旅游行业个性化旅游路线推荐系统方案.doc

旅游行业个性化旅游路线推荐系统方案

TOC\o1-2\h\u10912第1章引言 4

22101.1背景与意义 4

7331.2目标与任务 4

25751第2章旅游市场分析 5

262622.1旅游市场需求分析 5

250232.1.1旅游消费观念转变 5

186272.1.2旅游消费人群拓展 5

139362.1.3旅游消费时段分布 5

165602.2旅游市场供给分析 5

137672.2.1旅游产品类型丰富 5

127762.2.2旅游服务水平提升 5

98622.2.3旅游产业融合创新 6

235792.3个性化旅游市场发展趋势 6

219542.3.1科技驱动创新 6

234302.3.2个性化定制旅游产品 6

277112.3.3绿色旅游和可持续发展 6

9587第3章个性化旅游路线设计原则与方法 6

8743.1设计原则 6

106863.1.1以游客需求为导向 6

80083.1.2突出地方特色 6

188253.1.3科学合理布局 6

73913.1.4灵活多样 7

52483.1.5绿色环保 7

248023.2设计方法 7

24023.2.1数据挖掘与分析 7

124443.2.2人工智能算法 7

152743.2.3互动式设计 7

121563.2.4旅游专家经验 7

39713.3个性化旅游路线评价指标 7

34983.3.1满意度 7

16523.3.2合理性 7

62793.3.3创新性 7

108593.3.4绿色环保程度 8

92353.3.5可持续发展能力 8

21003第4章旅游资源数据库构建 8

154944.1旅游资源数据采集 8

41944.1.1数据来源 8

188424.1.2采集方法 8

295644.2旅游资源数据预处理 8

228844.2.1数据清洗 8

42094.2.2数据整合 8

139934.2.3数据标注 9

43084.3旅游资源数据存储与管理 9

202354.3.1数据存储 9

216824.3.2数据管理 9

20363第5章用户画像与偏好挖掘 9

55095.1用户画像构建 9

210425.1.1基本属性 9

66025.1.2旅游行为特征 9

35475.1.3兴趣爱好 10

179325.2用户偏好挖掘方法 10

167585.2.1协同过滤 10

326915.2.2内容推荐 10

77415.2.3深度学习 10

140335.3用户偏好更新与优化 10

206535.3.1用户行为监测 10

224635.3.2偏好更新 10

16125.3.3偏好优化 10

10831第6章个性化推荐算法 11

323756.1基于内容的推荐算法 11

50816.1.1特征提取：从旅游路线数据库中提取关键特征，构建特征向量。 11

263236.1.2用户偏好建模：通过分析用户历史行为数据，挖掘用户对旅游路线特征的偏好，构建用户偏好模型。 11

67726.1.3推荐：根据用户偏好模型，计算用户对每条旅游路线的喜好程度，按喜好程度对旅游路线进行排序，推荐列表。 11

20696.1.4推荐结果展示：将的推荐列表以可视化界面展示给用户，提高用户体验。 11

151186.2协同过滤推荐算法 11

118396.2.1用户协同过滤：通过分析用户之间的相似度，找到与目标用户相似的用户群体，根据这些相似用户的喜好为目标用户推荐旅游路线。 11

290036.2.2项目协同过滤：通过分析旅游路线之间的相似度，找到与目标用户历史行为中的旅游路线相似的其他路线，将其推荐给用户。 11

203516.2.3模型优化：采用矩阵分解、聚类分析等方法，提高协同过滤推荐算法的准确性和效率。 11

18696.3混合推荐算法 11

203086.3.1基于内容的协同过滤混合推荐：结合基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法，既考虑用户对旅游路线特征的偏好，又考虑用户之间的相似性。 11

135286.3.2多模型融合推荐：采用多种推荐算法，通过加权、投票等方法对推荐结果进行融合，提高推荐效果。 12

265446