个性化旅游景点推荐系统开发文献综述

随着旅游业的蓬勃发展和互联网技术的广泛应用，个性化旅游推荐系统应运而生，为游客提供量身定制的旅游路线和景点推荐服务。

本文首先阐述了个性化旅游景点推荐系统的概念，并介绍了常用的推荐算法，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法和混合推荐算法。

接着，本文回顾了国内外学者在个性化旅游景点推荐系统领域的研究成果，重点分析了不同推荐算法的优缺点以及在实际应用中的效果。

此外，本文还探讨了当前研究存在的问题，并展望了未来的研究方向，旨在为个性化旅游景点推荐系统的进一步发展提供参考。

关键词：个性化推荐；旅游景点；推荐系统；协同过滤；基于内容推荐

#1.1个性化旅游景点推荐系统个性化旅游景点推荐系统是一种基于用户个人兴趣和需求，为其提供定制化旅游景点推荐服务的智能系统。

它通过收集用户的旅游偏好、历史行为、地理位置等信息，利用推荐算法分析用户的旅游兴趣，并从海量旅游景点数据中筛选出符合用户需求的景点，为用户提供个性化的旅游推荐服务。

#1.2常用的推荐算法个性化旅游景点推荐系统中常用的推荐算法包括：协同过滤算法:这是一种基于用户行为数据的推荐算法，它利用用户历史评分数据或访问行为数据，找到与目标用户兴趣相似的用户群体，并将该群体喜欢的景点推荐给目标用户。

基于内容的推荐算法:这种算法根据用户的历史行为或偏好，分析用户的兴趣特征，并将与用户兴趣特征相似的景点推荐给用户。

混合推荐算法:混合推荐算法结合了协同过滤算法和基于内容的推荐算法的优点，以克服单一算法的局限性，提高推荐系统的准确性和个性化程度。