本课题针对传统旅游行程规划中信息分散、个性化不足、规划效率低等问题，设计并实现基于 SpringBoot+Vue 的智能旅游行程规划系统，构建 “信息整合 - 智能推荐 - 行程生成 - 实时调整” 一体化的旅游服务平台。系统以 “个性化、智能化、便捷化” 为核心，功能涵盖旅游资源管理（景点、酒店、交通、美食等信息录入与分类）、用户偏好采集与分析、智能行程生成（基于 AI 算法推荐符合用户偏好的景

本课题聚焦“基于SpringBoot的计算思维与人工智能学习网站”研发，针对当前计算思维与AI知识普及中资源零散、入门门槛高、实践场景缺失、学习效果难评估等痛点，构建集知识科普、课程学习、实践训练、社区交流于一体的专业化学习平台。系统以SpringBoot为后端核心框架，凭借其快速开发、稳定可靠及易扩展的特性搭建基础架构，整合MyBatis-Plus优化数据库操作效率，采用MySQL存储课程资源、

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本课题旨在设计并实现一个基于 Spring Boot+Vue 的 Web 在线招聘平台，以解决传统招聘模式中信息流通不畅、匹配效率低、流程繁琐等问题。平台将整合企业招聘发布、求职者简历投递、智能匹配、视频面试、招聘管理等核心功能，通过前后端分离的架构，打造一个高效、便捷、智能化的招聘服务平台。该平台的研发具有重要现实意义。首先，它打破了时间和空间限制，企业可快速发布招聘信息并精准筛选候选人，求职者

该平台旨在整合起点小说的各类数据，并通过数据分析和可视化技术为用户提供有价值的信息。它基于Spring Boot构建后端服务，结合Echarts实现数据的直观展示。

基于大数据的个性化视频推荐系统是一种智能且高效的服务平台。它依托大数据技术，广泛收集和分析海量的用户数据，包括用户的观看历史、搜索记录、点赞、评论等行为信息，以及视频的元数据如类型、时长、演员、导演等。通过对这些数据的深入挖掘和分析，系统能够精准地了解每个用户的兴趣偏好和观看习惯。利用先进的算法模型，如协同过滤、内容过滤等，为用户筛选出最符合其口味的视频内容。当用户登录系统时，系统会根据其个性化的

基于 Java + Spring Boot 的大数据高校网络舆情监控引导系统具有重要的研究与应用价值。该系统借助大数据技术，广泛收集高校网络中的各类信息，包括学生在社交平台、论坛等的言论、讨论话题等。通过 Spring Boot 构建坚实的后端架构，建立高效的数据库来存储和管理海量的舆情数据。利用 Java 代码实现对数据的快速处理和分析，能够实时监测舆情动态，及时发现热点话题和敏感信息。对于舆情

基于 SpringBoot 的智能垃圾分类助手系统聚焦用户端垃圾分类需求，以轻量化、高实用性为核心，整合 AI 识别与便捷查询功能。系统采用 SpringBoot+Vue 前后端分离架构，后端通过集成轻量化图像识别模型（如 MobileNet 轻量化模型），支持用户上传垃圾图片或语音提问快速获取分类结果；建立结构化垃圾分类知识库，涵盖常见垃圾的类别、处理方式及投放注意事项，支持关键词精准检索。同时

基于 SpringBoot 的智能社交网络平台系统采用微服务架构，整合社交互动、智能推荐与内容管理功能。后端以 SpringBoot 为核心，结合 Spring Cloud 实现服务拆分，通过 MyBatis 管理用户关系、动态内容及互动数据，引入 Elasticsearch 优化内容检索；前端用 React 构建响应式界面，支持用户发布动态、实时聊天（WebSocket）、兴趣社群组建，集成 A

基于 SpringBoot 的智能垃圾分类助手系统聚焦用户端垃圾分类需求，以轻量化、高实用性为核心，整合 AI 识别与便捷查询功能。系统采用 SpringBoot+Vue 前后端分离架构，后端通过集成轻量化图像识别模型（如 MobileNet 轻量化模型），支持用户上传垃圾图片或语音提问快速获取分类结果；建立结构化垃圾分类知识库，涵盖常见垃圾的类别、处理方式及投放注意事项，支持关键词精准检索。同时