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文末获取源码
项目编号：BS-XX-058
一，项目简介
本项目基于SSM框架开发而成，主要实现旅游网站的信息化管理系统，系统分为前端网站和后台管理部分，前端用户注册登陆后可以在网站上浏览旅游景点，查看旅游酒店，在线预定酒店，查看旅游资讯，发表旅游攻略并参与讨论，全文检索功能等。后台管理用户登陆系统后可以实现相关模块的管理功能：主要包含用户管理，旅游景点管理，旅游资讯管理，旅游酒店管理，预定订单管理，旅游攻略管理等模块。
本项目基于协同过滤的aprio推荐算法来对旅游酒店信息进行相应的推荐操作，同时实现了旅游景点管理、酒店管理、旅游攻略管理、旅游资讯管理、在线收藏、点赞、评论、投诉建议，实现了在线下单进行旅游酒店的预定操作，并可以进行全文检索查询等，功能强大，内容丰富，页面简洁。
在本项目中使用协同过滤算法来对酒店信息进行相应的推荐，可以根据自己需要改成旅游推荐或商城推荐均可。算法的核心思路，获得当前所有注册的会员用户，以及所有用户对酒店浏览和互动的操作数据后，比对用户的相似性，生成相关的数据集，然后使用协同过滤核心算法将运算的结果得出后在前端展示。核心算法展示如下，以供大家参考使用 ：
/**
*
* @param usersize 用户数量
* @param userdata 用户记录
* @param recommendUser 推荐的用户
* @return
*/
public static String xietongjob(int usersize,String[] userdata,String recommendUser){
/**
* 输入用户-->物品条目 一个用户对应多个物品
* 用户ID 物品ID集合
* A a b d
* B a c
* C b e
* D c d e
*/
int N = usersize;//用户数量
int[][] sparseMatrix = new int[N][N];//建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】
Map<String, Integer> userItemLength = new HashMap();//存储每一个用户对应的不同物品总数 eg: A 3
Map<String, Set<String>> itemUserCollection = new HashMap();//建立物品到用户的倒排表 eg: a A B
Set<String> items = new HashSet();//辅助存储物品集合
Map<String, Integer> userID = new HashMap();//辅助存储每一个用户的用户ID映射
Map<Integer, String> idUser = new HashMap();//辅助存储每一个ID对应的用户映射
System.out.println("Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>");
for(int i = 0; i < N ; i++){//依次处理N个用户 输入数据 以空格间隔
String[] user_item = userdata[i].split("@");
int length = user_item.length;
userItemLength.put(user_item[0], length-1);//eg: A 3
userID.put(user_item[0], i);//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
idUser.put(i, user_item[0]);
//建立物品--用户倒排表
for(int j = 1; j < length; j ++){
if(items.contains(user_item[j])){//如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
}else{//否则创建对应物品--用户集合映射
items.add(user_item[j]);
itemUserCollection.put(user_item[j], new HashSet<String>());//创建物品--用户倒排关系
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
}
}
}
System.out.println(itemUserCollection.toString());
//计算相似度矩阵【稀疏】
Set<Entry<String, Set<String>>> entrySet = itemUserCollection.entrySet();
Iterator<Entry<String, Set<String>>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Set<String> commonUsers = iterator.next().getValue();
for (String user_u : commonUsers) {
for (String user_v : commonUsers) {
if(user_u.equals(user_v)){
continue;
}
sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1;//计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数
}
}
}
System.out.println(userItemLength.toString());
System.out.println("==============Input the user for recommendation:<eg:A>");
System.out.println("==userID=="+userID);
System.out.println("========userID.get(recommendUser)=========="+userID.get(recommendUser));
System.out.println("items==================="+items);
//计算用户之间的相似度【余弦相似性】
int recommendUserId = userID.get(recommendUser);
for (int j = 0;j < sparseMatrix.length; j++) {
if(j != recommendUserId){
System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix[recommendUserId][j]/Math.sqrt(userItemLength.get(idUser.get(recommendUserId))*userItemLength.get(idUser.get(j))));
}
}
String out="";
//计算指定用户recommendUser的物品推荐度
for(String item: items){//遍历每一件物品
Set<String> users = itemUserCollection.get(item);//得到购买当前物品的所有用户集合
if(users.contains(recommendUser)){//如果被推荐用户没有购买当前物品，则进行推荐度计算
double itemRecommendDegree = 0.0;
for(String user: users){
itemRecommendDegree += sparseMatrix[userID.get(recommendUser)][userID.get(user)]/Math.sqrt(userItemLength.get(recommendUser)*userItemLength.get(user));//推荐度计算
}
out+=","+item;
System.out.println("The item "+item+" for "+recommendUser +"'s recommended degree:"+itemRecommendDegree);
}
}
return out;
}
同时对于未登陆用户，采用aprio算法进行相关性的推荐，以保证登陆用户和未登陆用户均可有相应的信息推荐，核心算法如下：
/**
* 专门有个算法包
* 然后算法的逻辑也在这里，
* 而且把算法之外额逻辑也加了
* 注！为了应对一开始人员访问数据量不够推荐算法使用的情况，就进行了数据补足，这个业务逻辑就非常完美了。
*
* java推荐算法
* @param request
*/
public void tuijiansuanfa(HttpServletRequest request){
Itemset originalItem = new Itemset();
List<Map> lista = db.queryForList("select * from t_customer");
for (int i = 0; i < lista.size(); i++) {
TreeSet<String> itemset = new TreeSet<String>();
List<Map> listb = db.queryForList("select * from t_productclick where customerId=?",new Object[]{lista.get(i).get("id")});
for (int j = 0; j < listb.size(); j++) {
itemset.add(listb.get(j).get("productId")+"");
}
originalItem.itemset.add(itemset);
}
Aprioti.originalItem=originalItem;
List<Long> outList = Aprioti.aprioriProcess();
String in ="";
if(outList!=null&&outList.size()>0){
for (int i = 0; i < outList.size(); i++) {
in+=","+outList.get(i);
}
}
String sqlall="select a.* from t_product a where 1=1 ";
String sql=sqlall;
if(in!=null&&!"".equals(in)){
sql+=" and id in ("+in.substring(1,in.length())+")";
}
sql+=" order by rand() limit 8 ";
//以上推荐算法最总结果在根据随机安排推荐
//注！为了应对一开始人员访问数据量不够推荐算法使用的情况，就进行了数据补足，这个业务逻辑就非常完美了。
List tuijianList = db.queryForList(sql);
int a = 8;
int b = 0;
if(tuijianList==null||tuijianList.size()<8){
if(tuijianList!=null){
b = 8-tuijianList.size();
}
List list2 = db.queryForList(sqlall+" order by rand() limit "+b);
tuijianList.addAll(list2);
}else{
}
request.setAttribute("tuijianList", tuijianList);
}
二，环境介绍
语言环境：Java: jdk1.8
数据库：Mysql: mysql5.7
应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31
开发工具：IDEA或eclipse
后台开发技术：Spring+mybatis+springmvc
前台开发技术：jquery+ajax+easyui
核心算法：协同过滤算法 APRIO算法
apriori关联规则算法的原理设计较为简单，著名的“啤酒和尿布”说的就是Apriori算法，通俗来讲apriori旨在寻找频繁项集，以帮助商家将消费者有可能一起搭配购买的物品放置在同一个地方，提高消费者的购物效率和良好的购物体验感。Apriori还是十大数据挖掘算法之一，可见Apriori关联规则算法的重要性。
三，系统展示
下面展示一下本系统的部分功能：
前端页面展示
http://localhost:8080/front/index.html
编辑
旅游景点
编辑
编辑
旅游酒店
编辑
编辑
编辑
旅游资讯
编辑
编辑
旅游攻略
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我的酒店预定
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我的贴子
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我的收藏
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我的信息
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投诉建议
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后台用户登陆: http://localhost:8080/adminLogin/login.html
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个人中心
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轮播图管理
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旅游资讯管理
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用户管理
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内容管理：包含酒店管理，景点管理，资读管理三大模块
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旅游攻略管理
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投诉建议管理
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四，核心代码展示
package com.lvyou.controller.admin;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.lvyou.controller.MyController;
@Controller("adminCustomerController")
@RequestMapping(value = "/admin/customer")
public class AdminCustomerController extends MyController {
@RequestMapping(value = "/frame")
public String frame(Model model, HttpServletRequest request)throws Exception {
return "/admin/customer/frame";
}
@RequestMapping(value = "/list")
public String list(Model model, HttpServletRequest request,String username,String customerName)throws Exception {
String sql="select a.* from t_customer a where 1=1";
if(username!=null&&!"".equals(username)){
sql+=" and username like '%"+username+"%'";
}
if(customerName!=null&&!"".equals(customerName)){
sql+=" and customerName like '%"+customerName+"%'";
}
sql+=" order by id desc";
List list = db.queryForList(sql);
request.setAttribute("list", list);
return "/admin/customer/list";
}
@RequestMapping(value = "/editSave")
public ResponseEntity<String> editSave(Model model,HttpServletRequest request,Long id
,String username,String password,String customerName,String sex,String address,String phone,Integer account,Integer jf,String status) throws Exception{
int result = 0;
if(id!=null){
String sql="update t_customer set username=?,password=?,customerName=?,sex=?,address=?,phone=?,account=?,jf=?,status=? where id=?";
result = db.update(sql, new Object[]{username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status,id});
}else{
String sql="insert into t_customer(username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?)";
result = db.update(sql, new Object[]{username,password,customerName,sex,address,phone,account,jf,status});
}
if(result==1){
return renderData(true,"操作成功",null);
}else{
return renderData(false,"操作失败",null);
}
}
@RequestMapping(value = "/editDelete")
public ResponseEntity<String> editDelete(Model model,HttpServletRequest request,Long id) throws Exception {
String sql="delete from t_customer where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]{id});
if(result==1){
return renderData(true,"操作成功",null);
}else{
return renderData(false,"操作失败",null);
}
}
@RequestMapping(value = "/updateColumnsex")
public ResponseEntity<String> updateColumnsex(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String sex) throws Exception {
String sql="update t_customer set sex=? where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]{sex,id});
if(result==1){
return renderData(true,"操作成功",null);
}else{
return renderData(false,"操作失败",null);
}
}
@RequestMapping(value = "/edit")
public String edit(Model model, HttpServletRequest request,Long id)throws Exception {
if(id!=null){
//修改
String sql="select * from t_customer where id=?";
Map map = db.queryForMap(sql,new Object[]{id});
model.addAttribute("map", map);
}String sql="";
return "/admin/customer/edit";
}
}
package com.lvyou.controller.admin;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.lvyou.controller.MyController;
@Controller("contactController")
@RequestMapping(value = "/admin/contact")
public class ContactController extends MyController {
@RequestMapping(value = "/frame")
public String frame(Model model, HttpServletRequest request,String flag)throws Exception {
return "/admin/contact/frame";
}
@RequestMapping(value = "/list")
public String list(Model model, HttpServletRequest request,String flag,String phone)throws Exception {
String aa = "select * from t_customer ";
List<Map> list11 = db.queryForList(aa);
System.out.println(list11);
String sql="select a.phone, a.*,(select max(customerName) from t_customer b where a.customerId=b.id) customerName from t_contact a where 1=1";
if(1==2){sql+="and customerId="+getCustomer(request).get("id") +" ";}
if(phone!=null&&!"".equals(phone)){
sql+=" and phone like '%"+phone+"%'";
}
sql+=" order by id desc";
List list = db.queryForList(sql);
System.out.println(sql);
request.setAttribute("list", list);
System.out.println(list);
return "/admin/contact/list";
}
@RequestMapping(value = "/editSave")
public ResponseEntity<String> editSave(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String flag
,Integer customerId,String phone,String content,String insertDate) throws Exception{
int result = 0;
if(id!=null){
String sql="update t_contact set phone=?,content=? where id=?";
result = db.update(sql, new Object[]{phone,content,id});
}else{
String sql="insert into t_contact(customerId,phone,content,insertDate) values(?,?,?,now())";
result = db.update(sql, new Object[]{getCustomer(request).get("id"),phone,content});
}
if(result==1){
return renderData(true,"操作成功",null);
}else{
return renderData(false,"操作失败",null);
}
}
@RequestMapping(value = "/editDelete")
public ResponseEntity<String> editDelete(Model model,HttpServletRequest request,Long id,String flag) throws Exception {
String sql="delete from t_contact where id=?";
int result = db.update(sql, new Object[]{id});
if(result==1){
return renderData(true,"操作成功",null);
}else{
return renderData(false,"操作失败",null);
}
}
@RequestMapping(value = "/edit")
public String edit(Model model, HttpServletRequest request,Long id,String flag)throws Exception {
if(id!=null){
//修改
String sql="select * from t_contact where id=?";
Map map = db.queryForMap(sql,new Object[]{id});
model.addAttribute("map", map);
}String sql="";
return "/admin/contact/edit";
}
}
五，项目总结
本项目基于协同过滤的aprio推荐算法来对旅游酒店信息进行相应的推荐操作，同时实现了旅游景点管理、酒店管理、旅游攻略管理、旅游资讯管理、在线收藏、点赞、评论、投诉建议，实现了在线下单进行旅游酒店的预定操作，并可以进行全文检索查询等，功能强大，内容丰富，页面简洁。
