1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动互联网技术的快速发展，旅游业也迎来了新的发展机遇。
互联网平台涌现出大量的旅游信息，为游客提供了极大的便利，但也带来了信息过载的问题，游客often难以从海量信息中快速找到符合自身需求的旅游景点。
个性化旅游景点推荐系统应运而生，它能够根据游客的兴趣偏好、旅游目的、时间预算等个性化需求，为游客推荐合适的旅游景点，有效解决信息过载问题，提升游客的旅游体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
个性化推荐系统已成为学术界和工业界研究的热点，并在电商、音乐、电影等领域取得了显著的成果。
近年来，越来越多的研究者开始关注个性化推荐技术在旅游领域的应用。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.用户兴趣建模：研究如何有效地收集和表示用户的兴趣偏好，例如用户的旅游目的、偏好的景点类型、预算范围、时间安排等。
2.旅游景点信息建模：研究如何有效地提取和表示旅游景点的特征信息，例如景点的类别、主题、评分、评论、地理位置、交通信息等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性研究相结合的方法，以用户为中心，采用迭代式开发流程，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解个性化推荐技术、旅游推荐系统、用户行为分析等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段：通过问卷调查、访谈等方式，了解用户的旅游需求、行为习惯和对旅游推荐系统的期望，明确系统的功能需求和非功能需求。
3.系统设计阶段：根据需求分析的结果，设计系统的架构、模块、数据库以及用户界面，并确定推荐算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.融合多源数据：结合用户的旅游偏好、历史行为、社交网络数据等多源信息，构建更加comprehensive的用户画像，提高推荐结果的精准度。
2.引入深度学习技术：探索深度学习技术在旅游景点特征提取和用户兴趣建模方面的应用，提升推荐算法的效率和精度。
3.关注用户旅游体验：在推荐过程中考虑用户的实时反馈、景点的拥挤程度、交通状况等因素，优化推荐结果，提升用户的旅游体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘佳, 谢晓兰, 李龙. 面向旅游电商平台的个性化景点推荐算法研究[J]. 计算机应用与软件, 2023, 40(01): 242-249.
2. 谢震. 基于深度学习的用户个性化旅游景点推荐算法研究[D]. 南京: 南京邮电大学, 2022.
3. 黄震华, 张敏, 周丽华. 基于用户偏好和动态行程的旅游景点推荐[J]. 计算机工程, 2022, 48(09): 1-9.
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