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基于混合推荐算法的旅游推荐系统的设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着人们生活水平的提高，旅游已成为人们休闲、娱乐和冒险的重要方式。旅游行业因此得到了越来越广泛的发展，逐渐成为一个庞大的产业。然而，由于旅游行业的复杂性和多变性，旅游推荐服务的开展面临很多挑战，例如需要对各种旅游资源进行分类、收集和汇总，并且挑选特定的旅游景点和活动来满足用户需求。因此，借助计算机技术建立一个基于混合推荐算法的旅游推荐系统对推广旅游产品，提升旅游行业的竞争力具有十分重要的意义。
二、任务描述
本项目致力于开发一个基于混合推荐算法的旅游推荐系统，通过收集海量旅游资源数据，并根据用户个人喜好和行为习惯，为用户提供个性化的旅游推荐服务。
任务要求：
1、完成系统需求分析和设计：
根据用户需求和使用情况，设计并实现一个基于混合推荐算法的旅游推荐系统，其中包括数据采集、用户画像、推荐算法模型、推荐结果展示等主要模块。
2、实现数据采集和数据清洗：
收集各类旅游资源数据，包括景点、美食、住宿等各类旅游信息，并对数据进行清洗与过滤，确保数据有效性和准确性。
3、搭建用户画像：
根据用户个人信息、浏览习惯、历史行为等数据，创建用户画像，并完成个性化推荐功能。
4、实现推荐算法模型：
采用混合推荐算法训练模型，包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法等，实现对用户和旅游资源的兴趣匹配，提高推荐准确率。
5、实现推荐结果展示：
根据用户需求和用户画像，为用户提供符合需求和兴趣的旅游推荐结果，在页面上进行优化展示和管理。
6、实现系统测试和优化：
完成系统整体测试和性能优化，确保系统容错性和用户体验。
三、任务成果
1、系统设计报告：包括系统需求分析和设计，并对系统进行详细说明。
2、系统源代码：包括数据采集、用户画像、推荐算法模型、推荐结果展示等主要模块的源代码。
3、系统使用手册：包括系统操作说明、面向用户的功能介绍等使用手册。
4、系统测试报告：对系统进行完整性测试和性能优化，并将测试结果进行详细汇报。
四、任务计划
1、第一周：数据采集和清洗，完成收集各类旅游资源数据，包括景点、美食、住宿等各类旅游信息，并对数据进行清洗与过滤，确保数据有效性和准确性。
2、第二周：用户画像和需求分析，根据用户个人信息、浏览习惯、历史行为等数据，创建用户画像，并完成个性化推荐功能。
3、第三周：基于内容的推荐算法和协同过滤算法模型训练，采用混合推荐算法训练模型，实现对用户和旅游资源的兴趣匹配，提高推荐准确率。
4、第四周：推荐结果展示和系统优化，根据用户需求和用户画像，为用户提供符合需求和兴趣的旅游推荐结果，在页面上进行优化展示和管理，完成系统整体测试和性能优化，确保系统容错性和用户体验。
五、参考文献
1、周志华，机器学习，清华大学出版社，2016年。
2、赵颖贤，大规模数据的推荐算法研究与实现，北京邮电大学，2015年。
3、贺江杰，混合推荐算法在电商领域的应用，苏州大学，2017年。