1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动互联网技术的快速发展，旅游业也迎来了数字化转型和智能化升级的新时代。
传统的旅游推荐方式难以满足用户日益增长的个性化需求，因此，开发个性化旅游推荐系统成为了当前研究的热点。
本课题研究旨在设计和实现一个个性化旅游推荐系统，以解决传统旅游推荐方式存在的不足，为用户提供更精准、更智能的旅游服务体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，个性化旅游推荐系统成为了国内外学术界和工业界的研究热点，涌现出了大量的研究成果和商业应用。
1. 国内研究现状
国内学者在个性化旅游推荐领域开展了广泛的研究，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括：1.研究旅游用户的个性化需求和行为特征，分析用户兴趣偏好、旅游目的、时间预算等因素对旅游决策的影响。
2.研究旅游知识图谱的构建方法，整合旅游景点、交通、住宿、餐饮等多源异构数据，构建comprehensive的旅游知识图谱。
3.研究基于知识图谱的个性化旅游推荐算法，利用知识图谱中的语义信息和关联关系，提高推荐精度和效率。
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：系统地查阅国内外相关文献，了解个性化旅游推荐系统的研究现状、发展趋势和关键技术，为本课题的研究提供理论基础和参考依据。
2.需求分析：通过问卷调查、用户访谈等方式，深入了解旅游用户的个性化需求和行为特征，为个性化旅游推荐系统的功能设计和算法设计提供依据。
3.系统设计：根据需求分析的结果，设计个性化旅游推荐系统的总体架构、功能模块、数据库结构等，并确定系统的开发环境和技术路线。
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.构建旅游知识图谱：将知识图谱技术应用于旅游领域，整合多源异构的旅游数据，构建comprehensive的旅游知识图谱，为个性化旅游推荐提供更丰富的语义信息和关联关系。
2.设计基于知识图谱的推荐算法：利用知识图谱中的语义信息和关联关系，设计更加精准、高效的个性化旅游推荐算法，提高推荐系统的性能和用户满意度。
3.实现个性化旅游推荐系统：将研究成果应用于实际系统开发，设计和实现一个功能完善、性能优良的个性化旅游推荐系统，为用户提供更加智能化的旅游服务体验。
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. 刘艳秋, 张永林, 孙见山, 等. 个性化旅游推荐系统研究综述[J]. 计算机科学, 2018, 45(4): 1-8.
2. 李欣, 刘华, 张蕾. 基于深度学习的旅游推荐系统研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(3): 641-647.
3. 张晓宇, 陈志刚, 孙健. 基于深度学习的个性化旅游推荐系统[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(11): 3209-3215.
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