基于案例推理的浙江旅游智能推荐系统研究

在智慧旅游的大目标以及旅游网站功能落后的背景下,解决信息过载问题的推荐系统引起学者的关注。文章以浙江省750个景点为例,基于案例推理法,通过多线程爬取、预处理旅游网站的数据来构建旅游案例库。系统基于Flask框架敏捷开发,设计了基于Word2Vec词嵌入向量技术计算文本相似度的案例匹配算法,调用MongoDB数据库索引以及Find引擎,实现了耦合层次的搜索,根据用户的旅游偏好给用户提供个性化旅游景点、游记等服务。