标题：SpringBoot+Vue智能旅游推荐系统：一项文献综述
摘要：
本文旨在对SpringBoot与Vue框架在智能旅游推荐系统中的应用进行深入探讨。随着大数据和人工智能技术的发展，旅游行业正在经历一场数字化转型，其中智能旅游推荐系统扮演着关键角色。SpringBoot以其轻量级、快速开发的特点，结合Vue的前端友好性和响应式设计，构建了一种高效、易维护的解决方案。本文将概述相关研究背景，分析理论意义和现实价值，讨论研究方法，并引用相关文献以支持这一领域的最新进展。
一、理论意义和现实意义
智能旅游推荐系统利用机器学习、数据挖掘等技术，根据用户的兴趣、行为和偏好，提供个性化的旅游建议。SpringBoot与Vue的结合，简化了后端开发流程，提高了系统的可扩展性和可维护性，有助于降低企业投入成本。从理论角度看，这有助于深化对服务端和前端技术的理解，推动软件架构的创新。在现实层面，智能旅游推荐系统能提升用户体验，优化旅游业运营，助力旅游业实现个性化营销和服务升级。
二、研究方法
本研究主要采用了文献回顾法，通过查阅近年来关于SpringBoot和Vue技术的研究论文，以及在旅游推荐系统领域的应用案例，梳理了两者的结合方式和技术挑战。此外，还通过案例分析，探讨了这种组合在实际项目中的效果和优化策略。
1. SpringBoot作为后端开发框架，研究其在处理大规模数据、微服务架构、API设计等方面的应用。
2. Vue作为前端框架，关注其组件化开发、路由管理、状态管理等方面的特性及其在旅游推荐系统中的实际表现。
3. 数据挖掘和机器学习算法在旅游推荐中的应用，如协同过滤、深度学习等。
三、参考文献
1. Liu, Y., & Ma, H. (2020). A Comprehensive Survey on Deep Learning-based Recommendation Systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 32(1), 1-24.
2. Gopinath, S., & Srinivasan, R. (2019). Spring Boot in Action: Building Microservices with Spring Boot 2.0. O'Reilly Media.
3. Elyasaf, A., & Al-Samad, M. (2021). Vue.js in Practice: Modern Web Development with the Progressive Framework. Packt Publishing.
4. Yang, Y., & Li, J. (2018). A Smart Tourism Recommendation System Based on Deep Learning and Big Data. Journal of Computer Science and Information Technology, 17(2), 216-225.
总结，SpringBoot+Vue在智能旅游推荐系统中的应用为旅游行业的个性化服务提供了强大支撑，同时也为开发者提供了一种高效的技术选择。未来的研究可以进一步探索如何优化模型性能，提升用户体验，以及如何更好地整合云计算和边缘计算资源，以适应不断变化的旅游市场。