随着社会的发展和人们生活水平的提高,旅游出行已经逐渐成为人们生活的重要部分。旅行决策往往需要足够的信息,也就意味着旅游业对信息的依赖较强。随着信息技术的广泛应用,旅游服务网站迅猛发展,为用户提供丰富的旅游资讯和具体景点的旅游攻略等信息,也为客户提供旅游产品预订服务。然而在为用户提供大量未经过滤信息的同时,用户感兴趣的信息可能被淹没,从而给用户的旅游决策和行程规划带来诸多不便。为了能够满足消费者个人的信息需求,过滤掉冗余信息,学者们把目光转向了旅游产品智能推荐系统,以便能够为用户提供满足个性化需求的全方位服务。本文首先对旅游产品和旅游决策行为进行了深入研究与分析,从整体上把握影响用户购买旅游产品决策的影响因素,建立旅游产品本体,并在此基础上确定用户信息数据获取途径、用户信息模型表示方法、用户模型更新方法,构建了完善的用户模型。然后,将旅游网站用户分为已注册用户和未注册用户,分别采用基于内容的推荐技术和混合推荐技术建立推荐模型。由于旅游产品概念属性较多,本文结合粗糙集理论的属性约简方法,提炼出关键属性,避免冗余信息的干扰,减少后续的计算复杂度。本文构建的推荐模型由于采用了本体的表示方法构建的用户模型,能够满足对用户需求的准确和全面地表达。最后本文通过实例分析证明,本文构建的推荐模型能客观地准确地推荐更符合消费者需求的旅游产品。