本科毕业论文旅游信息系统的设计和实现马泽锐202530690119指导老师司徒浩臻 讲师学 院 名 称信息学院 专 业 名 称软件工程论文提交日期2025 年 4 月 30 日 论文答辩日期2025 年 5 月 18 日摘 要个性化推举是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推举用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推举系统应运而生。随着网络技术的进展,旅游业与计算机网络紧密结合,形成了一种全新的旅游形式——网络旅游。据统计:全球约有 17 万家旅游企业在网上开展综合、专业、特色的网站服务;全球约有 8500 万人次以上享受到旅游网站服务。然而,在国内,网络旅游的进展程度与国外还存在一定的差距。因此,讨论我国网络旅游的进展现状,分析其存在的问题,提出促进我国网络旅游进展的对策具有重要的意义。本旅游信息系统,主要采纳后台管理,前台展示推举的方式设计,通过后台页面对旅游线路信息,旅游租车信息,旅游酒店信息,旅游图片信息的增加、删除、修改、查询操作,并在前台页面上进行推举展示,达到将用户最关怀,最感兴趣的旅游信息通过本系统显示出来。本旅游信息系统主要采纳的推举方法有三种:基于评价的推举方法,基于用户注册信息的推举方法和基于关键字的推举方法。使用了上述推举方法之后,使得本旅游信息系统变得更加智能化、个性化、自动化,这也是本旅游信息系统设计的一个主要目标。本系统的一个重点,也是难点就是大数据量的查询。在一个系统之中,查询是必不可少的功能,而查询设计的好坏,又直接决定了系统的性能的优越与否。本系统巧妙的采纳了两种方式来解决这个问题,第一个方法是:在 HQL 语句上进行优化,尽量不要全表扫描,尽量避开多表联合查询,这样能够提高数据库查询的速度;另一个方法是:设计 Hibernate 的数据缓存机制,先把查出来的数据存到缓存中去,以后去取的话就可以节约很多时间了,这样能够迅速提高二次查询的速度。关键词:旅游信息系统 旅游推举 大数据量数据优化Tourism Information SystemMa Zerui(College of Information, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)Abstract: Personalized recommendation is based on the characteri...