题目：个性化行程规划方法的研究与实现

目前，旅游应用系统将大量的旅游资源进行信息集成，方便用户浏览搜索资源，同时也为用户提高了许多静态资源旅游套餐的信息，帮助用户提供旅游行程。但是，这种大众化的固定的旅游行程越来越不能满足游客的个性化需求，如何在满足特定游客的特定需求下提供给用户一个合理的、满意的旅游行程成为近年来的研究热点。

在学术界，现在也有不少关于景点个性化推荐和行程规划方面的研究。关于景点推荐，目前，绝大所数资源推荐通过用户的显性反馈、用户对资源的评价来获取用户的喜好，并基于此给出推荐结果。而行程规划问题实质上是组合优化问题，是NP问题，学术界通常利用传统的启发式算法来解决行程规划问题。

现有的研究工作虽然能够解决景点推荐和行程规划问题，但都没有考虑用户兴趣和偏好，无法实现个性化的行程规划。本文提出了基于用户偏好的旅游景点推荐方法和基于蚁群算法的行程规划方法，能够很好弥补这些缺点。基于用户偏好的旅游景点推荐方法从用户的历史游览记录出发，提取用户对景点类型和游览费用的偏好，分别对景点类型和游览费用建模，建立景点的效用函数模型，并基于此生成推荐。基于蚁群算法的行程规划方法，通过模拟自然界中蚂蚁的觅食过程，不断更新信息素，通过迭代找出最好的行程。本文还建立行程评估方法，综合考虑行程中景点的效用值、景点间距离以及行程时间，设计整体效用函数以评价行程。

本文将我们提出的基于偏好的推荐方法和传统的协同过滤推荐方法比较，通过实验发现，本文的算法不仅具有较高的推荐准确度而且能够推荐优秀的景点序列。此外，我们将基于蚁群算法的行程规划方法和贪婪启发式算法以及导引式局部搜索算法比较，实验证明，本论文提出的方法可以产生高可用的行程，而且算法在效率和效用上都更加有效。