该研究探讨了基于协同过滤的个性化旅游推荐系统。

简介：
随着经济的蓬勃发展和人民生活水平的持续提升，旅游出行已成为人们生活中不可或缺的一部分。得益于旅游电子商务网站的出现，为游客提供了更为便捷高效的预订和出行服务，从而推动了旅游电子商务的迅猛发展。目前，在线旅游已经成为最受欢迎的电子商务形式之一，越来越多的人们倾向于通过在线旅游平台规划他们的旅行行程。然而，如何帮助游客迅速获取所需的相关旅游信息，并更有效地将潜在客户转化为实际购买者，是当前旅游电子商务网站面临的关键挑战。因此，本论文设计并构建了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，同时对其中涉及到的核心技术进行了深入研究。在本文中，首先对现有电子商务推荐系统的发展状况进行了全面分析，随后详细介绍了推荐系统的整体架构以及几种常用的推荐算法，并着重探讨了协同过滤算法的应用。通过对协同过滤算法的深入研究与探索，我们提出了一种基于该技术的个性化旅游推荐方案，并基于Hadoop平台成功地完成了该推荐系统的设计与实现。