基于协同过滤的旅游推荐系统的设计与实现

随着旅游产业的快速发展和在线旅游平台数据的指数级增长,个性化推荐系统成为提升用户体验的关键技术。本文针对传统旅游中存在的信息过载与选择困难、时间与预算失衡、交通与导航障碍、住宿匹配度低等问题,利用Python语言和MySQL数据库设计并实现了一款基于协同过滤的旅游推荐系统。通过对用户显式评分与隐式行为数据(如收藏、浏览时长)构建混合评分矩阵进行分析,并基于特征加权的用户相似度计算方法,结合用户年龄、消费水平和时空上下文信息(季节、地理位置)优化近邻选择策略,最终生成推荐结果,为用户提供个性化旅游服务。

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本文档关键词:过滤,协同,旅游,实现,推荐系统