1. 研究目的与意义
随着当今人们生活水平的提高，以及经济的不断发展，旅游已经变成了人们生活中密不可分的一部分，大多数城市都拥有着丰富的旅游资源，但传统的旅游网站往往缺乏针对个人便好的智能推荐系统，提供的旅游信息也大都千篇一律。本课题的设计以南京这座城市为示范对象，设计景点旅游智能推荐系统，除了常规的旅游信息添加/维护之外，增添针对个性化设定的智能推荐（出行路线推荐、出行时间推荐、美食推荐、纪念品购物推荐、出行交通推荐），使旅客能更方便地规划自己的出行安排，能根据系统的推荐以及自己的喜好做出符合自己心意的决定，使得网站更容易吸引游客的亲睐。因此我们有必要对景点旅游智能推荐系统进行研究。
本课题拟完成南京景点旅游智能推荐系统的设计与实现，以形成现有旅游网站平台的优势。拟采用Python提取分析关键字来对出行路线，人气美食，纪念品等进行推荐。该旅游平台将带来以下好处：1.节约游客挑选景点游玩，出行方式，就餐选择等等决策的时间成本。2.游客可以根据大众经验结合自身实际需要选择最合适节约的旅程，获得最佳的游玩体验。
2. 课题关键问题和重难点
南京景点旅游智能推荐系统主要分为以下几个模块：系统数据管理模块、旅游信息的实时获取与分析、南京景点旅游智能推荐系统后台实现、南京景点旅游智能推荐系统前端实现。本课题拟完成南京景点旅游智能推荐系统的实现。
本课题的关键：
1. 旅游相关信息数据的获取及数据存储
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着人们生活水平的提升，旅游已成为人们缓解精神压力，追求精神满足，提高生活质量的主要活动之一[1]。随着多媒体和网络技术的快速发展，旅游信息资源数量日益庞大，人们很难通过信息检索的方式来制定自己的出行计划，在出行旅游前需要耗费大量的时间和精力[2]。随着旅游信息化的发展和智慧城市的建设，智慧旅游成为我国各旅游目的地信息化建设的重点。而国内的旅游网站基本停留在旅游产品的简单搜索上，服务项目比较单一，而且旅游产品种类繁多，无法满足人们对个性化旅游信息服务的需求[3]。
旅游推荐系统是指对大量杂乱的旅游信息进行信息采集和分析，将数量庞大的旅游信息转换为有价值的游客旅游信息数据，再将游客所填写的旅游兴趣个性化需求和旅游景点的特征信息进行匹配[4]。按照游客个性化的需求进行智能推荐。引导游客游览其他游客兴趣相似的景点，帮助游客避免花大量时间和精力去浏览海量景点信息，从而更快速高效的进行旅游出行决策。在旅游业中，建议或推荐通常被认为是旅游者在旅游规划过程中必不可少的信息来源[5] 。旅行社曾作为一个重要的推荐机构，帮助了诸多旅游者进行旅行计划的决策，包括路线规划、酒店预订、餐厅预订等。随着信息技术的飞速发展，基于互联网的个性化推荐技术使旅游推荐系统得以现世[6]。特别是互联网大数据、计算存储能力和机器学习技术的迅速发展，促进了基于人工的智能推荐系统（如 Google Trips、穷游智能攻略、IO定制游等）的发展。以大量的信息和历史数据为基础，人工智能技术使推荐系统极大地帮助了旅游者获取高质量的、满足他们需求的信息[7]。
针对个性化推荐系统这一需求，国内外都进行了大量研究。在国外，为了建立一个基于知识图谱的推特关注者推荐系统，系统利用用户之前的推文构建了一个用户兴趣档案。并假设他的推文将揭示他感兴趣的话题的一个特定方面。这些推文给系统提供了一组有趣的主题，当这些主题被标记在主题图中时，就形成了用户的配置文件；主题图表示为从谷歌知识图谱、DBP edia、YAGO等知识图谱中抽取的概念。首先利用Steiner树丰富用户的基本信息，然后利用InterSim算法发现用户之间的兴趣相似度;最后系统按照相似度降序推荐关注者[8]。
4. 研究方案
1. 系统功能结构
系统总体功能结构如图1所示
5. 工作计划
2022-2023-1学期：
第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
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