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基于大数据的旅游目的地推荐算法研究

TOC\o1-2\h\u31982第1章引言 4

234161.1研究背景 4

109161.2研究意义 4

214301.3国内外研究现状 4

204651.4研究内容与论文结构 5

862第2章绪论，介绍大数据、旅游目的地推荐算法等基本概念和相关研究。 5

1390第3章旅游大数据处理技术，分析旅游大数据的特点，研究适用于旅游目的地推荐的大数据处理方法。 5

11303第4章旅游目的地推荐算法，详细阐述基于大数据的旅游目的地推荐算法。 5

27504第5章旅游推荐系统设计与实现，介绍旅游推荐系统的设计与实现过程。 5

9382第6章实验与分析，通过实验验证推荐算法的功能，评估推荐系统的效果。 5

8069第7章总结与展望，总结全文研究成果，展望未来研究方向。 5

22608第2章相关理论与技术 5

68862.1大数据概述 5

42722.2旅游目的地推荐算法 5

105872.3数据挖掘与机器学习技术 6

64472.4旅游大数据处理技术 6

25704第3章旅游大数据收集与预处理 6

66763.1旅游数据源 6

155463.1.1旅游官方网站与在线旅行社（OTA） 6

114443.1.2社交媒体数据 6

113143.1.3旅游论坛与博客 7

312043.1.4智能设备与物联网数据 7

156113.1.5消费者行为数据 7

320373.2数据采集方法 7

139593.2.1网络爬虫 7

67053.2.2API接口调用 7

19123.2.3物联网设备采集 7

245133.2.4问卷调查与访谈 7

316723.3数据预处理技术 7

270883.3.1数据清洗 7

21163.3.2数据标准化 7

98923.3.3数据转换 8

6423.3.4数据降维 8

75173.4数据清洗与融合 8

18173.4.1数据清洗 8

25383.4.2数据融合 8

134683.4.3数据关联 8

3853.4.4数据脱敏 8

16529第4章旅游目的地推荐算法概述 8

112874.1推荐算法分类 8

249774.1.1协同过滤推荐算法 8

170094.1.2内容推荐算法 8

80894.1.3混合推荐算法 8

157994.1.4深度学习推荐算法 9

255484.2常用推荐算法介绍 9

196394.2.1用户协同过滤推荐算法 9

110434.2.2物品协同过滤推荐算法 9

10894.2.3内容推荐算法 9

71534.2.4深度学习推荐算法 9

110614.3旅游目的地推荐算法特点 9

317724.3.1结合旅游特色 9

184974.3.2实时性 9

139404.3.3多维度数据融合 9

16394.3.4面向用户个性化 9

203824.4算法评估指标 10

283424.4.1准确率 10

285164.4.2覆盖度 10

104724.4.3新颖性 10

24064.4.4用户满意度 10

168254.4.5实时性 10

18567第5章基于用户行为的旅游目的地推荐算法 10

115765.1用户行为数据挖掘 10

149845.1.1数据采集 10

113605.1.2数据预处理 10

260285.1.3特征提取 10

145245.1.4用户行为建模 11

975.2基于用户行为的推荐算法 11

281305.2.1基于用户相似度的推荐算法 11

8295.2.2基于内容的推荐算法 11

266305.2.3协同过滤推荐算法 11

204305.3模型优化与改进 11

20445.3.1冷启动问题优化 11

151245.3.2实时推荐优化 11

205675.3.3多维度推荐优化 11

1555.4实验与分析 11

277955.4.1数据集描述 12

29595.4.2评估指标 12

149465.4.3实验结果分析 12

115835.4.4实际应用案例分析 12

11930第6章基于内容的旅游目的