旅游服务的个性化推荐技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和旅游业的蓬勃发展，旅游信息呈现爆炸式增长，用户在面对海量旅游信息时often感到无所适从。

传统的旅游推荐方式主要依靠人工筛选或者简单的规则匹配，难以满足用户个性化、多样化的需求。

为了解决上述问题，旅游服务的个性化推荐技术应运而生。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，个性化推荐技术在电商、社交媒体等领域取得了显著成果，并逐渐应用于旅游领域。

国内外学者对旅游服务个性化推荐技术进行了广泛研究，取得了一定的成果，但也面临一些挑战。

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

本研究将围绕旅游服务个性化推荐的关键技术展开，主要研究内容如下：
1.用户画像构建技术:研究用户旅游兴趣偏好的表示方法，例如基于标签的表示、基于向量的表示等。

研究用户旅游行为数据的采集和预处理方法，例如数据清洗、数据降维等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、实验法、系统设计法等方法，按照以下步骤展开：
1.文献研究阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解旅游服务个性化推荐技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.需求分析阶段:通过问卷调查、访谈等方式，了解用户对旅游服务个性化推荐的需求，分析现有旅游服务推荐系统存在的问题，为系统设计提供依据。

3.系统设计阶段:根据需求分析结果，设计旅游服务个性化推荐系统的总体架构、功能模块、数据库设计等，并确定关键技术路线。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新:
1.融合多源数据构建用户画像:提出一种融合用户旅游行为数据、社交网络数据、地理位置数据等多源数据的用户画像构建方法，以构建更加全面、准确的用户兴趣模型。

2.结合深度学习优化推荐算法:探索深度学习技术在旅游服务个性化推荐中的应用，例如利用深度神经网络学习用户和旅游资源的特征表示，以提高推荐算法的精度和效率。

3.设计个性化旅游服务推荐系统:基于研究成果，设计并实现一个功能完善、性能优良的旅游服务个性化推荐系统，为用户提供更加智能化的旅游服务推荐体验。

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] 刘芳,徐海.面向旅游知识图谱的深度学习推荐算法[j].计算机工程与应用,2022,58(11):165-173.

[2] 王建荣,王佳琪,徐浩文,等.融合多源数据与知识图谱的旅游路线推荐[j].计算机工程,2022,48(05):36-44.

[3] 李雪,王云.融合知识图谱与注意力机制的旅游景点推荐算法[j].计算机工程与应用,2022,58(15):134-141.