摘 要

近年来，旅游业发展迅猛，2023年国内旅游总人数达48.91亿人次，2024年上半年为27.25亿人次，预计全年将达60亿人次。庞大的游客群体带来复杂多样的需求，旅游路线规划涉及多方面因素，传统旅游服务模式难以满足游客个性化、多样化需求。

本系统整合现代信息技术，为游客提供一站式旅游服务。后端基于Spring Boot框架搭建，前端运用Android开发技术，以MySQL数据库存储数据，实现景点信息查询、购票、行程规划、社区互动、文化展示等核心功能。其中，景点推荐功能基于协同过滤推荐算法，结合用户在个人中心设置的地区偏好，分析用户浏览、收藏、评分等历史行为及相似用户兴趣偏好，优先推荐目标区域景点，生成个性化推荐列表。

开发时，前端基于Android Studio，利用灵活布局与事件处理机制优化交互体验；后端基于Java语言和Spring Boot框架，实现组件解耦与高效管理；数据库设计遵循安全性与完整性原则。经严格测试，系统各功能模块运行稳定，满足用户需求，有效提升游客旅游体验，为旅游行业数字化转型提供技术支持。

关键词：旅游管家系统；Android开发；协同过滤

ABSTRACT

In recent years, the tourism industry has developed rapidly. The total number of domestic tourists reached 4.891 billion in 2023, 2.725 billion in the first half of 2024, and is expected to reach 6 billion for the whole year. The huge tourist population brings complex and diverse needs, and tourism route planning involves multiple factors. Traditional tourism service models are difficult to meet the personalized and diversified needs of tourists.

This system integrates modern information technology to provide tourists with one-stop tourism services. The backend is built on the Spring Boot framework, and the frontend uses Android development technology to store data in MySQL database, achieving core functions such as scenic spot information query, ticket purchase, itinerary planning, community interaction, and cultural display. Among them, the scenic spot recommendation function is based on collaborative filtering recommendation algorithm, combined with the user's regional preferences set in the personal center, analyzing the user's browsing, bookmarking, rating and other historical behaviors as well as similar user interests and preferences, prioritizing the recommendation of scenic spots in the target area, and generating a personalized recommendation list.

During development, the front-end is based on Android Studio, utilizing flexible layout and event handling mechanisms to optimize the interactive experience; The backend is based on Java language and Spring Boot framework, achieving component decoupling and efficient management; The database design follows the principles of security and integrity. After rigorous testing, all functional modules of the system run stably, meet user needs, effectively enhance tourists' travel experience, and provide technical support for the digital transformation of the tourism industry.

Key words: intelligent travel butler system; android development; collaborative filtering recommendation algorithm

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

1 绪论 1

1.1 项目背景和意义 1

1.2 研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.1 国内研究现状 3

1.3 论文结构简介 4

2 系统开发相关技术 7

2.1 Android开发技术 7

2.2 MySQL数据库 7

2.3 Java技术 8

2.4 协同过滤推荐算法 8

2.5 本章小结 8

3 系统需求分析 10

3.1 功能需求 10

3.2 性能需求 12

3.2.1 响应时间短 12

3.2.2 稳定可靠 12

3.2.3 兼容性好 13

3.3 可行性分析 13

3.3.1 技术可行性 13

3.3.2 经济可行性 13

3.3.3 操作可行性 14

3.4 系统流程分析 14

3.4.1 操作流程分析 14

3.4.2 登录流程分析 15

3.4.3 信息添加流程分析 15

3.4.4 信息删除流程分析 16

3.5 系统用例分析 16

3.5.1 管理员用例图 16

3.5.2 用户用例图 17

3.6 本章小结 18

4 系统设计 19

4.1 整体结构设计 19

4.2 功能结构设计 19

4.3 数据库设计 19

4.3.1 数据库逻辑设计 19

4.3.2 数据库物理设计 21

4.4 本章小结 22

5 系统实现 23

5.1 前端实现 23

5.1.1 首页详情界面 23

5.1.2 景点详情界面 24

5.1.3 门票管理界面 25

5.1.4 景点推荐界面 26

5.1.5 发帖管理界面 28

5.2 后端实现 29

5.2.1 推荐算法实现 29

5.2.2 用户管理界面 32

5.2.3 景点信息管理 33

5.2.5 旅游路线管理 33

5.2.6 发帖论坛管理 34

5.3 本章小结 35

6 系统测试 36

6.1 测试目的 36

6.2 测试方法 36

6.3 界面测试 36

6.4 功能测试 37

6.5 测试结果 39

6.6 本章小结 40

结 论 41

参考文献 42

致 谢 44

1 绪论

1.1 项目背景和意义

伴随经济的快速发展以及人们生活水准的不断提升，旅游已然变成人们生活当中不可或缺的一个部分。相关的数据有所显示，在2023年的时候，国内旅游的总人数已然达到48.91亿人次，和2022年相比，其增长幅度达到93.3%。而到2024年上半年，国内旅游总人数为27.25亿人次，相较于2023年同期而言，增长14.3%，并且预计在2024年，国内旅游总人数是有望能够达到60亿人次的。与此同时，国内游客出游的总花费也一直在持续不断地增长着，2023年达到4.91万亿元，和2022年相比，增长幅度为140.3%。2024年上半年则是达到2.73万亿元，相较于2023年同期，增长19.0%。旅游市场如此蓬勃地发展着，这便使得人们对于旅游服务的质量以及个性化方面的需求，在一天天不断地提升着。

不过，传统的旅游服务模式其实存在着不少让人头疼的地方。在旅游规划这个阶段，游客通常得耗费大量的时间还有精力去搜集各种各样的旅游方面的信息，像景点的相关介绍呀、交通的路线情况、酒店的住宿安排以及美食的推荐内容等等，这些信息是分散在各个不同的平台以及渠道当中的，要把它们整合到一起难度可不小，而且信息的准确程度以及时效性能否保证也很难说。就比如说吧，要是游客打算规划一次去云南的旅行，那就得在好多旅游网站、论坛以及社交媒体上去搜索与之相关的信息，可这些信息又繁杂又不一致，很有可能就会致使游客做出错误的决断。在旅游进行的过程之中，游客说不定会碰到像语言不通畅、导航不准确、突发的状况没办法及时得以解决之类的问题。要是在国外旅游的话，语言方面的障碍没准会让游客在沟通交流、询问道路、点餐这些事情上碰到难处；而在景区里面，传统的导航方式也许没办法精准地引导游客抵达目的地，这样就白白浪费游客的时间和精力。除此之外，旅游服务在个性化的程度上做得还不够到位，很难去满足不同游客那多种多样的需求。毕竟不同年龄段、有着不同兴趣爱好以及消费能力的游客，他们对于旅游的需求差异是相当大的，然而传统的旅游服务往往采取的是标准化的模式，是没办法提供那种定制化的服务的。

Android系统下诞生的智能旅游管家，这为解决相关一系列问题开拓出有效的办法。智能旅游管家充分借助像大数据、人工智能、移动互联网这类较为先进的信息技术，有能力把各类旅游资源加以整合起来，进而为游客给予一站式的旅游服务。借助实时不断更新的地图导航功能，还有语音翻译功能以及在线客服功能等，智能旅游管家可以助力游客在旅游期间妥善解决各式各样的问题，以此保障旅行能够顺利地开展下去。

就旅游行业发展状况而言，智能旅游管家的应用对推动该行业的数字化转型以及创新发展有着积极作用。它能够促使旅游企业运营效率得以提高，成本得以降低，服务质量得以提升，进而增强其在市场中的竞争力。凭借对游客数据展开分析，旅游企业可以更为深入地解市场需求，对产品和服务加以优化，达成精准营销的目标。智能旅游管家还给旅游行业引来全新的商业模式以及诸多发展机遇，推动旅游和其他产业融合发展的进程。

Android智能旅游管家的设计与实现有着重要的现实意义。它能够提升游客的旅游体验，满足游客不断增长的个性化需求。与此同时，它还可以推动旅游行业朝着数字化、智能化方向发展，助力旅游产业完成升级与转型。

1.2 研究现状

1.2.1 国外研究现状

国外针对智能旅游管家展开研究与应用的时间相对较早。在移动互联网、人工智能以及大数据等各项技术持续取得发展的进程当中，国外已经构建起颇为成熟的理论体系，同时也积攒下相当丰富的实践经验。

美国在智能旅游管家这块领域占据着领先的地位，不少科技公司都已经成功开发出依托人工智能的旅游助手。这些助手会运用自然语言处理技术来和用户达成自然且流畅的交互，它们能够细致地分析用户过往的历史行为数据以及用户自身的偏好信息，从而为用户给予极具个性化的旅游推荐内容、提供实时且精准的交通信息，还能做好智能又合理的行程规划工作。就比如说，一部分旅游助手能够依据用户具体的出行时间、所设定的预算以及其兴趣爱好等方面的情况，迅速生成既详细又非常个性化的旅游方案，涵盖景点选择、餐厅预订、住宿安排等诸多不同的方面。这和Izza AFM 等人在《Development of Android - Based Augmented Reality for Promotion of Jepara Tourist Attractions》[1]里所呈现的研究思路是颇为相似的，该研究借助增强现实（AR）技术去开发Android应用，目的是为游客带来沉浸式的景点游览感受，能让游客有一种仿佛身临其境般去感受景点魅力的体验。Anderies [2]等人在《Implementation of Augmented Reality in Android - based Application to Promote Indonesian Tourism》当中同样是运用AR技术来开发应用，通过把虚拟场景和现实景观相互结合起来的方式，使得游客对于旅游目的地的感知以及体验都得到丰富，进而提升旅游本身的趣味性以及吸引力。

欧洲诸多国家的旅游局在积极地推动智能旅游管家的应用事宜，并且将其同智能城市建设紧密地关联起来。就拿芬兰赫尔辛基市来说，其推出的名为“赫尔辛基旅游助手”的应用程序，把当地各种各样的旅游资源都进行整合，从而能够给游客给予实时且较为详尽的旅游信息以及相关服务。游客借助该应用，不但可以获取到景点的开放时间方面的信息，而且能知晓公共交通路线的情况，还能够解当地活动的资讯等内容，除此之外，还可以得到具有个性化特点的旅游建议。而在英国，那里的研究者们更多地侧重于借助大数据分析的方式来对旅游资源的配置加以优化，以此达成旅游业可持续发展的目标。他们通过对游客的行为数据、旅游资源的使用状况等诸多信息展开收集以及分析工作，进而合理地去规划旅游设施的布局安排，以此提升旅游资源的利用成效。

此外，RMR[3]等人在《Development of Android - Based Tourism Information System Prototype at Purwodadi Botanical Garden》中开发的基于Android的植物园旅游信息系统原型，为游客提供植物信息查询、导览等功能，提升游客在植物园的游览体验。邱明[4]在《基于 Android 的旅游景区移动导游系统设计》中设计的移动导游系统，实现景点讲解、路线导航等功能，为游客提供便捷的导游服务。

国外在旅游信息整合方面、提升用户体验方面、优化资源配置方面以及应用新技术等诸多方面的研究与实践，已然积累下相当宝贵的经验，这些经验对于我国智能旅游管家系统展开相关的研究以及后续的发展而言，无疑是极为重要的参考依据。不过，国外所取得的那些研究成果，当要应用到国内市场的时候，就得去考虑诸如文化差异方面、旅游资源特色方面以及用户使用习惯方面等诸多因素存在的不同之处，并且要针对这些不同做出适当的调整以及优化才行。

1.2.1 国内研究现状

近年来，随着国内旅游业的蓬勃发展以及移动互联网技术的广泛普及，基于 Android 平台的智能旅游管家系统成为学术研究与行业实践的热门领域。众多学者和开发者围绕系统设计、功能实现、用户体验优化等多个方面展开深入研究，取得丰硕成果。

在系统架构以及功能集成这块领域，不少研究都在努力构建起功能完备且运作高效的旅游服务平台。就拿苑荣和许心蓝来说吧，他们在《基于Java Web的乡村智慧旅游系统的设计与实现——以泉州市蟳埔村为例》这一研究当中，运用Java Web技术来搭建乡村智慧旅游系统，在此过程中，成功实现对景点信息细致且详尽的展示，与此同时，还把旅游攻略推荐等相关功能也给融入进去，如此一来，便给乡村旅游的数字化转型提供实实在在的实践范例。再看李帅等人在《基于ArcGIS Engine的梅岭国家森林公园旅游系统的设计与实现》[6]里的做法，他们借助ArcGIS Engine技术，给梅岭国家森林公园旅游系统赋予精准度颇高的地图导航以及景点定位功能，通过这样的方式，明显提高游客在景区内部游览时候的便利性。还有周海涛[7]等学者所撰写的《基于Android平台的乡村旅游App系统设计与实现》这篇文章，其主要是专注于乡村旅游App的开发工作，在这个过程中，对当地颇具特色的旅游资源进行整合，进而能够为游客提供那种一站式的乡村旅游服务。从这些研究成果当中不难看出，在国内，针对旅游系统功能的拓展以及优化方面，一直在持续不断地投入精力，通过将多种不同的技术进行融合，以此来满足游客们日益变得多样化的各种需求。

推荐算法算得上是智能旅游管家系统达成个性化服务的关键技术当中的一种。李志敏在《基于数字文化旅游系统的推荐算法研究》这一著作里，对推荐算法于旅游领域的应用状况展开探讨，其借助对用户行为数据的细致挖掘以及分析工作，达成较为精准的个性化推荐效果，使得用户对于旅游产品的满意程度得到有效提升。本研究所选用的协同过滤推荐算法，会依据用户在个人中心所设定的地区偏好来推荐景点，该做法与前面所提及的研究一道，在推动旅游系统个性化服务发展这件事上起到相应的作用。

用户体验的优化事宜同样受到国内学者的密切关注。就拿林立疆在其《基于移动互联网的景区智慧旅游系统设计与实现》的研究来说，该学者充分考量用户使用习惯，极为用心地去优化系统界面布局，在很大程度上提升用户操作的便捷程度。再看夏林和吕科在《基于Android的旅游文化APP的设计与实现》中的相关探索，他们着重关注APP界面的美观性以及交互性设计，凭借简洁且直观的界面还有流畅的交互流程，有效增强用户获取旅游文化内容的体验感受。另外，胡楚婷和姜攀在《基于Android的非遗文创项目电子商务App的设计与实现》这一研究当中，从用户实际需求层面出发，对App的购物流程以及商品展示方式予以优化，进而提升用户在购买非遗文创产品过程中的满意程度。上述这些研究从各不相同的角度对旅游相关系统的用户体验加以优化，使得用户对于智能旅游管家系统的满意程度以及使用黏性均得以提高。

不过，国内在这一领域所开展的研究确实存在着某些局限之处。就技术创新来讲，多种技术已然应用在旅游系统开发当中，只是在新技术的深度融合以及创新性应用这两方面，还需要进一步去强化。从用户体验优化的角度看，对于用户需求的挖掘程度还不够到位，有部分系统在个性化服务以及情感化设计这两个层面，仍旧需要做出更进一步的完善工作。

1.3 论文结构简介

在第一章的绪论部分，详细阐述项目得以诞生的相关背景情况，像旅游行业当下呈现出来的发展态势呀，还有传统旅游服务模式所面临着的诸多困境等等，同时也对项目在提升游客实际体验方面以及推动整个旅游行业进一步发展之上所具有的重要意义予以说明。并且，针对国内以及国外智能旅游管家系统的研究现状展开细致分析，由此来明确本系统在进行开发的时候，于满足市场需求以及实现技术创新等诸多方面所体现出的必要性与创新性。除此之外，还对论文的整体架构加以介绍，好让读者能够对后续的研究内容形成较为清晰的认知，从而为后续研究能够更加深入地开展预先做好相应铺垫。

在第二章有关系统开发的相关技术部分，对Android开发技术、MySQL数据库、Java技术还有协同过滤推荐算法展开细致解读。去剖析这些技术分别具备的特性以及所拥有的优势，阐述它们是怎样充当系统开发过程中的关键支撑力量，从而为达成系统的各项功能给予稳固的技术方面的保障。

在第三章关于系统需求的分析部分，着重从功能需求、性能需求以及可行性分析这三个层面来对系统展开剖析。首先，细致梳理系统应当具备的诸多具体功能，像是景点查询、购票之类的功能都要一一明确。其次，清楚界定系统在诸如响应时间、稳定性、兼容性等方面需要达到的性能指标。再者，从技术的成熟程度、经济成本是否合理以及操作是否便捷这三个不同维度，去充分论证系统开发的可行性，以此来保证系统开发既具有实际的应用价值，又具备良好的可操作性。

在第四章的系统设计部分，其中包含整体结构设计、功能结构设计以及数据库设计这些内容。整体结构运用的是分层架构的方式，把系统具体划分成前端、后端还有数据存储这几个模块，并且对各个模块具备的功能以及它们相互之间存在的关系都做相应阐述。就功能结构来讲，会对系统的各项功能细致地去进行划分，从而构建起一个条理较为清晰的功能体系。而在数据库设计这块，要完成逻辑设计与物理设计这两项工作，通过借助E-R图以及具体的数据表结构设计手段，以此来达成数据能够高效地被存储以及得到妥善管理的目的。

在第五章有关系统实现的内容里，着重针对前端以及后端各自的实现细节展开阐述。就前端而言，其展示像首页详情界面呀、景点详情界面等等好些个界面的设计方案，这里面涵盖诸如布局方式是怎样安排的呀，交互功能又是通过何种途径来实现的这些方面。而对于后端来讲，它详细介绍推荐算法、用户管理、景点信息管理等一系列功能具体的实现代码，还有与之相关的逻辑思路，将系统从最初的设计理念一步步转化为实实在在的实际代码的整个过程清晰地呈现出来。

在第六章所涉及的系统测试环节当中，其测试目的很清晰，那就是要去查验系统在功能的完整程度、性能的稳定状况以及用户体验的友好程度等诸多方面究竟能不能达到需求规格所设定的标准。运用黑盒测试、白盒测试、压力测试、兼容性测试还有异常测试等各种各样的方法，针对系统的界面显示所呈现出来的效果以及功能实际的运行状况展开全面且细致的测试工作，并且把测试所得到的结果给展示出来，通过这样的方式来证实系统是可以稳定且可靠地运行的，进而能够满足用户在实际使用过程当中的各种需求。

在总结与展望这部分内容里，要完整地总结系统的设计以及实现的整个过程，仔细回顾系统具备的功能特点、所运用到的关键技术还有测试所取得的成果，着重凸显系统在旅游服务这个领域当中的优势和所具备的价值。与此同时，还得对未来的研究走向展开展望，给出进一步优化系统的相关策略，像是对推荐算法加以改进、对功能模块进行拓展等等，另外也得提及潜在的研究方向，从而为后续的研究工作以及系统的改进给出可供参考的依据。