅游推荐系统。
二、国内外研究现状
当前，国内外已有不少关于旅游推荐系统的研究，如基于协同过滤、基于内容过滤等方法。然而，这些系统大多依赖于传统的数据处理方式，缺乏实时性和个性化。而SpringBoot和Vue的集成应用在国内尚处于初级阶段，具有很大的发展潜力。
三、相关技术
1. SpringBoot：作为Java的轻量级框架，提供快速、简洁的开发环境，适用于微服务架构。
2. Vue.js：前端JavaScript框架，易于上手，且拥有丰富的生态系统，有利于构建响应式界面。
3. 机器学习和深度学习：用于用户行为分析，挖掘用户偏好，实现个性化推荐。
四、系统功能需求分析
系统需要具备用户注册登录、行为追踪、数据分析、推荐算法、反馈机制等功能。用户可以浏览、搜索、收藏旅游信息，系统根据用户行为动态调整推荐列表。
五、系统设计
采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot搭建服务，前端使用Vue进行界面设计。数据流主要经过用户行为收集、数据处理、推荐生成和结果展示四个环节。
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；然后，使用SpringBoot搭建API接口，处理数据请求；前端Vue负责界面渲染和用户交互；最后，利用机器学习算法训练模型，实现个性化推荐。
七、结论
通过SpringBoot+Vue的集成，本研究成功构建了一个智能旅游推荐系统。它不仅能提供个性化推荐，还能实时更新，满足现代用户的需求。未来，随着技术的发展，该系统有望在旅游业中发挥更大的作用。
关键词：SpringBoot，Vue，智能旅游推荐，机器学习，个性化推荐