在旅游推荐系统的功能需求分析中，系统设计了丰富而全面的功能模块，以满足用户和管理员的需求。用户可以通过系统进行景点浏览、购票、获取旅游新闻、美食信息、预订旅游路线等。系统实现了智能推荐功能，基于协同过滤算法为用户提供个性化的旅游建议。注册、登录、我的收藏、在线留言等功能也为用户提供了更加个性化和便捷的服务。管理员模块涵盖了账号管理、地区管理、景点信息管理、订单信息管理、新闻管理等，以提高管理效率。整合支付宝沙盒支付确保了安全便捷的在线支付功能。这些功能模块的设计和实现旨在为用户提供全面而便利的旅游体验，同时为管理员提供高效的管理工具，促进旅游业的发展与管理的现代化。

3.2.1 管理员角色分析

系统的管理员角色拥有广泛而精细的管理权限，致力于维护系统的稳定性和内容的完整性。账号管理功能使管理员能够有效管理系统用户，确保账号的合法性和安全性。地区管理功能允许管理员管理各个地区的相关信息，包括景点和美食的分类。

景点信息管理和地方美食管理功能使管理员能够实时更新和编辑系统中的景点和美食信息，确保信息的准确性和时效性。旅游路线管理则为管理员提供了方便的路线编辑和规划工具，优化用户的旅游体验。

订单信息管理功能使管理员能够迅速而准确地处理用户的订单，提高了订单管理的效率。新闻管理和新闻分类管理功能允许管理员编辑和分类系统的新闻内容，保持用户对旅游行业动态的关注。

友情链接管理、轮播图管理和留言管理功能进一步维护了系统的整体运行。管理员通过这些功能，能够全面把控系统内容，确保信息的真实性和用户体验的优越性，为系统的长期发展提供了有力的支持。如下图3.1所示：

图3.1 管理员用例图

3.2.3 用户角色分析

本系统通过用户角色的巧妙设计，旨在为广泛的用户提供丰富多彩的旅游体验。用户可以通过系统进行景点浏览，了解各个景点的详细信息；通过景点购票和旅游路线预订功能，实现便捷的门票购买和行程规划；智能推荐模块为用户提供个性化的推荐，增强了用户发现新景点的体验；旅游新闻板块则提供了最新的旅游资讯，保持用户对行业动态的关注。

系统还在美食信息中集结了丰富的地方美食，为用户提供了一场视觉和味觉的盛宴。在线留言功能促进了用户与系统的互动，用户可以留下宝贵的建议和评论。注册、登录、个人中心和支付宝沙盒支付等功能，进一步提高了用户的便捷体验，确保用户信息的安全性。我的收藏功能允许用户收藏喜爱的景点或美食，方便二次查看。如下图3.2所示：

图3.2 用户用例图

系统截图

前台首页模块

智能推荐算法是旅游推荐系统的关键特性，通过协同过滤实现个性化推荐。系统首先收集用户的历史行为数据，包括浏览记录、购买记录和评价等。利用这些数据，系统建立用户-项目的相似度矩阵，用于衡量不同用户之间的兴趣相似程度。对于当前用户，系统计算其与其他用户的相似度，找出与当前用户兴趣相似的用户群体。最后，系统根据相似用户群体的行为，向当前用户推荐可能感兴趣的景点或线路。

前台首页模块是系统的入口，提供了用户可能感兴趣的内容，如旅游新闻、景区信息和美食信息。这样的设计旨在吸引用户浏览，让他们快速了解最新的旅游动态、各地景点信息以及美食文化。通过将智能推荐算法应用于首页，系统能够根据用户兴趣向其提供个性化的内容，提高用户体验和满意度。

这一推荐算法的核心在于利用用户历史行为数据进行个性化推荐，使系统能够更好地理解用户兴趣和偏好。通过不断分析用户行为和优化推荐算法，系统实现了持续提升推荐准确度的目标，为用户提供更加个性化、精准的旅游推荐服务。界面如下图5.1所示：

图5.1 前台首页界面

该算法基于用户的协同过滤，通过分析用户对景点的评分行为，以推荐可能引起目标用户兴趣的景点。首先，系统构建用户-景点评分矩阵，计算用户之间的相似度，采用余弦相似度来衡量用户之间的相关性。然后，通过分析目标用户的评分记录以及相似用户对景点的评分情况，系统预测目标用户对未评分景点的喜好程度。最后，系统选择预测值最高的几个景点作为推荐结果。

整个过程包括矩阵构建、相似度计算和推荐结果生成三个主要步骤，利用用户-景点评分信息进行智能推荐。通过这一算法，系统能够更好地理解用户的偏好，提供个性化的景点推荐，从而提升用户体验和满意度。核心代码如下：

// 基于用户的协同过滤推荐算法

public List<Jingdianxinxi> RecommendTopicr(Long uid) {

    // 获取所有用户列表

    List<Long> userList;

    userList = dao.getAllUserIDlist();

    Integer N = userList.size();

    // 创建稀疏矩阵及相关数据结构

    Long[][] sparseMatrix = new Long[N][N];

    for (int i = 0; i < N; i++) {

        for (int j = 0; j < N; j++)

            sparseMatrix[i][j] = (long) 0;

    }

    Map<Long, Integer> userItemLength = new HashMap<>();

    Map<Long, Set<Long>> itemUserCollection = new HashMap<>();

    Set<Long> items = new HashSet<>();

    Map<Long, Integer> userID = new HashMap<>();

    Map<Integer, Long> idUser = new HashMap<>();

    // 遍历所有用户，构建用户-物品关系和相关数据

    for (int i = 0; i < N; i++) {

        Long user = userList.get(i);

        List<Long> itemlist = dao.getTopicIDlistByUserID(user);

        userItemLength.put(user, itemlist.size());

        userID.put(user, i);

        idUser.put(i, user);

        for (int j = 0; j < itemlist.size(); j++) {

            Long topic = itemlist.get(j);

            if (items.contains(topic)) {

                itemUserCollection.get(topic).add(user);

            } else {

                items.add(topic);

                itemUserCollection.put(topic, new HashSet<Long>());

                itemUserCollection.get(topic).add(user);

            }

        }

    }

    // 计算相似度矩阵【稀疏】

    略

    // 计算用户之间的相似度【余弦相似性】

    略

    // 计算指定用户recommendUser的物品推荐度

   略

后台登录测试用例

后台登录测试用例旨在验证管理员和用户能否成功登录系统。针对管理员登录，测试用例包括输入正确的用户名和密码，预期结果为成功登录并跳转到管理员后台首页；输入错误的用户名和密码，预期结果为提示用户名或密码错误。对于用户登录，测试用例涵盖输入正确的用户名和密码，预期结果为成功登录并跳转到用户个人中心；输入错误的用户名和密码，预期结果为提示用户名或密码错误。每个测试用例都包含了测试内容、操作描述、输入的测试数据、期望结果、实际结果以及测试状态。通过执行这些测试用例，可以验证系统登录功能的准确性和可靠性。测试用例表如下表6.1所示。

表6.1后台登录测试用例

可行性分析

在操作层面，旅游推荐系统的构建是操作可行的。系统采用了简单而直观的用户界面，通过Vue.js实现了前端的组件化开发，使系统易于使用且用户友好。同时，Spring Boot框架的使用简化了系统的配置和部署过程，提高了操作的效率。管理员可以通过系统的后台管理界面轻松进行账号管理、景点信息管理等操作，确保了系统的易操作性和高效管理。综合而言，系统在操作层面上的设计和实现保证了其可行性。

功能代码

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