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博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌
技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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系统介绍：
随着我国文旅产业的蓬勃发展，以及节假日集中出游现象的常态化，热门旅游景点面临着日益严峻的管理挑战。人流量短期内急剧攀升，极易导致景区超负荷运转、游客体验下降、公共安全风险增高及周边交通严重拥堵等一系列问题。传统的经验式管理和简单的事后统计已无法满足对大规模、高动态人流进行精准预测与实时调控的需求。在这一背景下，充分利用海量、多源的旅游大数据，并借助先进的分析预测技术，构建智能化的人流量预警与决策支持系统，已成为提升景区现代化治理水平、保障游客安全与体验、促进旅游业可持续发展的关键突破口。
本设计旨在研发一套“基于大数据Hadoop+机器学习预测算法+SpringBoot的热门景点人流量数据分析系统”。该系统通过整合景区闸机、票务预订、手机信令、交通监控及社交媒体等多维度实时与历史数据，依托**Hadoop生态**构建可弹性扩展的大数据存储与计算平台，高效处理PB级异构数据。系统核心将采用**机器学习预测算法**（如时间序列分析、集成学习或深度学习模型），深入挖掘人流量与时空、天气、事件等因素的复杂关联，实现对未来短时、中期客流趋势的精准预测。同时，以前后端分离的**SpringBoot**微服务架构构建灵活、可靠的应用系统，提供从数据接入、算法训练、预测分析到可视化呈现的全流程服务。
该系统的实现具有显著意义：**在管理层面**，能为景区管理部门提供科学的数据决策依据，实现从被动应对到主动干预的转变，优化资源配置与应急预案。**在服务层面**，可通过信息公开或出行建议，有效引导游客错峰出行，提升游览舒适度与安全性。**在学术与产业层面**，本项目是“大数据+人工智能+物联网”技术在智慧旅游领域深度融合的典型实践，为文旅产业的数字化转型提供了可落地的技术方案与架构参考，对推动全域旅游的高质量发展具有重要的理论价值与现实意义。
功能截图参考：
系统架构参考：
本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。
整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。
视频演示
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论文部分参考：
推荐项目：
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基于SpringBoot+大数据+爬虫+数据可视化的的媒体社交与可视化平台
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项目案例参考：
为什么选择我
博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。
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