基于SpringBoot+Vue的文旅平臺設計與研究

摘要：吉林省旅游資源豐富、分布廣泛，覆蓋全省所有市縣，具備發展旅游的最佳條件。旅游與地域特色旅游緊密結合，利用現代信息技術，逐步實現旅游資源的數字化。為此，文章設計并實現了一個旅游平臺，通過使用粒子群優化算法來實現旅游景點的最佳路線推薦。該平臺前端采用Vue和Element Ul，后端使用SpringBoot框架、MyBaits持久層框架、MySQL數據庫和Redis緩存，提供景點和路線推薦等功能。測試結果表明，平臺能夠合理推薦景點和旅游線路并正常運行。

關鍵詞：吉林省；旅游平臺；粒子群優化算法

中圖分類號：TP311

文獻標志碼：A

0 引言

為了更好地利用互聯網技術推動旅游的發展，本文以吉林省為例，設計并研究了一種基于SpringBoot+Vue的旅游平臺。該平臺旨在通過整合吉林省的旅游資源，提供全面、便捷的旅游信息和服務，從而提高游客的旅游體驗，促進旅游與鄉村振興的深度融合。

本文的研究內容主要包括以下幾個方面：首先，分析吉林省旅游資源及其開發利用現狀，找出存在的問題和挑戰；其次，設計文旅平臺的功能模塊與架構，確保平臺能夠滿足用戶需求；再次，實現平臺的核心功能，包括信息展示、路線推薦和用戶互動等；最后，對平臺的效果進行評估，驗證其在實際應用中的可行性和有效性^［1］。希望該研究能夠為吉林省乃至全國其他地區的旅游發展提供借鑒和參考，助力鄉村振興戰略的實施，實現旅游資源與現代科技的有機結合，推動旅游產業的持續健康發展。

1 系統需求分析

1.1 管理員功能需求分析

（1）用戶管理：涵蓋了對平臺用戶進行注冊、認證、權限分配和管理的過程，確保用戶信息的安全性和平臺功能的合規性。

（2）景點維護：即對旅游景點信息的管理和維護工作，包括更新景點資料、管理景點圖片和視頻等多媒體內容，以保證信息的準確性和時效性。

（3）數據管理：包括對平臺產生的各類數據進行收集、存儲、分析和利用。

（4）系統維護：對平臺硬件設備和軟件系統進行持續監控、更新和維護的活動，確保系統的穩定運行和安全性。

管理員用例模型如圖1所示。

1.2 普通用戶功能需求分析

（1）個人管理：用戶在平臺上管理個人信息、賬戶設置、隱私選項等操作，以確保個人數據安全和個性化服務的實現。

（2）瀏覽信息：涵蓋用戶在平臺上瀏覽和查看各類信息的活動，包括景點信息、新聞公告、活動詳情等，以滿足用戶獲取相關資訊的需求。

（3）內容分享：用戶將平臺上的內容（如文章、圖片、視頻等）分享到其他社交媒體平臺或者通過私信方式分享給其他用戶的行為，以擴展內容的傳播范圍和增強社交互動。

2 系統架構設計

2.1 系統主要功能模塊設計

基于SpringBoot+Vue的文旅平臺包括6大核心模塊：信息管理、用戶管理、內容管理、景點維護、系統維護和數據管理。每個模塊下分設具體功能，如信息管理涵蓋當地特色、歷史事件和紅色人物；用戶管理涉及權限管理和注冊審核；內容管理包括用戶圖片和社交媒體；景點維護包含評論和旅游路線；系統維護負責更新和安全；數據管理處理游客和景點數據^［2］。這些模塊共同構建了一個全面高效的文旅平臺，推動吉林省鄉村振興。系統主要功能模塊如圖2所示。

2.2 數據庫概念結構設計

旅游平臺的核心數據結構包含4個主要實體：景點、景點評價、景點圖片和景點路線。每個實體與其他實體之間的關系被清晰地標示出來，如景點與其評價、圖片和路線的多對一關系。該E-R圖為平臺的數據管理和功能實現提供了清晰的結構基礎。景點相關E-R圖如圖3所示。

3 系統主要功能詳細設計

3.1 模塊中各層的作用

根據SpringBoot+Vue框架，本文設計了Controller層、Service層、Mapper層、Domain實體類、1個映射關系XML文件，1個前端頁面和前端接口，來完成每個模塊的基本功能，對每個表元組進行增、刪、改、查^［3］。模塊層次如表1所示。

3.2 粒子群優化算法應用

景點路線推薦模塊的實例化層JilinSightWay DetailServiceImpl中加入應用粒子群優化（Particle Swarm Optimization，PSO）尋找最佳旅游路線。

在應用PSO尋找最佳旅游路線時，核心是不斷更新每個粒子（代表一個潛在的路線解）的位置和速度，以探索搜索空間并逐步接近最優解^［4］。

假設有m個粒子，每個粒子在解空間中有n維，代表一個可能的路線順序^［5］。在第t次迭代時，第1個粒子的位置和速度分別記為x_i（t）和v_i（t）。此外，pbest表示第i個粒子經歷過的最優解（個人最佳位置），而gbest代表所有粒子中的最優解（全局最佳位置）。c₁和c₂是正的學習因子，分別控制著粒子向其個人最佳位置和全局最佳位置移動的速度。r₁和r₂是在［0，1］之間隨機生成的向量，用于引入隨機性，幫助算法跳出局部最優。式（1）為速度更新公式，式（2）為位置更新公式。

v_i（t+1）=v_i（t）+c₁*（pbest_i-x_i（t））+c₂*r₂（t）*（gbest-x_i（t））（1）

x_i（t+1）=x_i（t）+v_i（t+1）（2）

4 結語

有效整合和推廣豐富的旅游資源，能夠為鄉村振興注入新的活力。技術手段和綜合管理策略的創新，提升了旅游的可持續發展能力，同時增強了地方經濟的競爭力。本研究不僅促進了文化遺產的保護和傳承，也為吉林省鄉村社區帶來了更多的發展機會和社會價值。

參考文獻

［1］李恩.基于用戶推薦算法的武漢市紅色旅游平臺設計與實現［D］.荊州：長江大學，2023.

［2］鮑克端，任立向，陳雙雙，等.基于數字化技術的溫州紅色旅游云平臺方案設計研究［J］.旅游縱覽，2022（14）：183-186.

［3］肖程鳴，曾志穎.基于SpringBoot和Vue的紅色智慧旅游平臺設計與實現［J］.軟件，2022（7）：30-33，38.

［4］LI Z Y，JIN F X，WANG J，et al.Adaptive fusion of different platform point cloud with improved particle swarm optimization and supervoxels［J］.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2024，130：103934.

［5］FENG T，CUI Y Y. Particle swarm algorithm for smart contract vulnerability detection based on semantic web［J］.International Journal on Semantic Web and Information Systems（IJSWIS），2024（1）：1-33.

（編輯 王雪芬）

Design and research of cultural and tourism platform based on SpringBoot+Vue

DAI Yazhe， LI You^*， ZHAO Lihong， JIN Hang

（JiLin Agricultural Science and Technology University， Jilin 132101， China）

Abstract：Jilin province has abundant and widely distributed tourism resources， covering all cities and counties in the province， and has the best conditions for developing tourism. Tourism is closely integrated with regional characteristic tourism， utilizing modern information technology to gradually digitize tourism resources. A tourism platform was designed and implemented for this purpose， which uses particle swarm optimization algorithm to achieve the best route recommendation for tourist attractions. Specific research， design， and implementation： Vue and Element Ul are used in the front-end， while SpringBoot framework， MyBaits Temple Layer framework， MySQL database， and Redis cache are used in the back-end to provide functions such as recommending scenic spots and routes. The test results show that the platform can recommend scenic spots and tourist routes reasonably and operate normally.

Key words：Jilin province; travel platform; particle swarm optimization algorithm