近年来旅游业发展势头迅猛，而随着信息化的高速发展与普及，旅游者的消费习惯和模式也在潜移默化中悄然改变。然而我国的假期日程安排使得游客们更加偏向短期旅行，而目前存在的短期旅行的旅游线路规划系统较为单一，推荐路线大多针对的是某个单独的景区或者是旅行机构大范围的景区转移，注重的是景区的利益和旅行机构的利益，弱化了游客们的旅游满意度，很多时候游客们并不能达到自己预期的旅游期望。此外，对于单独出行的游客大多是需要提前查阅资料并自己设计路线，不仅费时费力还无法达到一个满意的结果。　　本文主要工作是给旅客提供短期旅行的巡游路线，并达到游客旅游满意度的最大值。提出了能够规划短期行程的游客满意度模型，建立“景点设施、景点服务、用户过往经验、距离”与用户满意度之间的函数关系，提出以Sigmoid函数为核心的函数变换。在多组真实数据集合上使用该模型，较好的呈现了用户实际旅游满意度，有效提高了原始模型的用户旅游满意度的准确性。通过移动端采集用户信息数据向服务端传送、服务端进行数据统计，然后不断修正用户满意度模型权重之间的相关系数，达到用户满意度的最大值。最后，服务器端使用改进的TSP的现在智能算法，逆向搜索禁忌算法进行路线计算，从而将用户已访问的旅游景点和即将访问的景点相结合来进行整合优化，并发送到移动端，移动端将收到的服务端发送的信息向用户展示与推荐。　　本文所研究的模型与设计的应用，学术上可以为以后的研究者们提供旅游用户满意度模型的研究方向，实际应用中可以为游客短期出行规划一条较为合理的线路，进而可以让游客出行更方便快捷。