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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当一个人去一个陌生城市旅游的时候，在充满好奇与喜悦的同时，内心也是彷徨的，这时候他们往往会选择寻找旅行社。然而旅行社很多情况下只会考虑自身利益的最大化，往往会忽略游客的真正需求。在现今网络极度便捷与智能的时代，越来越多的散客开始选择使用互联网辅助他们的行程，这就给旅游推荐系统的出现带来了契机。

本课题研究的目的是提出一种基于时间成本的旅游线路的推荐算法和相关技术，把数据挖掘以及相关推荐算法结合起来，建立一个可以满足用户个性化需求的的旅游智能信息系统，从而实现对用户旅游线路的推荐。本课题最主要的意义在于从一个城市的所有旅游景点中筛选出符合用户需求的景点，然后根据这些景点的流行度以及景点与用户兴趣度的符合程度，尽最大可能推荐出一条满足用户的最优旅游线路。

国内外研究现状

2003年dunstall等人提出了一种交互式的自动旅游行程推荐系统[1]，用户可以自主的选择想要去和不想去游玩的地点，系统会根据用户的选择自动生成旅游行程。2005年similarly，ardissono等人开发了一个交互的系统[2]，这个系统已经考虑用户的兴趣度和一般约束。2009年kim等人也推出了一个交互式体系[3]，用户可以根据自己的兴趣选择一个景点，系统会根据用户选择景点的特点推荐类似的景点。这一类推荐系统的缺点在于用户必须熟悉将要旅行的区域，否则系统将不能提供详细的推荐，显然这类推荐系统不适合那些没有经验的旅行者。

2. 研究的基本内容

基于传统的旅游线路推荐等个性化推荐算法，综合考虑用户的兴趣喜好和用户预计的时间投入，采用GPS技术定位旅游地点的景点位置，结合用户兴趣偏好推荐（根据用户在不同景点位置停留的时间长短归纳总结），再结合流行景点推荐（如北京天安门、故宫），设计一条合适的旅游最优线路。最后结合用户相似度，分类归纳出不同用户和对应的最优线路推荐，以达到可以在最短时间推荐给用户所需的最优线路。

为达到预期效果，后续将会研究数据挖掘技术在旅游方面的具体应用，同时还会具体研究兴趣度和停留点问题，借此分析用户偏好和景点流行度。最后结合推荐系统总体把握各个影响要素，分析出最佳结果。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

此篇论文拟从个性化推荐算法出发，阐述本课题的研究意义，然后简单介绍个性化推荐算法的发展现状。紧接着结合现在比较流行的旅游话题设计一套基于时间成本的旅游线路推荐算法，最后对论文进行总结。具体有以下几个方面工作：

（1） 介绍个性化推荐算法的相关知识，介绍旅游线路推荐系统的发展背景和研究现状。

4. 参考文献

[1]dunstall s,hom met,kilby p,krishna moorthy m,owens b,sier d,thiebaux s(2003) an automated itinerary planning system for holiday travel.inf technol tour 6:195-210.

[2] ardissono l,goy a,petrone g,segnan m(2005)a multi-agent infrastructure for developing personalized web-based system.acm trans internet tech 5:47-69.

[3] j.kim,h.kim and j.-h.ry u,“triptip:a trip planning service with tag-based recommendation,”in chi,pp.3467-3472,2009.