1. 研究目的与意义（文献综述）

随着中国经济的快速发展，旅游业也逐渐兴起，每到国家的法定节日，各个旅游景点都充满着中国游客的身影。但却有越来越多的问题随之而来，比如因为过多的人潮聚集而引发的华山顶峰游客拥堵滞留、上海外塔踩踏，以及九寨沟上万游客拥堵事件等等，这些都是因为信息匮乏，游客无法准确的找到自己的兴趣所在盲目跟风所致，然而网络上的大多数推荐都是基于热度的top-n推荐，这样的结果只能令用户对于推荐系统不信任，因为top-n推荐项目过于流行，用户往往可以从其他渠道获知；或者一些推荐系统仅仅考虑用户偏好和项目之间的相似性，这样的推荐结果随然符合用户兴趣，可是也会导致推荐项目过于单一，覆盖率低，用户的视野变窄。基于此，推荐系统的研究者们发现，光考虑精确度是不够的，必须还加入推荐的多样性、新颖性、覆盖率等因素，这些因素的提出目的都是为了提高用户对于推荐的满意度，多样性和新颖性的提高得到了研究者的一致认可。

国内外研究现状

2. 研究的基本内容与方案

基本内容

基于用户的协同过滤推荐算法

3. 研究计划与安排

(1)2018/1/14—2018/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2018/3/1—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3)2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] [美] haralambosmarmanis（哈若拉玛·玛若曼尼斯），[美] dmitry babenko（德米特里·巴宾寇） 著；阿稳，陈钢 译, 智能web算法[m], 电子工业出版社, 2011.7

[2] bing liu 著;俞勇等译. web数据挖掘[m]. 清华大学出版社, 2009.

[3] [美] 曼宁，[美] 拉哈万，[德] 舒策 著 王斌 译, 信息检索导论人民邮电出版社, 2010.9.