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旅游推荐系统的案例分析

在上一节中，我们介绍了旅游推荐系统的基本概念和架构。本节我们将通过具体的案例分析，深入了解如何利用人工智能技术构建一个高效的旅游推荐系统。我们将探讨不同的数据集、算法和模型，并通过实际代码示例展示如何实现这些技术。

案例一：基于协同过滤的旅游推荐系统

1.1协同过滤的基本原理

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为数据来预测用户对未见过的物品的偏好。具体来说，协同过滤可以分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤两种类型。

用户-用户协同过滤

用户-用户协