基于springboot vue的旅游推荐系统

好的，用户想构建一个基于Spring Boot和Vue的旅游推荐系统，需要架构设计的指导。首先，我需要整理系统的主要模块和功能，然后确定前后端分离的架构方式。
用户可能的需求包括用户管理、旅游景点数据管理、推荐算法、订单管理等。需要参考已有的引用内容，比如引用[2]中的在线考试系统架构，可能类似的结构可以借鉴，比如前后端分离、数据库设计等。
接下来要考虑技术选型。后端使用Spring Boot，数据库可能用MySQL，缓存用Redis，推荐算法可能需要Python集成。前端用Vue.js，UI框架用Element Plus，路由用Vue Router，状态管理用Pinia。这些在引用[2][3]中都有提及，可以保持一致。
数据库设计方面，用户表可以参考引用[2]的用户表结构，景点表、推荐记录表、订单表等需要根据旅游系统的需求设计字段，比如景点可能包含地理位置、标签等，方便推荐算法处理。
推荐算法部分可能需要协同过滤或内容推荐，这里需要说明如何与后端交互，是否需要单独的服务，比如Python的Flask服务，或者直接集成到Spring Boot中。引用[2]提到了Redis缓存，可以用于存储用户的推荐结果，提高响应速度。
系统架构图需要画出前后端、数据库、缓存、推荐服务之间的关系，类似引用[2]的架构图，但需要加入推荐模块。可能需要考虑微服务架构还是单体，这里用户可能倾向于简单实现，所以先采用单体架构，推荐算法作为Spring Boot的一个模块。
接口设计方面，需要定义RESTful API，比如获取推荐景点、提交订单等，参考引用[2]中的API设计方式。
部署方面，前后端分开部署，Nginx反向代理前端，Spring Boot打包成Jar运行，MySQL和Redis用Docker部署，这在引用[3]中也有类似的做法。
需要生成相关问题，可能涉及推荐算法优化、系统扩展性、安全措施等，参考示例中的问题结构。### Spring Boot + Vue 旅游推荐系统架构设计与实现
一、系统架构设计
采用前后端分离架构，参考在线考试系统设计模式[^2]，整体架构如下：
+---------------------+ HTTP/HTTPS +----------------------+
| Vue3前端 | <-------------------> | Spring Boot后端 |
| (用户交互界面) | RESTful API | (业务逻辑处理) |
+---------------------+ +----------------------+
| |
| | JDBC +------------+
| +------------> | MySQL |
| | | (主数据存储)|
| | +------------+
| |
| | Lettuce +------------+
| +------------> | Redis |
| | (缓存推荐) |
| +------------+
|
| +----------------------+
+------------------------------------> | Python推荐服务 |
| (协同过滤算法) |
+----------------------+

二、技术栈选型

前端技术栈：

核心框架：Vue3 + TypeScript
UI库：Element Plus
状态管理：Pinia
地图组件：高德地图API

后端技术栈：

核心框架：Spring Boot 3.x
安全框架：Spring Security + JWT
推荐算法接口：Python Flask
缓存：Redis 6.x（存储用户行为数据）

数据库设计（参考用户表设计扩展）：

-- 景点表（spots）
CREATE TABLE spots (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    location POINT NOT NULL,  -- 空间数据类型
    tags JSON NOT NULL,       -- 存储景点标签["亲子","自然"]
    SPATIAL INDEX(location)
);
-- 用户行为表（user_actions）
CREATE TABLE user_actions (
    user_id BIGINT,
    spot_id BIGINT,
    action_type ENUM('click','collect','purchase'),
    action_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

#### 三、核心功能实现
1. **推荐算法模块**：
   - 使用Python实现混合推荐策略：

def hybrid_recommend(user_id):
# 协同过滤结果
cf_results = collaborative_filtering(user_id)
# 基于位置的推荐
geo_results = geo_based_recommend(user_id)
# 组合推荐结果
return combine_results(cf_results, geo_results)

   - 通过Flask暴露REST接口供Spring Boot调用

2. **实时推荐接口**：

// Spring Boot控制器
@GetMapping("/recommend")
public ResponseEntity<List<Spot>> getRecommendations(
@RequestHeader("Authorization") String token,
@RequestParam(defaultValue = "10") int size) {

String userId = jwtUtil.parseToken(token);
List<String> spots = redisTemplate.opsForList().range("rec:"+userId, 0, size);
return ResponseEntity.ok(spotService.getSpotsByIds(spots));
}

位置服务集成：// Vue组件中使用高德地图
<template>
<amap-map :center="currentPosition">
<amap-marker v-for="spot in spots" :position="spot.location"/>
</amap-map>
</template>

四、系统优化策略

缓存策略：

使用Redis缓存热门景点数据（ZSET结构存储TOP100景点）
用户个性化推荐结果缓存有效期设置为2小时

异步处理：
// Spring事件驱动处理用户行为
@EventListener
@Async
public void handleUserAction(UserActionEvent event) {
recommendationService.updateUserProfile(event.getUserId());
}

安全方案：

JWT令牌设置双重验证（access_token + refresh_token）
敏感接口增加限流（使用Guava RateLimiter）

五、部署方案

前端部署：
npm run build
scp -r dist/* user@server:/var/www/travel-ui

后端部署：
# 使用Spring Boot内嵌Tomcat
nohup java -jar travel-api.jar --spring.profiles.active=prod &

推荐服务部署：
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app