¿Cómo redactar el negocio general del sistema de recomendación de atracciones turísticas?

Con el desarrollo de la sociedad y la mejora del nivel de vida de las personas, el turismo se ha convertido gradualmente en una actividad importante en la vida de las personas. En 2019, el número de turistas nacionales superó los 6.000 millones. Además, el turismo se ha convertido en un pilar importante del desarrollo económico de China y su contribución al PIB ha mostrado una tendencia ascendente en los últimos años. En 2019, la industria turística de China aportó casi 11 billones de yuanes al PIB, lo que representa una décima parte del PIB total. En 2020, debido al brote de la epidemia de este año, la industria turística nacional se cerró por completo, lo que tuvo un gran impacto en la industria turística de China en el primer trimestre. Sin embargo, a medida que mejora la situación epidémica, la industria del turismo se recupera gradualmente. El número de turistas y los ingresos por turismo durante el Festival del Medio Otoño aumentaron significativamente año tras año, alcanzando el 69,9%, y durante el feriado del Día Nacional alcanzaron el 79%.

La popularidad del turismo y el advenimiento de la era de la información han producido información sobre viajes explosiva. Cuando los turistas eligen atracciones turísticas, siempre utilizan la búsqueda de información en línea para comprender de antemano la información relevante sobre el viaje y luego hacer planes de viaje. Sin embargo, una gran cantidad de información va acompañada del problema de la "sobrecarga de información", que impide satisfacer bien las necesidades de las personas, por lo que deberíamos pensar en cómo solucionar este problema.

El sistema de recomendación de viajes tiene como objetivo los problemas existentes de la información de viajes actual y satisface las necesidades personalizadas de los usuarios como un punto creativo. Diseña principalmente consultas de búsqueda de atracciones turísticas y funciones de recomendación de atracciones turísticas para los usuarios, y diseña a gran escala. -escalar atracciones turísticas en función de datos relevantes. Pantalla visible. En la etapa de procesamiento de datos, se utiliza la tecnología de rastreo Python para recopilar datos turísticos, se utiliza hervidor para preprocesar los datos adquiridos y los datos se almacenan en la base de datos MySQL para su gestión. En la etapa de implementación de la función de recomendación, el sistema diseñó funciones como la recopilación de atracciones. Al registrar el comportamiento de los usuarios, se utilizan algoritmos de filtrado colaborativo para recomendar atracciones turísticas a los usuarios, satisfaciendo así mejor sus necesidades.