随着社会现代化的逐步发展,人们很多户外活动的空间被压缩再压缩,越来越难以感受到与大自然近距离接触的幸福快乐。本文针对此问题,使用图算法、推荐算法为依托设计了一套智能化的“城市穿越”数据管理系统。解决定向运动发起人和参与人之间管理和参与不同的功能需求,同时有效利用历史数据进行推荐,解决信息过载等问题。为了提供更好的数据管理服务,实现了一站式多功能管理系统。在功能上,囊括活动、会员、系统等多方面管理需求,建立了完善的活动历史数据库及用户信息,满足线上线下数据互通,以及后续数据分析、构建。在性能上,利用Redis等技术实现高速缓存,通过spring security实现权限控制,同时利用MyBatis实现定制化SQL等高级映射,并实现了动态业务拓展能力。最后通过完善的系统测试,保证了系统的可用性并投入使用。本文还提出了 DeepGNN深度图算法推荐模型,通过历史数据解决用户推荐问题。在DeepGNN模型中,基于传统深度推荐学习提供的高维融合特征,能有效提升特征本身的表达能力;再利用GeniePath图算法对用户-活动网络关系图进行向量映射表达,挖掘网络关系存在的深度表达信息;并设计衔接层对输出向量进行衔接和映射。以传统推荐算法DeepFM和图算法GeniePath作为对比,在多个数据集中推荐准确度更佳,AUC、F1等多个指标取得了提升。本文从定向运动需求出发,整合多渠道运动、用户信息,设计实现了完整的定向活动服务网站。通过DeepGNN对关系网络、特征属性等强大的表达能力进行服务推荐。在提供参与活动便利性的同时,满足了用户的个性化需求。