任务书
标题：SpringBoot+Vue智能旅游推荐系统开发与实现
一、研究背景
随着科技的飞速发展和互联网的普及，旅游业正面临着一场深刻的变革。消费者对个性化、智能化的旅行体验需求日益增长，而大数据、云计算和人工智能等技术的应用为实现这一目标提供了可能。SpringBoot作为Java开发框架的明星，以其轻量级、快速开发的特点，与前端热门框架Vue的高效配合，为构建智能旅游推荐系统提供了强大的后端支持。因此，设计并开发一个基于SpringBoot和Vue的智能旅游推荐系统具有重要的现实意义。
二、研究内容
1. 系统需求分析：理解用户对于旅游推荐的需求，包括但不限于地理位置、旅行偏好、季节因素、预算范围等。
2. 后端开发：使用SpringBoot构建后端服务，处理数据存储、API接口设计、用户行为分析等功能，实现数据的高效处理和智能推荐算法。
3. 前端设计：利用Vue进行界面设计和交互，实现用户友好的界面和实时的数据展示。
4. 智能推荐算法：结合机器学习和推荐系统理论，如协同过滤、基于内容的推荐等，实现个性化旅游项目推荐。
5. 实时更新与优化：通过A/B测试持续优化推荐效果，提升用户体验。
三、技术选型
1. 后端技术：SpringBoot作为后端开发框架，提供模块化、自动配置的特性，简化开发流程。MySQL或MongoDB作为数据存储，配合Spring Data JPA进行数据操作。
2. 前端技术：Vue.js用于构建单页面应用，提供高效的组件化开发和响应式设计。
3. 服务器：选用Docker容器化部署，提高系统的可移植性和稳定性。
4. 推荐算法：使用Apache Mahout或TensorFlow Lite等库实现推荐算法。
四、预期成果
1. 完成一个功能完善的智能旅游推荐系统，能够根据用户输入的参数，实时生成个性化的旅游项目推荐。
2. 系统后端具备良好的模块化设计，易于扩展和维护。
3. 前端界面美观，操作流畅，用户体验良好。
4. 详细的技术文档，包括系统架构、开发过程、关键代码解析等，便于后续开发者理解和学习。
5. 通过数据分析，证明推荐系统的有效性，以用户满意度和点击率等指标衡量推荐效果。
本项目旨在探索和实践SpringBoot和Vue在智能旅游推荐领域的应用，期待通过此项目推动旅游业的数字化转型，为用户提供更优质的旅行体验。