摘要
随着互联网和移动互联网技术的快速发展，旅游业也迎来了信息化时代。
海量的旅游信息为游客提供了更多选择的同时，也增加了信息过载的风险。
为了解决这一问题，旅游推荐系统应运而生。
本文主要研究基于Python的旅游推荐系统的设计与实现，旨在为游客提供个性化、智能化的旅游推荐服务。
本文首先介绍了旅游推荐系统的概念、意义、研究现状以及Python语言在推荐系统中的应用；其次，对协同过滤算法、基于内容的推荐算法等常用推荐算法进行了详细分析；接着，对系统的设计与实现过程进行了阐述，包括系统需求分析、系统架构设计、数据库设计、推荐算法设计、用户界面设计等；最后，对系统进行了测试与评估，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：旅游推荐系统；Python；协同过滤算法；基于内容的推荐；个性化推荐
#1.1旅游推荐系统旅游推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的兴趣偏好、历史行为等信息，向用户推荐符合其需求的旅游产品或服务，例如景点、酒店、路线、餐饮等。
#1.2Python在推荐系统中的应用Python作为一种简洁、易用、功能强大的编程语言，在数据分析、机器学习等领域应用广泛，是构建推荐系统的理想选择。
Python拥有丰富的第三方库，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，为推荐算法的实现提供了强大的工具支持。
#1.3协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，其核心思想是“物以类聚，人以群分”。
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