基于Python的旅游推荐系统的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和移动互联网的快速发展，旅游业也迎来了新的发展机遇。

互联网平台为游客提供了丰富的旅游信息和便捷的预订服务，同时也积累了海量的用户数据。

如何利用这些数据，为游客提供个性化的旅游推荐服务，成为旅游业发展的重要课题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着推荐系统技术的发展和旅游行业的兴起，基于推荐系统的个性化旅游推荐服务受到了广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内学者在旅游推荐系统领域开展了大量研究工作，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容如下：
1.旅游数据采集与处理:研究旅游网站数据结构和采集方法，使用python爬虫技术获取景点、酒店、用户评论等数据。

对原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，构建结构化的旅游数据集。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研与需求分析:收集和阅读国内外相关文献，了解旅游推荐系统、推荐算法、python数据分析等方面的研究现状和发展趋势，分析用户需求和系统功能需求，确定系统的设计目标和技术路线。

2.数据采集与预处理:选择合适的旅游网站作为数据来源，使用python爬虫技术获取景点、酒店、用户评论等数据，并对原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，构建结构化的旅游数据集。

3.推荐算法设计与实现:研究和分析各种推荐算法的原理和特点，选择合适的算法进行改进和优化，并使用python语言实现算法逻辑，对算法进行训练和测试，评估其性能。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据融合:将用户评论数据、社交网络数据等多源异构数据进行融合，构建更加全面和准确的用户画像，提高推荐的个性化程度。

2.算法改进:针对传统推荐算法的不足，结合用户旅游行为特征和旅游领域知识，对算法进行改进和优化，例如引入时间、空间、情感等因素，提高推荐的准确性和效率。

3.系统功能:在实现基本旅游推荐功能的基础上，进一步开发旅游路线规划、行程安排、智能客服等功能模块，为用户提供更加全面和便捷的旅游服务。

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. 刘芳，王晓峰. 基于用户兴趣模型的旅游个性化推荐系统研究[j]. 旅游学刊, 2019, 34(10): 85-94.

2. 李健, 王伟, 刘艳秋. 基于深度学习的旅游推荐系统研究进展[j]. 软件学报, 2020, 31(06): 1832-1854.

3. 张丽. 基于大数据的旅游个性化推荐系统研究[d]. 北京交通大学, 2019.