系统架构设计

采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架，前端使用Vue.js。数据库选用MySQL存储用户数据、景区信息和订单记录，Redis缓存热门推荐数据。系统模块划分为用户管理、推荐算法、景区门票预订、酒店预订和订单管理。

技术选型与工具

后端技术栈：SpringBoot 2.7.x + MyBatis-Plus + Spring Security + Redis。前端技术栈：Vue 3 + Element Plus + Axios。开发工具：IntelliJ IDEA + Maven 3.8.x + Node.js 16.x。推荐算法采用混合协同过滤算法，结合用户历史行为和相似用户偏好。

数据库设计

用户表包含用户ID、用户名、密码（加密）、偏好标签等字段。景区表存储景区ID、名称、位置、票价、开放时间等。酒店表记录酒店ID、名称、位置、房型、价格等。订单表关联用户ID、景区/酒店ID、订单状态、支付信息等。推荐记录表保存用户ID、推荐项目ID、推荐权重。

核心功能实现

用户注册登录采用JWT鉴权，密码加密存储。推荐模块通过用户行为分析生成个性化列表，支持实时更新。预订功能包含日期选择、库存校验和在线支付接口集成。订单管理提供历史记录查询和状态跟踪功能，支付成功后生成电子凭证。

论文研究要点

个性化推荐算法对比研究，包括基于内容的推荐与协同过滤效果分析。系统性能优化方案，如数据库索引设计、缓存策略和负载均衡。用户行为数据分析方法，挖掘潜在旅游偏好模式。系统安全性设计，涵盖数据加密、防SQL注入和XSS攻击防护。

开发计划安排

第一阶段完成需求分析和数据库设计（2周）。第二阶段实现后端核心模块（3周）。第三阶段开发前端界面（3周）。第四阶段进行系统集成测试（2周）。第五阶段撰写论文和准备答辩材料（2周）。使用Maven管理依赖，Git进行版本控制，每周进行代码审查。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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