旅游推荐系统开发记：从传统困境到低代码上线的波折历程

旅游推荐需求找上门，传统开发犯了难

我跟你说啊，前段时间我们公司接到了一个智能旅游推荐的项目。客户想要一个能根据用户的偏好、预算、时间等因素，给出个性化旅游方案的系统。这需求一出来，我就头大了。

一开始，我们想着按照老办法，找 IT 部门来开发。你是不知道啊，IT 那边排期排得满满的，我们这个项目不知道要等到猴年马月才能开始动工。而且，这旅游推荐系统涉及的东西可多了，像景点信息、酒店信息、交通信息，还有用户的各种偏好数据，要把这些都整合到一起，开发难度可想而知。

我就天天催 IT 部门，他们也很无奈，说人手就这么多，只能慢慢排。我看着一天天过去，项目一点进展都没有，心里那个急啊，真恨不得自己上去写代码。

低代码初尝试，曙光初现

后来实在没办法了，我就想到了之前听说过的低代码开发。我们那会实在搞不定了，就试了织信，结果真救命。我就开始自己研究织信低代码平台，说实话，一开始我心里也没底，毕竟我又不是技术出身，就怕搞砸了。

我先从搭建基础的数据库开始，把景点、酒店、交通等信息都录入进去。织信的操作界面还挺友好的，我不用写复杂的代码，只要通过简单的拖拽和设置，就能创建数据表和字段。比如说，我要创建一个景点信息表，我就把“景点名称”“景点地址”“门票价格”“开放时间”这些字段拖进去，然后设置好它们的数据类型，一个简单的数据表就建好了。

接着就是做数据的关联。旅游推荐系统里，景点和酒店、交通之间都有一定的关联关系。比如说，某个景点附近有哪些酒店，从这个景点到另一个景点可以选择什么交通工具。在织信里，我通过设置关联字段，很轻松地就把这些关系建立起来了。就像搭积木一样，一块一块地把系统的框架搭建起来。

个性化推荐算法，边学边崩溃

搭建好基础框架后，最难的就是实现个性化推荐算法了。客户要求系统能根据用户的历史浏览记录、收藏信息、填写的偏好问卷等数据，为用户推荐符合他们需求的旅游方案。

我一开始完全不知道从哪里下手，就在网上找各种资料，学习推荐算法的原理。然后在织信里尝试实现这些算法。我先做了一个简单的基于用户偏好标签的推荐算法，就是把用户的偏好标签和景点、酒店的标签进行匹配，匹配度高的就推荐给用户。

但是，这个算法跑起来问题百出。比如说，有些用户的偏好标签比较模糊，或者有些景点、酒店的标签设置不准确，导致推荐的结果很不理想。我当时真觉得，系统不是来提升效率的，是来拉我下水的。我就一遍又一遍地修改算法，调整标签设置，有时候改着改着就发现之前的逻辑又出问题了，又得重新来。有好几次我都想放弃了，但是项目都做到这个份上了，只能硬着头皮继续。

测试上线，状况不断

好不容易把个性化推荐算法调试得差不多了，就开始进行系统的测试。我找了一些同事来当测试用户，让他们使用系统，反馈问题。这一测试，问题又出来了。

有些同事说，推荐的旅游方案里，交通安排不合理，从一个景点到另一个景点的时间太长，中间没有休息的时间。还有些同事说，推荐的酒店价格超出了他们的预算。我又得根据这些反馈，对系统进行优化。

我在织信里重新调整算法的参数，增加了一些限制条件，比如说交通时间限制、预算限制等。经过几次调整后，系统的推荐结果终于有了很大的改善。

然后我们就把系统上线了。本以为可以松口气了，结果刚上线没几天，就接到了客户的反馈。客户说，系统的响应速度有点慢，特别是在用户提交偏好问卷后，要等很久才能得到推荐结果。我又开始着急地排查问题，最后发现是数据库的查询效率不高，我又在织信里对数据库进行了优化，增加了索引，才让系统的响应速度快了起来。

反高潮：问题依旧不断

虽然织信低代码平台让我们的旅游推荐系统成功上线了，但这并不意味着一切都完美了。现在，每天还是有用户反馈各种小问题，比如说推荐的景点信息不准确，有些酒店的图片显示不出来。而且，为了让推荐结果更精准，我们还得不断地收集用户的数据，对算法进行优化。我感觉自己就像一个消防员，哪里着火了就往哪里跑。系统跑通了，维护系统还是要命啊！