本书研究内容主要包括以下三个方面。第一，明确在规模发展中，在线旅游行为所产生的诸如获取旅游信息、预订旅游产品、发表旅游评论、分享旅游经历等一系列行为数据具有极大的商业价值与服务价值。第二，探讨如何深度有效地挖掘用户行为自然生成数据中的有用信息，为在线旅游企业和在线旅游用户服务，从而不断加强旅游产品及服务的供需匹配，促进高品质个性化产品及服务的更新迭代。第三，提出个性化推荐这一技术解决方案，详细介绍方案的设计、搭建与实施，并最终进行了方案改进与效果评估。

第1章 数字化与在线旅游
1.1 数字经济下旅游业发展的新逻辑
1.2 体验经济下在线旅游的新机遇
1.3 个性化推荐促进在线旅游高质量发展
第2章 理论基础、研究综述与研究设计
2.1 理论基础
2.2 研究述评
2.3 研究设计
第3章 数据的发现之旅
3.1 从数据库到大数据
3.2 发现
3.3 准备
3.4 构建
3.5 实施
第4章 数据的技术处理
4.1 数据集
4.2 减少解释耗时
4.3 定义需求
4.4 处理框架
4.5 实现方式
第5章 基于行为分析的用户模型与画像
5.1 概念解释
5.2 用户行为数据采集
5.3 数据整理
5.4 创建用户模型
5.5 用户画像
第6章 在线旅游个性化推荐
6.1 在线旅游业务场景与内容
6.2 个性化推荐方法的比较、选取与改进
6.3 隐语义模型与情境感知过滤
6.4 在线旅游产品个性化推荐改进方案
6.5 个性化推荐方案的效果评价
第7章 在线旅游个性化推荐策略研究
7.1 用户价值评估
7.2 企业价值创造
7.3 个性化精准营销
7.4 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 研究内容
8.2 研究结论
8.3 研究创新
8.4 局限性与展望
参考文献