SpringBoot驱动的协同过滤酒店推荐系统实现

"基于SpringBoot的酒店推荐系统设计与实现的学术论文" 本文档详细阐述了一种利用SpringBoot框架构建的酒店推荐系统的设计与实现。随着科技的快速发展，酒店业也开始寻求与现代先进技术的融合，以提升服务质量和管理效率。酒店推荐系统应运而生，它借助网络技术的进步，革新了传统的管理模式，降低了服务管理的复杂度，增强了管理的灵活性。 系统的主要组成部分包括管理员模块和用户模块。管理员模块涉及系统首页、个人中心、用户管理、酒店信息管理、酒店评分管理、酒店类型管理、留言板管理和系统管理。这些功能使得管理员能够安全地存储和管理各种信息，进行系统维护和更新，同时对供应商进行相应操作。用户模块则包括首页、酒店信息展示、公告信息、留言板和个人中心，为用户提供便捷的互动和服务。 在技术选型上，该系统采用了MySQL数据库，以保证数据的安全性和高效性。开发框架选用了SpringBoot，它以其简洁的配置、内置的Tomcat服务器和强大的自动配置能力，简化了系统的开发过程。开发工具选用Eclipse，确保了代码的可读性、实用性和可扩展性，同时也方便了后期的维护工作。系统设计强调了用户体验，界面简洁，操作简便。 关键词：酒店推荐系统、MySQL数据库、SpringBoot框架 该论文深入探讨了如何运用协同过滤算法来实现个性化推荐。协同过滤是一种常用的推荐系统算法，它基于用户的历史行为和相似兴趣来预测用户可能感兴趣的内容。在酒店推荐场景中，系统可以通过分析用户对酒店的评分、预订历史等数据，找出具有相似偏好的用户群体，然后根据他们的选择向目标用户推荐相似的酒店选项。 此外，系统还可能涉及其他机器学习或数据挖掘技术，如矩阵分解、深度学习模型等，以进一步提升推荐的准确性和多样性。通过对大量数据的处理和分析，系统能够提供更精准的个性化推荐，帮助酒店吸引更多的潜在客户，提升客户满意度，从而增强酒店的竞争力。 这篇论文详尽地介绍了如何结合SpringBoot框架和协同过滤算法，构建一个高效、实用的酒店推荐系统，对于理解现代酒店行业的技术应用和推荐系统设计具有重要的参考价值。