旅游产品自动推荐系统

随着互联网发展,社会进入了信息过载的时代。传统的电商平台的推荐系统只是简单推荐当前热门产品,无法向个性化地向用户推荐产品。为了解决这个问题,本课题对推荐系统进行了深入的研究。本文使用 Python,针对某旅游网站的数据,采用基于物品的协同过滤算法,实现了基于物品的旅游产品自动推荐系统。该推荐系统能够根据物品间的相似度和用户的购买记录,个性化、多样化地为用户推荐其可能感兴趣的物品。并提供推荐原因。本系统可实现个性化地推荐旅游产品的设计目标。