一种改进定制旅游推荐算法模型的数据处理方法

本发明公开了一种改进定制旅游推荐算法模型的数据处理方法，涉及大数据处理技术领域，有效解决了旅游推荐系统的三大核心问题：针对数据稀疏性，通过时间窗分割区间1h/24h/7d的时序化数据集构建和跨模态对比学习实现多源数据融合；针对个性化缺失，采用注意力机制计算用户兴趣权重Ayh并建立三类兴趣衰减模型；针对动态适应性差，构建响应小于等于固定时长的，异步数据流框架和环境感知机制，设置双重匹配度阈值实现实时调整，最终通过强化学习形成闭环优化体系，显著提升推荐精准度和用户体验。