PAGE本科畢業(yè)論文（設(shè)計）開題報告書題目個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)姓名學號學院專業(yè) 指導教師2025年月日論文（設(shè)計）題目個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)選題依據(jù)隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，旅游逐漸成為一種大眾化的休閑方式。然而，面對豐富的旅游資源和繁多的景點選擇，如何根據(jù)個人興趣和需求規(guī)劃一條合適的旅行路線成為了一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)的旅行規(guī)劃方式往往依賴于人工推薦或者固定的旅游線路，而這些方法往往不能滿足個性化需求，且存在信息不對稱的問題。因此，開發(fā)一個基于智能化算法的個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的興趣、預算、歷史行為等數(shù)據(jù)，提供個性化的旅游推薦和行程規(guī)劃，具有重要的現(xiàn)實意義。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，個性化推薦算法已經(jīng)成為優(yōu)化旅游體驗的重要工具。協(xié)同過濾推薦算法在用戶興趣分析和個性化推薦方面取得了顯著成果，通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整并精準地為用戶推薦符合其興趣的旅游景點和行程。因此，選取個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)作為研究課題，旨在解決傳統(tǒng)旅游規(guī)劃方式的局限性，提高用戶的旅游體驗和滿意度。目的和意義（1）提升用戶體驗傳統(tǒng)的旅游規(guī)劃往往基于固定的旅游線路，不能充分考慮個體用戶的興趣、預算和需求。本項目通過引入?yún)f(xié)同過濾推薦算法，根據(jù)用戶的歷史行為和偏好數(shù)據(jù)，為用戶推薦個性化的旅游景點和行程，極大提升了旅游規(guī)劃的精準度和用戶的滿意度。用戶可以根據(jù)自己的需求，定制屬于自己的個性化旅游路線，享受更為自由和靈活的旅行體驗。（2）提供智能化旅游推薦本系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，利用協(xié)同過濾算法分析用戶行為，能夠?qū)崟r更新推薦內(nèi)容，使得推薦結(jié)果更加精準和個性化。通過系統(tǒng)的動態(tài)推薦功能，用戶不僅可以獲得最新的旅游景點信息，還能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式發(fā)現(xiàn)更多符合個人興趣的旅行地點，提升旅行的多樣性和趣味性。（3）提高旅游資源的利用效率隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，越來越多的旅游景點和線路涌現(xiàn)。如何有效地向游客推介合適的景點，避免過度集中和資源浪費，成為行業(yè)的重要問題。本系統(tǒng)通過精準的個性化推薦，幫助用戶快速找到感興趣的景點，從而提升旅游景點的利用效率，促進資源的合理分配。（4）促進旅游行業(yè)的發(fā)展個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)能夠為旅游企業(yè)提供基于用戶數(shù)據(jù)分析的精確市場定位，幫助其在競爭激烈的市場中找到差異化的競爭優(yōu)勢。系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用，不僅能夠幫助企業(yè)提高用戶粘性和滿意度，還能有效提升整個旅游產(chǎn)業(yè)鏈的效率，推動旅游業(yè)的智能化發(fā)展。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著旅游產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速進步，越來越多的研究者開始關(guān)注如何利用先進的算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來優(yōu)化旅游行程規(guī)劃。國內(nèi)外在個性化旅游行程規(guī)劃方面的研究雖然起步較晚，但隨著智能化推薦系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，相關(guān)研究逐漸深入并取得了一定的成果。1.國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)在個性化旅游行程規(guī)劃方面的研究相對較為分散，主要集中在以下幾個方面：國內(nèi)一些研究者通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶的偏好、預算和旅游時間等因素，采用基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾算法等進行個性化推薦。比如，張等（2019）提出了一種基于協(xié)同過濾的個性化旅游推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的歷史選擇和評分數(shù)據(jù)，推薦用戶感興趣的景點和行程。該系統(tǒng)通過構(gòu)建用戶偏好模型來優(yōu)化推薦精度，具有較好的實際應(yīng)用效果。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的國內(nèi)研究將大數(shù)據(jù)分析與旅游推薦系統(tǒng)結(jié)合，通過對用戶行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的智能推薦模型。王等（2020）利用旅游平臺的用戶行為數(shù)據(jù)，提出了一種基于大數(shù)據(jù)的旅游推薦算法，該算法通過對用戶歷史行為的分析，實時更新用戶的興趣模型，提高了推薦的準確度和實時性。一些國內(nèi)研究開始探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在旅游推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，例如結(jié)合文本、圖片、視頻等多種信息源，綜合考慮用戶的多方面需求，提升推薦系統(tǒng)的準確性和個性化。例如，李等（2021）提出了一種多模態(tài)融合的旅游推薦方法，利用圖像識別和自然語言處理技術(shù)，分析旅游景點的視覺和描述信息，從而為用戶提供更加精準的推薦。近年來，國內(nèi)有一些研究將旅游預算管理與個性化行程規(guī)劃結(jié)合，提出了基于預算的旅游推薦算法。該算法不僅考慮用戶的興趣偏好，還結(jié)合用戶的預算限制，優(yōu)化推薦結(jié)果。陳等（2022）通過在推薦系統(tǒng)中引入預算管理模塊，提出了一種能夠根據(jù)預算限制推薦旅游行程的算法，幫助用戶根據(jù)自身經(jīng)濟狀況規(guī)劃出最適合的旅游路線。2.國外研究現(xiàn)狀在國際上，個性化旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)的研究相對較為成熟，許多學者和科研機構(gòu)都在這一領(lǐng)域取得了顯著成果，主要研究方向包括：在國外的研究中，混合推薦算法（結(jié)合協(xié)同過濾與內(nèi)容推薦）廣泛應(yīng)用于旅游推薦系統(tǒng)。許多學者指出，單一的協(xié)同過濾或內(nèi)容推薦方法往往存在冷啟動問題，無法處理新用戶或新景點的推薦。為了克服這一問題，國內(nèi)外學者通過結(jié)合兩種算法的優(yōu)勢，提出了多種混合推薦方法。例如，Andersonetal.（2018）提出了一種基于協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的混合算法，能夠同時考慮用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和景點的屬性信息，提升了推薦的準確性和多樣性。隨著社交媒體和旅游平臺的普及，越來越多的研究開始將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)納入旅游推薦系統(tǒng)中，通過分析用戶的社交網(wǎng)絡(luò)活動和好友的旅游偏好，優(yōu)化個性化推薦。Huangetal.（2019）通過分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提出了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的旅游推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合用戶的社交圈層信息，提供更加貼合用戶需求的旅游行程推薦。地理位置推薦系統(tǒng)在個性化旅游行程規(guī)劃中得到了廣泛應(yīng)用，尤其是在移動互聯(lián)網(wǎng)和位置服務(wù)的支持下，基于用戶的地理位置進行個性化推薦成為了熱門的研究方向。比如，Gaoetal.（2020）提出了一種基于地理位置和用戶偏好的旅游推薦算法，該算法通過實時獲取用戶位置，結(jié)合用戶歷史選擇和偏好，動態(tài)推薦周邊的旅游景點。深度學習與人工智能的應(yīng)用隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，一些國外學者開始將深度學習方法應(yīng)用到個性化旅游推薦系統(tǒng)中，提升推薦效果。Chenetal.（2021）提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的旅游推薦算法，通過深度學習模型提取景點和用戶行為中的深層特征，從而優(yōu)化推薦精度。3.研究現(xiàn)狀分析總體來看，國內(nèi)外在個性化旅游行程規(guī)劃方面的研究主要集中在以下幾個領(lǐng)域：基于協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的算法研究、大數(shù)據(jù)分析在旅游推薦中的應(yīng)用、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的融合、以及深度學習在個性化推薦中的應(yīng)用。國外的研究相對成熟，許多系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)并投入應(yīng)用，研究方法也逐漸趨向多元化與深度化。而國內(nèi)的研究雖然起步較晚，但隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，個性化旅游推薦系統(tǒng)的應(yīng)用前景廣闊。當前的研究多關(guān)注如何提高推薦精度、解決冷啟動問題以及多維數(shù)據(jù)的融合，但對于旅游預算管理、花費記錄等實用功能的結(jié)合研究仍較少。本研究將著重在個性化推薦與預算管理、花費記錄管理相結(jié)合的方向進行探索，旨在為用戶提供更為全面、精準的旅游行程規(guī)劃服務(wù)。?課題的主要內(nèi)容：具體內(nèi)容包括以下幾個方面：1.用戶管理模塊用戶注冊與登錄：提供用戶的基本信息注冊、賬戶登錄和權(quán)限管理功能。用戶信息管理：用戶可以編輯個人資料、興趣偏好等信息。2.旅游行程管理模塊個性化行程規(guī)劃：根據(jù)用戶的旅游目的地、興趣愛好和預算，系統(tǒng)自動生成個性化的旅游行程。用戶可以手動調(diào)整行程中的景點和時間安排。行程推薦與優(yōu)化：基于協(xié)同過濾推薦算法，系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史選擇以及其他用戶的行為，為用戶推薦合適的旅游景點，并自動優(yōu)化行程安排。3.景點分類管理模塊景點數(shù)據(jù)管理：管理系統(tǒng)中的所有旅游景點信息，包括景點的名稱、位置、描述、評分、圖片等數(shù)據(jù)。景點分類與標簽：對景點進行多維度的分類管理（如按地區(qū)、類型、受歡迎程度等），并通過標簽體系為景點加上多個標簽，以便于用戶根據(jù)興趣偏好進行篩選。景點推薦算法：采用協(xié)同過濾算法為用戶推薦相似景點或受其他用戶歡迎的景點。4.旅游景點管理模塊景點推薦：系統(tǒng)根據(jù)用戶歷史行為和興趣分析，動態(tài)推薦用戶可能感興趣的景點，推薦結(jié)果將不斷更新，以保持推薦的時效性和準確性。景點評分與評論：用戶可以對已訪問的景點進行評分和評論，其他用戶可以參考這些評價來做出旅游決策。景點熱門度分析：系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的瀏覽、評論和評分數(shù)據(jù)，分析景點的熱門程度，并根據(jù)熱點景點動態(tài)調(diào)整推薦策略。5.旅游預算管理模塊預算設(shè)定與跟蹤：用戶可以為每次旅行設(shè)置預算，包括交通、住宿、餐飲、景點門票等各項開支，系統(tǒng)將根據(jù)用戶的預算自動推薦相應(yīng)的旅游行程和景點。預算提醒：當用戶的花費接近預算上限時，系統(tǒng)會自動提醒用戶，并建議調(diào)整行程或選擇更適合預算的景點。費用控制與優(yōu)化：系統(tǒng)根據(jù)用戶的預算限制，在推薦行程時，優(yōu)先推薦性價比高的景點和旅游服務(wù)。6.花費記錄管理模塊花費記錄與管理：用戶可以記錄旅行中的每一筆花費，包括交通費、住宿費、餐飲費等，并生成詳細的消費記錄和圖表?；ㄙM統(tǒng)計與分析：系統(tǒng)對用戶的消費情況進行分析，提供預算執(zhí)行情況的統(tǒng)計報表，幫助用戶更好地管理旅游花費。費用優(yōu)化建議：系統(tǒng)根據(jù)用戶的消費數(shù)據(jù)，提出相應(yīng)的節(jié)省建議或優(yōu)化方案，幫助用戶減少不必要的開支。7.論壇管理模塊用戶社區(qū)與交流：用戶可以在論壇中分享自己的旅行心得、攻略、照片等，也可以與其他旅行者進行互動，獲取旅行建議和信息。研究方法：本課題的研究方法主要包括以下幾個方面：（1）需求分析與系統(tǒng)設(shè)計通過對目標用戶的需求分析，明確系統(tǒng)功能和性能要求。結(jié)合旅游行業(yè)的特點，設(shè)計合理的系統(tǒng)架構(gòu)和模塊功能，并確保系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對用戶的個性化需求。（2）協(xié)同過濾推薦算法采用基于用戶行為的協(xié)同過濾推薦算法，利用用戶的歷史行為和相似用戶的數(shù)據(jù)進行推薦。通過分析用戶的興趣偏好、旅游歷史和社交網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，生成個性化的旅游景點和行程推薦。為解決冷啟動問題，可引入混合推薦方法，結(jié)合內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾，提升推薦效果。（3）旅游預算與花費管理模型基于用戶設(shè)定的預算，設(shè)計合理的預算管理模塊，結(jié)合推薦系統(tǒng)為用戶提供適合其預算的旅游行程。通過預算控制和花費記錄管理，幫助用戶在旅游過程中有效管理開支，實現(xiàn)預算與行程的優(yōu)化匹配。（4）系統(tǒng)實現(xiàn)與測試采用Java等編程語言進行系統(tǒng)開發(fā)，實現(xiàn)各功能模塊的功能，并進行系統(tǒng)集成。通過單元測試、功能測試、性能測試等多種測試方法，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。（5）用戶體驗與反饋優(yōu)化在系統(tǒng)開發(fā)過程中，重視用戶體驗設(shè)計，通過UI/UX設(shè)計優(yōu)化系統(tǒng)界面，提升系統(tǒng)的易用性。同時，通過用戶反饋不斷優(yōu)化系統(tǒng)功能，確保推薦算法和預算管理模塊能夠更精準地滿足用戶需求。通過這些研究方法，本課題將實現(xiàn)一個智能化、個性化的旅游行程規(guī)劃系統(tǒng)，并進一步優(yōu)化算法和功能模塊，提升用戶的旅游體驗。完成期限和采取的主要措施：1、2025年1月初——2月底，選題階段：明確選題，明確任務(wù)及要求，搜集相關(guān)參考文獻。2、2025年3月初——3月底，開題階段：在老師指導下完成開題并撰寫開題報告。3、2025年4月初——4月中旬，設(shè)計階段：開展設(shè)計，在老師指導下逐步完成平臺設(shè)計，實現(xiàn)相應(yīng)功能。4、2025年4月中旬——5月初，撰寫論文階段：撰寫論文，在老師的指導下進行修改和完善。5、2025年5月中旬——5月底，答辯階段：進行畢業(yè)設(shè)計答辯、后期的修改與完善，后期的匯總以及材料上交。主要參考資料：徐鷗.民族交往交流交融：中華民族共同體的形成途徑——2024年度中華民族共同體研究熱點之四[J/OL].學術(shù)探索,1-10[2025-04-16].胡恒智,牟琳,符全勝.數(shù)字文旅體系與標準規(guī)范構(gòu)建[J/OL].標準科學,1-8[2025-04-16].何銀春,彭錚華,曾斌丹,等.紅色文化遺產(chǎn)地居民集體記憶與遺產(chǎn)認同的建構(gòu)研究——以湖南通道轉(zhuǎn)兵紀念館為例[J/OL].旅游科學,1-15[2025-04-16].李成,黃欣,趙潔,等.生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)研究進展與展望[J/OL].生態(tài)學報,1-13[2025-04-16].殷程強,楊興柱,呂嘉順,等.旅游介入下保護地社區(qū)自然價值與人類福祉關(guān)系理論建構(gòu)與實證[J/OL].生態(tài)學報,1-20[2025-04-16].王燕,文謹.國內(nèi)外場景理論研究進展與啟示[J/OL].首都師范大學學報(自然科學版),1-10[2025-04-16].何逸翔.鄉(xiāng)村振興背景下鄉(xiāng)村旅游景觀設(shè)計研究[D].西京學院,2025.曾小陳.涉農(nóng)自媒體的傳播及在旅游推廣中的價值解讀[J].記者搖籃,2025,(04):18-20.郄香.X鄉(xiāng)村旅游項目的消費者滿意度提升策略研究[D].山東建筑大學,2024.黎安.T酒店營銷策略優(yōu)化研究[D].河北科技大學,2024.張曉華.大學生研學旅行情境下的族際關(guān)系研究[D].廣西民族大學,2024.鄧小桂.鄉(xiāng)村旅游驅(qū)動鄉(xiāng)村治理的內(nèi)在機制研究[D].廣西大學,2024.張雪.新時代高校紅色文化育人研究[D].哈爾濱師范大學,2024.丁曉洋.新時代鄉(xiāng)村文化治理路徑研究[D].吉林大學,2024.FajardoCV,CabreraPM,RodríguezRI.Beyondtherealworld:Metaverseadopti