旅游景区智能推荐是一种综合性的旅游服务，其服务体系由数据层（推荐系统的数据源）、分析层（基于项目的协同过滤算法）和应用层（向终端用户推送旅游景区推荐）组成。在线旅游服务商根据用户年龄、性别、搜索偏好等信息进行“猜你喜欢”评估，在用户浏览网页时根据评估结果向用户推荐并呈现最符合其偏好的景点。旅游景区智能推荐的本质是以游客的互动体验为中心，以个性化的在线服务为基本特征，以一体化的行业信息管理为保障，基于移动互联网、云计算、数据挖掘等技术，通过对旅游信息的采集、传输和处理，为游客提供旅游景区查询、旅游景区推荐等服务，从而增加游客出行的概率。旅游景区智能推荐是实现旅游资源与社会资源共享和系统化转化的综合应用。 有望成为推动旅游经济高质量发展、满足人民美好生活需要、促进旅游业绿色可持续发展的重要助力。

1. 发展现状

如今的旅游景点智能推荐主要涉及热门旅游景点的推荐，如北京的天坛、故宫，云南的丽江古城、西双版纳，河北的避暑山庄、阿那亚等具有当地特色的热门旅游景点；也有旅游景点的个性化推荐，主要根据游客的历史消费信息、搜索兴趣偏好、浏览内容偏好等向游客进行推荐。目前，我国的旅游营销已经发展成为利用旅游景点智能推荐进行一定针对性的营销，而不再是过去那种效率低下的大网营销。在线旅游服务商利用社交媒体渠道，通过挖掘、整理、存储、分析等信息处理方式，将特定的旅游产品精准推送给潜在消费者，让消费者对旅游目的地产生更强的共鸣，从而提高旅游产品的购买率。 如向青少年推送露营、飞盘、桨板、剧本杀等以兴趣玩乐为主的休闲娱乐旅游活动，向中老年人推送文化历史、红色怀旧、山水观光、康养养生等类型的旅游景点。

2. 缺陷

旅游景点智能推荐改变了人们的旅游消费习惯和旅游互动体验，成为旅游发展与技术进步相结合的应用场景，但此类智能推荐也存在一些不足。

首先，旅游市场的信息不对称使游客处于不利地位。在旅游营销过程中，在线旅游服务提供者与游客所掌握的信息量往往不对等。在线旅游服务提供者往往拥有完善的信息平台、畅通的信息渠道、专业且经验丰富的工作人员，通常能够获取更为全面、更有价值的旅游信息，从而占据信息优势。同时，由于旅游活动跨地域开展，游客大多是初次接触目的地，对其自然、人文环境缺乏了解。另外，旅游服务的需求者大多为非专业消费者，他们对旅游目的地的信息掌握较少且不确定，因而处于信息劣势。

二是推荐模式单一，信息针对性不强，不能满足游客个性化需求。当前，我国已进入大众旅游时代，游客出行时间更加分散，旅游消费方式更加多样，旅游需求更加追求品质化、精细化。但在线旅游服务商大多以游客喜好、景区热度、网红打卡热度等为依据向游客推荐旅游信息，景区关键信息千篇一律，呈现单一化、同质化趋势。在线旅游服务商没有充分利用各类信息平台开展更有针对性的营销，难以精准匹配客户需求，容易造成游客在景区扎堆、排队、拥挤等现象。

第三，没有考虑游客的真实情况，推荐效率有待提高。目前的旅游景点智能推荐忽略了游客的真实需求不等于游客的偏好这一事实。游客的需求会随着其真实情况而变化，这对于涉及真实旅行的旅游景点推荐尤其重要。游客的实际需求会随着时间、环境等因素而变化，如同行游客数量、交通状况、时间因素、天气状况、环境质量等。在这种情况下，游客无法通过旅游景点智能推荐快速获取有效的旅游产品信息，难以做出最佳旅游消费决策，导致选择延迟甚至购买意愿降低。

3.优化建议

旅游景点智能推荐策略的优化应以实现旅游景点推荐的智能化、定制化、实时性和实用性为目标，从海量信息中提取出游客真正需要、愿意消费的景点，实时推荐给游客，满足游客日益多样化的旅游需求。以下是本文针对在线旅游服务商提出的旅游景点智能推荐策略的一些优化建议：

首先，基于数据挖掘，精准获取游客需求，根据游客的生活方式、喜好、消费习惯等筛选出潜在消费者，充分考虑其个性化需求，针对不同人群提取简洁、高效、预查询的标签库。在严格遵循设计研究范式的基础上，建立画像模型推荐符合自身喜好的旅游资源，实现定制化旅游景点交互模式的优化设计，让游客在获取旅游信息、旅游决策的全过程中都能感受到旅游景点智能推荐带来的便捷体验。

其次，综合考虑游客的位置、实际需求、景区资源信息（如景区知名度、综合服务设施状况等）和出行条件（如实时客流量、道路拥堵信息、环境质量等），结合游客的偏好，构建景区与游客的混合匹配算法，通过精准匹配游客需求和景区特征，合理规划景区游览线路和游览顺序，有效提高游客的出行率和出行体验。

第三，根据交通、环境的实时变化，动态地向用户推荐旅游景点，实现旅游景点的即时智能推荐。交通、环境等条件随时发生变化，旅游景点的智能推荐必须实时响应这些变化。旅游景点智能推荐可以利用物联网、云计算、大数据等技术的信息传输和实时交换，及时响应环境条件的变化，为游客提供旅游景点的即时推荐服务，帮助游客做出更好的旅游决策。

（注：本文为北京市社科基金项目“基于时空大数据的京津冀景点实时推荐研究”[20GLC064]的研究成果部分。）

（李楠、李颖，作者单位：北京第二外国语大学）