Java旅游网站源码页面

国内旅游网站源码

旅游网站[源码+前后端页面]。

账号：朱利尔,密码：123。

管理员账号：admin,密码：123456。

该项目仅适合作为JavaWeb入门或毕业设计使用,这是一个免费、轻量化、简单、易上手的旅游网站项目,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,系统包括完整的前端Html页面和后台代码,不具备实际使用价值。

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。

以下请您仔细阅读：

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,您大可利用多余的时间去做更有意义的事情,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,一个系统从设计到实现是一个非常复杂的过程,请一定仔细食用这个项目,这个项目相比于原来tourism的设计更加简洁明了,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,使用体验也更好,花钱买时间永远是最划算的买卖(恰饭时间O(∩_∩)O),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),但是如果您毕业后从事编程相关的工作,或者建议您找淘宝或者我帮你远程部署,底层应用的实现代码也很简单,相信你一定会有所收获,以上。

Project description-项目描述。

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。

应用于项目的“景点推荐”栏目,引入皮尔逊线性相似度推荐算法的Java实现。

Project framework-项目架构。

后端语言Java

ORM使用SpringDataJPA。

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：。

具体算法实现请查看CFUtils.cosineSimilarity()方法,以下给出数据获取方法代码,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。

public List 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、旅行团均可看作产品评分,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 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 productCountInScoreList = scoreDao.findAllGroupByProductId();。

HashMap ss = new HashMap();。

//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 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 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：

Run-启动访问(本地部署)。

1.启动Nginx

启动命令：nginx.exe。

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 reload。

2.启动Mongodb

启动命令：net start mongoDB。

3.启动Redis

启动命令：redis-server.exe --service-start --service-name redisserver。

4.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。

#数据源

这里在mongodb中创建了名为tourismPro的数据库,将你自己本地创建的数据库替换写入,修改mongodb-file-server项目中application.properties配置文件。

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。

前台：http://localhost。

后台：http://localhost:8082/index.html。

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。

提取码：1bra

1.工具介绍：

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。

再打开新标签输入localhost:8082,打开浏览器,输入localhost。

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。

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。

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)。