在线预览：旅游网站TourismPro
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Github开源地址：https://github.com/jwwam/tourismPro下载 or 部署问题请加QQ群：696852484这是一个免费、轻量化、简单、易上手的旅游网站项目，系统包括完整的前端Html页面和后台代码，该项目仅适合作为JavaWeb入门或毕业设计使用，不具备实际使用价值，项目中涉及皮尔逊相关系数的相似度算法Java实现和实际应用可查看景点推荐模块。本项目开源免费，如果您看到有人售卖或利用该项目盈利请帮忙举报，谢谢。PS：本人承接毕业设计制作，有意请联系我，划至页面底部获取我的联系方式。以下请您仔细阅读：这个项目相比于原来tourism的设计更加简洁明了，使用体验也更好，底层应用的实现代码也很简单，但是在部署方式上可能需要耗费一定的精力才能跑起来(相比老版本)，其实这对于每一个项目来说都是如此，相信找到这个项目的小伙伴大多是即将毕业的同学，如果您只是想毕业交差然后另谋他路请直接略过此段往下看，或者建议您找淘宝或者我帮你远程部署，花钱买时间永远是最划算的买卖(恰饭时间O(∩_∩)O)，您sxdlf利用多余的时间去做更有意义的事情。但是如果您毕业后从事编程相关的工作，请一定仔细食用这个项目，相信你一定会有所收获。一个系统从设计到实现是一个非常复杂的过程，这个项目算不上牛逼但是带你入门足够了，项目用到的算法也不算牛逼但是面试吹牛也足够了，以上。 Project description-项目描述 此项目为tourism的重构版本【tourism是3年前做的一个旅游网站毕业设计，采用ssh架构】因为tourism开发时间久远，现在对这个项目进行了全新升级本次升级抛弃了原来一些老旧的技术，底层的所有代码全部重写采用前后端分离架构RESTful API风格接口化、Json形式数据传输前端页面进行了升级，引用了一些基本的组件，如dataTables.js、bootstrap.js、bootbox.js前端没有采用主流框架如Vue、React等，使用基本的HTML+CSS+JQ也减轻了上手难度引入皮尔逊线性相似度推荐算法的Java实现，应用于项目的“景点推荐”栏目 Project framework-项目架构 采用前后端分离，Jquery + SpringBoot2.0后端语言JavaORM使用SpringDataJPA数据库使用MySql5.7+Mongodb3缓存Redis部署Nginx+Jar Project algorithm-相关算法
皮尔逊相关系数的相似度算法(Pearson)
以下给出其实现公式：
该算法在本系统中实现了基于景点分数近似度的推荐功能，以下给出数据获取方法代码，具体算法实现请查看CFUtils.cosineSimilarity()方法。
public List<Spots> findRecommendList(String id) { //系统中我将景点抽象成了产品，这样便于扩展，如酒店、drdgb均可看作产品评分，统一记录在系统的分数表中 //如果是查询景点推荐列表，则根据入参景点id查询景点 List<Score> productScoreList = scoreDao.findByProductId(id); //因为相似度比对需要两份数据，首先得到自己查询的景点的分数集合 double[] ownProductScoreList = new double[productScoreList.size()]; for (int i = 0; i < productScoreList.size(); i++) { ownProductScoreList[i] = Double.parseDouble(productScoreList.get(i).getGrade()); } //然后得到分数表中所有景点的分数集合 List<Score> productCountInScoreList = scoreDao.findAllGroupByProductId(); HashMap<String,double[]> ss = new HashMap<String,double[]>(); //循环所有景点 for (int i = 0; i < productCountInScoreList.size(); i++) { //得到该产品的所有分数 List<Score> bb = scoreDao.findByProductId(productCountInScoreList.get(i).getProductId()); double[] otherProductScoreList = new double[bb.size()]; //循环该产品的所有分数 for (int j = 0; j < bb.size(); j++) { otherProductScoreList[j] = Double.parseDouble(bb.get(j).getGrade()); } //将产品作为key，分数集合作为value存入map ss.put(productCountInScoreList.get(i).getProductId(),otherProductScoreList); } List<Spots> resSpotsList = new ArrayList<>(); //循环Map依次比对其线性相似度 ss.forEach((String k, double[] v)->{ //得到相似度值 double n = CFUtils.cosineSimilarity(ownProductScoreList,v); log.info("id：{},线性相似度：{}",k,n); //判断相似度值是否符合自己设定的阈值 if(n > pearsonCorrelation) { //符合相似阈值，放入推荐列表 resSpotsList.add(spotsDao.findById(k)); } }); return resSpotsList; } Project view Page-页面预览如下：注：看不到图片可能需要梯子(maybe u need VPN)
前台登录&注册：
前台首页：
前台景点列表&详情：
前台景点推荐：
前台酒店列表&详情&预订：
前台旅线列表&详情：
前台订单列表：
后台首页：
后台景点列表&添加&更新&删除：
后台酒店列表&添加&更新：
后台线路列表&更新：
后台订单列表&订单审核：
后台旅行社列表：
后台用户列表：
1.启动Nginx
下载地址：点击下载 启动命令：nginx.exe将两个前端页面【tour-front】和【tour】文件包拷贝到Nginx根目录下，修改./conf/nginx.conf配置文件，替换原有的server配置如下：
server { listen 80; server_name localhost; location / { root tour-front; index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } server { listen 8082; server_name localhost; location / { root tour; index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } }关闭Nginx
nginx.exe -s stop重启Nginx
nginx.exe -s reload2.启动Mongodb
下载地址：点击下载下载后需要本地配置，具体请自行搜索(参考地址)。 启动命令：net start mongoDB3.启动Redis
下载地址：点击下载下载后需要本地配置，具体请自行搜索(参考地址)。 启动命令：redis-server.exe --service-start --service-name redisserver4.启动项目
本地启动打开idea选择import project，选择tourismPro或者mongodb-file-server导入，然后等待相关依赖加载完成
修改tourismPro项目中application.properties配置文件，将你自己的MySQL账号和密码替换写入 #数据源spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/tourismPro?useUnicode=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&autoReconnect=true&tzdj=utf8spring.datasource.username=你自己的MySQL账号spring.datasource.password=你自己的MySQL密码spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
修改mongodb-file-server项目中application.properties配置文件，将你自己本地创建的数据库替换写入，这里在mongodb中创建了名为tourismPro的数据库
spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/tourismPro如图启动main方法(mongodb-file-server同理)
5.view address访问地址
注：使用我配置好的Nginx部署前端项目，通过我打包的jar直接启动后端项目
下载部署包：百度网盘提取码：1bra1.工具介绍：
【MongoDB安装包】mongodb-win32-x86_64-3.4.24.zip【MongoDB连接工具】Robo3T_v1.3.1.exe【Redis安装包】Redis-x64-3.0.504.zip【Redis连接工具】redis-desktop-manager-0.9.3.817.exe【Nginx安装包】nginx-1.18.0.zip【MySql连接工具】Navicat网上一大堆我就不上传了2.前端部署：
务必保证系统的80端口、8082端口不被占用解压nginx-1.18.0-tourismPro.rar双击解压后nginx-1.18.0-tourismPro目录中的nginx.exe打开浏览器，输入localhost，再打开新标签输入localhost:8082页面正常显示则前端部署完成3.后端部署：
务必保证系统的8081端口不被占用务必保证系统已经正确配置了JDK1.8环境变量务必保证系统正确安装且启动了Redis且未修改默认端口、未设置密码务必保证系统正确安装且启动了Mongodb且新建了一个名为tourismPro的数据库务必保证系统安装的是Mysql5.X版本（本项目暂不支持8.X系列的MySQL数据库）且新建了一个名为tourismPro的数据库安装数据库时设置初始化账号为root，密码为1234打开cmd或者powershell输入以下命令： java -jar tourismPro.jar 打开一个新的cmd或powershell输入以下命令： java -jar mongodb-file-server.jar两个jar包启动都不报错则部署成功
4.验证：
打开浏览器访问地址
前台：http://localhost 后台：http://localhost:8082/index.html在后台添加数据查看是否在前台正确展示
PS-其他说明 本项目使用SpringDataJpa自动构建数据库表，启动项目会自动生成表结构，无需您手动创建启动不能自动构建表，并且报错"Specified key was too long; max key length is xxx bytes"的请保证您的MySQL版本为5.X，并且修改您的数据库编码字符集为utf8 – UTF-8 Unicode项目使用Redis存储Session会话项目使用MongoDB作为小型文件存储数据库项目中推荐算法部分的实现需要评分数据支撑，请登录不同用户为景点提交评分、评论(每个景点不少于5个评分) Call me-联系方式 E-mail：824247231@qq.comQQ：824247231QQ群：696852484