文化旅游行业个性化门票推荐系统建设方案.docVIP

文化旅游行业个性化门票推荐系统建设方案

TOC\o1-2\h\u29861第1章项目背景与意义 3

145601.1文化旅游行业现状分析 3

4461.2个性化门票推荐系统的重要性 4

24711.3项目目标与预期效果 4

8401第2章门票推荐系统需求分析 4

28932.1用户需求分析 4

178842.1.1个性化需求 4

190322.1.2实时性需求 5

311952.1.3便捷性需求 5

266472.1.4互动性需求 5

194632.2市场需求分析 5

259822.2.1文化旅游市场发展趋势 5

55532.2.2竞争态势分析 5

271382.2.3政策支持 5

282222.3技术需求分析 5

36332.3.1数据挖掘与分析技术 5

224882.3.2机器学习与人工智能技术 5

123052.3.3云计算与大数据技术 6

130052.3.4移动互联网技术 6

183262.3.5信息安全技术 6

13488第3章个性化门票推荐系统架构设计 6

91363.1系统整体架构 6

188723.1.1数据层 6

319243.1.2服务层 6

148403.1.3推荐层 6

284673.1.4应用层 6

310683.2数据采集与处理 7

190753.2.1数据采集 7

1483.2.2数据处理 7

144633.3推荐算法设计 7

159563.3.1基于内容的推荐算法 7

123583.3.2协同过滤推荐算法 7

275343.3.3深度学习推荐算法 8

297033.3.4多模型融合推荐算法 8

8858第四章数据挖掘与分析 8

66834.1用户数据挖掘 8

226204.1.1数据采集 8

255954.1.2数据预处理 8

40784.1.3数据挖掘 9

311854.2景点数据挖掘 9

93134.2.1数据采集 9

60754.2.2数据预处理 9

85724.2.3数据挖掘 9

250814.3用户与景点关联分析 9

111904.3.1用户与景点的关联关系构建 9

326584.3.2用户与景点关联规则挖掘 9

145214.3.3用户与景点关联分析应用 9

22336第5章个性化推荐算法 10

95135.1协同过滤算法 10

267855.1.1用户协同过滤 10

229265.1.2物品协同过滤 10

194525.2内容推荐算法 10

326465.3混合推荐算法 11

299775.3.1加权混合推荐 11

45365.3.2分层混合推荐 11

31236第6章门票推荐系统实现 11

92386.1系统开发环境 11

257746.1.1硬件环境 11

285276.1.2软件环境 11

37816.2系统模块设计与实现 12

169986.2.1用户模块 12

167126.2.2景点模块 12

192696.2.3推荐模块 12

239546.2.4门票购买模块 12

23776.3系统测试与优化 12

174036.3.1功能测试 12

269626.3.2用户体验测试 13

31326.3.3安全性测试 13

289606.3.4系统优化 13

1593第7章用户画像构建 13

137107.1用户画像概述 13

281317.2用户标签体系构建 13

315777.2.1基本属性标签 13

213187.2.2兴趣偏好标签 13

80627.2.3消费行为标签 13

117.2.4社交属性标签 14

28707.3用户画像应用 14

117577.3.1个性化推荐 14

228037.3.2用户分群运营 14

158587.3.3数据分析与决策支持 14

153127.3.4精准营销 14

24178第8章个性化门票推荐策略 14

319518.1基于用户兴趣的推荐策略 14

159068.1.1用户画像构建 14

223638.1.2用户兴趣模型 14

73678.1.3推荐算法