本项目面向国内旅游出行行业，定位于为有出行计划的用户提供一站式智能旅游服务平台。随着人们生活 水平的提升和出行需求的多样化，传统旅游信息查询模式已无法满足用户对个性化、高效化服务的诉求。 用户在出行前往往面临景点繁多不知从何选择、行程安排费时费力、攻略信息分散难以整合等痛点。本系
统借助人工智能技术，将个性化推荐、智能规划、内容社区融为一体，降低用户出行决策门槛，提升旅游
体验质量。
系统适用于个人用户自主规划旅行、家庭或结伴出行的行程安排，也适合小型旅游资讯平台作为核心业务
支撑，同时具备完整的内容管理和用户管理能力，可供管理员进行后台运营。整体场景涵盖出行前的景点
探索与行程规划、出行中的实时天气与地图查询、出行后的攻略发布与经验分享，构成完整的旅游服务闭
环。
系统围绕智能景点推荐、行程规划、攻略社区三条主线展开。推荐功能基于协同过滤算法，结合内容相似 度、热度、质量四因子加权计算推荐分数，用户每次浏览、收藏、评分的行为数据实时入库，持续优化个
人画像；新用户触发冷启动策略，优先推送热门景点。行程规划引入 LangChain Agent
框架，由大语言模型调用景点数据工具后自主分析，一键生成经典、文化、探索三种风格方案，每套方案
包含按天拆分的景点安排、餐饮时间和费用估算，用户选定后保存为行程并可手动二次编辑。攻略社区支
持图文内容发布、点赞、收藏与评论，并提供 AI 辅助写作功能降低创作门槛。天气模块对接和风天气
API，地图模块集成高德地图 JS API，在景点详情页展示实时天气与位置标记。管理后台提供用户、景点
、攻略、评论、行程的全量数据管理，含多维统计看板。
项目采用前后端分离的三层微服务架构：Vue 3 前端（端口 5173）、Spring Boot 后端（端口
9090）、Python FastAPI AI 服务（端口 8000）独立部署，Spring Boot 通过 WebClient 异步调用 AI
服务，前端通过 Axios 统一封装请求并自动注入 JWT Token。认证采用 JWT 无状态方案，Token
携带用户 ID 与角色信息，全局 JwtInterceptor 拦截器解析后写入 ThreadLocal，管理员接口由
AdminInterceptor 二次鉴权；密码使用 BCrypt 加盐哈希存储。数据库层使用 MyBatis +
PageHelper，开启下划线转驼峰映射，行程的创建与删除涉及主表和明细表的联动操作，均以
@Transactional 事务保障一致性。Python 服务启动时预训练相似度矩阵并缓存内存，使用
scikit-learn 计算用户间余弦相似度，pandas 构建评分矩阵；LangChain Agent 模块支持本地 Ollama
模型与 DeepSeek
云端模型按需切换。前端路由分用户端与管理端两套体系，推荐页面收集偏好参数后请求 AI
服务，结果以带推荐理由的卡片网格展示；行程生成设计为多步骤向导式交互，覆盖参数填写、方案对比
选择、明细编辑全流程。
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