桂威智服——民俗文旅信息推荐服务探路者

乡村振兴，民族文化发展，需要技术指导，科技助力，更需要智能服务的支持。在党和国家乡村振兴战略的指引下，科技作为推动乡村经济发展和文化传承的重要力量，正逐步成为乡村振兴的关键驱动力，而智能文旅服务则作为一个融合科技优势的新兴力量助推乡村振兴发展。作品从文旅发展历程总结科技助力乡村振兴发展、助推民族文化发展的基本经验，探索科技助力乡村振兴、民族文化发展的基本路径。

从理论上看，主要有两方面意义，一是构建新时代科技引领乡村振兴与民族文化振兴的完整理论体系。当前，虽然科技在乡村振兴中的应用已初见成效，但系统性的理论研究尚显不足。本作品将结合国内外先进经验，深入分析科技在乡村经济发展、文化传承等方面的作用机制，形成全面、深入的理论框架，为乡村振兴提供坚实的理论支撑。同时，本作品将关注科技在优化乡村治理结构、提升治理能力中的潜在价值，进一步完善乡村的理论体系。二是完善乡村发展的体制机制。在乡村振兴的大背景下，科技作为推动乡村发展的核心动力，正逐步在乡村产业转型升级、农村人才培养、公共服务体系建设等方面发挥关键作用。然而，尽管科技的应用已经取得一定成效，但在体制机制方面仍面临诸多挑战。当前，乡村在利用科技推动发展的过程中，存在区域性差异明显、部分乡村对科技应用的意识不强等问题。同时，科技在乡村发展中的理论体系尚不完善，许多成功的科技应用案例和实践经验难以普及，未能形成规范性的体制机制。在深入分析科技引领乡村振兴与民族文化振兴的基础上，本作品将关注乡村发展的现实需求和挑战，探讨如何通过科技手段改进乡村发展的体制机制，以更好地激发乡村的发展活力。具体来说，本作品将关注科技在乡村产业转型升级、农村人才培养、公共服务体系建设等方面的应用，为乡村发展提供科学、系统的制度设计和政策建议。

乡村振兴发展是一个全面、综合的战略，旨在促进农业、农村和农民的全面发展。科技助力乡村振兴发展最终目标是实现实现多个方面的实践意义。一是丰富科技引领乡村振兴发展的路径和手段。科技引领乡村振兴发展是新时代的重要手段，本文对科技助力乡村振兴发展的基本路径进行研究，最终目标是实现乡村经济繁荣、生态环境优美、社会文明进步、农民生活富裕的现代化乡村。实现这一目标，需要运用好科技的力量，科技是第一生产力，需要探索科技引领乡村振兴发展的具体手段与方式。一方面，我们需要运用现代科技手段改造传统农业，提升农业生产的智能化、精准化水平，推动农业产业升级和农业现代化。这包括利用物联网、大数据、人工智能等技术优化农业生产过程，提高资源利用效率，增加农产品附加值。另一方面，我们要注重科技在乡村治理、生态保护、文化传承等领域的应用。例如，通过构建智慧乡村平台，实现乡村治理的信息化、智能化；利用科技手段保护乡村生态环境，提升乡村生态价值；挖掘乡村文化资源，通过科技手段进行传播和展示，增强乡村文化软实力。二是推进科技助力乡村振兴发展的实践。实践是检验理论的唯一标准，理论与实践是辩证统一的，理论的意义与生命力就在于指导实践。农村在运用科技助力发展的过程中有较多创新举措。但许多农村地区在运用科技助力发展缺乏长效机制与系统化的理论指导，所以在运用科技助力发展的过程中存在诸多问题。总结农村在运用科技助力发展的过程中的重要经验，以科技为奠基石，完善科技引领乡村振兴发展的体制机制，探索实现乡村振兴发展的现代化路径与手段，为实现乡村振兴提供指导。

一、研究背景分析

随着我国经济的快速发展和城乡差距的逐渐缩小，乡村振兴成为国家发展的重要战略之一。乡村振兴不仅是经济层面的振兴，更是文化、社会、生态等多方面的全面振兴。在这个过程中，科技作为推动发展的重要力量，正逐步成为乡村振兴的关键驱动力。特别是在信息技术、人工智能等科技飞速发展的背景下，智能文旅服务作为新兴力量，为乡村振兴提供了新的思路和路径。

当前，我国乡村面临着诸多挑战和机遇。一方面，乡村经济发展滞后，产业结构单一，农民收入增长缓慢；另一方面，乡村文化传承面临困境，许多传统文化逐渐消失或淡化。同时，随着城市化进程的加快，乡村人口流失严重，乡村社会结构发生变化，乡村治理面临新的挑战。因此，如何利用科技手段推动乡村振兴，成为摆在我们面前的重要课题。

在此背景下，本作品旨在从文旅发展理论分析的视角出发，结合党和国家的政策导向，总结科技助力乡村振兴发展、助推民族文化发展的基本经验，探索科技助力乡村振兴、民族文化发展的基本路径。通过深入分析科技在乡村经济发展、文化传承等方面的作用机制，构建新时代科技引领乡村振兴与民族文化振兴的完整理论体系，为乡村振兴提供坚实的理论支撑。

二、研究方法

本作品将采用多种研究方法，以确保研究的全面性和深入性。首先，通过文献综述法，梳理国内外关于科技助力乡村振兴、民族文化发展的研究成果和先进经验，为本作品提供理论支撑和借鉴。其次，通过实地考察法，深入乡村进行实地调研，了解乡村发展的实际情况和存在的问题，为本作品提供实践支撑。此外，本作品还将采用案例分析法，选取典型乡村作为研究案例，深入分析科技在乡村发展中的应用情况和成效，为本作品提供实证支持。

在研究过程中，本作品将注重定性与定量相结合的分析方法。通过问卷调查、访谈等方式收集数据，运用统计学方法对数据进行处理和分析，以揭示科技在乡村发展中的作用机制和影响因素。同时，本作品还将运用比较分析法，对不同地区、不同乡村的科技应用情况进行比较分析，以发现其中的共性和差异，为制定科学、系统的制度设计和政策建议提供依据。

三、研究的基本思路

作品以科技引领乡村振兴发展作为研究主题，主要有四个考量。

第一、科技引领乡村振兴是顺应新时代乡村振兴发展战略的必然选择。在新时代的背景下，乡村振兴战略被赋予了新的历史使命，而科技作为第一生产力，其在乡村振兴中的引领作用愈发凸显。本作品将结合国内外乡村振兴的成功案例，分析科技在推动乡村产业升级、提高农业生产效率、促进乡村经济发展等方面的作用机制。通过对比不同地区的实践经验和效果，总结科技引领乡村振兴的普遍规律和特点，为其他地区的乡村振兴提供有益的借鉴和参考。

第二，科技引领乡村振兴是服从历史使命的必然要求。乡村是中华文明的重要发源地，乡村文化是中华民族传统文化的重要组成部分。在新时代背景下，保护和传承乡村文化，推动乡村文化振兴，是乡村振兴的重要任务之一。本作品将关注科技在保护乡村文化遗产、挖掘乡村文化资源、传承乡村文化等方面的作用机制。通过案例分析，总结成功的科技应用案例和实践经验，为乡村文化传承提供新的思路和路径。同时，本作品还将探讨科技如何与乡村文化相结合，推动乡村文化的创新和发展，提升乡村文化的吸引力和影响力。

第三，科技引领乡村振兴是解决新时代农村实际问题的现实需要。当前，我国农村面临着诸多实际问题，如农业生产效率低下、农民收入增长缓慢、农村生态环境恶化等。这些问题不仅制约了乡村经济的发展，也影响了乡村社会的稳定和进步。本作品将关注科技在解决这些实际问题中的作用机制，通过实证研究，揭示科技在解决农业生产效率低下、农民收入增长缓慢、农村生态环境恶化等方面的实际效果和影响因素。同时，本作品还将探讨如何通过科技手段改进乡村发展的体制机制，为乡村发展提供科学、系统的制度设计和政策建议。  

第四，本作品将致力于构建新时代科技引领乡村振兴与民族文化振兴的完整理论体系。该理论体系将涵盖科技在乡村经济发展、文化传承等方面的作用机制，以及如何通过科技手段改进乡村发展的体制机制等内容。该理论体系将为乡村振兴提供全面的理论支撑和指导，有助于推动乡村的全面振兴和可持续发展。同时，该理论体系还将为相关政策和制度的制定提供科学依据和参考，为政府和社会各界提供有益的决策参考和启示。

总之，本作品的基本思路是围绕科技引领乡村振兴这一核心主题，从多个角度和层面进行深入探讨和研究。通过构建完整的理论体系和实践经验总结，为乡村振兴提供全面的理论支撑和实践指导，推动乡村的全面振兴和可持续发展。

 四、研究预期成果

本作品预期取得以下成果：

第一，构建新时代科技引领乡村振兴与民族文化振兴的完整理论体系。该理论体系将涵盖科技在乡村发展中的各个方面和环节，为乡村振兴提供全面的理论支撑。

第二，揭示科技在乡村经济发展、文化传承等方面的作用机制和影响因素。通过实证研究，本作品将揭示科技在乡村发展中的作用机制和影响因素，为制定科学的乡村振兴战略提供依据。

第三，总结科技在乡村发展中的应用情况和成效。本作品将总结科技在乡村发展中的应用情况和成效，为乡村发展提供科学、系统的制度设计和政策建议。

第四，提出改进乡村发展体制机制的建议。本作品将关注乡村发展的现实需求和挑战，探讨如何通过科技手段改进乡村发展的体制机制，以更好地激发乡村的发展活力。具体而言，本作品将提出在乡村产业转型升级、农村人才培养、公共服务体系建设等方面的政策建议。

第五，为乡村振兴提供实践指导。本作品将结合实际情况，提出具有可操作性的实践指导，为乡村振兴提供具体的思路和路径。通过总结农村在运用科技助力发展的过程中的重要经验，本作品将探索实现乡村振兴发展的现代化路径与手段，为实现乡村振兴提供实践指导。

国内研究现状：

截至2024年5月，在国内以“信息推荐系统”为主题进行检索，共搜索到三十年相关文献1920篇，其中近十年共有1469篇，占总量的76.5%，搜索结果如下：2023年(130)、2022年(171)、2021年(180)、2020年(151)、2019年(167)、2018年(164)、2017年(132)、2016年(141)、2015年(122)、2014年(111)。从数据可以看出，关于信息推荐系统的学术研究有逐渐增多趋势，电商市场的不断发展和竞争的加剧，使得越来越多的电商平台开始重视个性化推荐系统的建设，已经有一些基于JAVA和Springboot框架的个性化推荐系统得到了成功的应用。

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，国内的研究者们在信息推荐系统的算法和模型上进行了深入的探索。他们利用协同过滤、内容推荐、深度学习等多种技术，结合用户的行为数据、偏好信息以及商品的属性特征，为用户提供精准、个性化的推荐服务。

在电商领域，国内的研究者针对数据稀疏性、冷启动等挑战性问题，提出了一系列创新性的解决方案。他们通过引入用户社交网络、利用多源异构数据等手段，有效提升了推荐系统的性能和准确性。此外，随着移动互联网的普及和社交媒体的兴起，信息推荐系统也逐步拓展到社交媒体、新闻推荐等领域。国内的研究者们通过分析用户的社交行为、阅读习惯等信息，为用户提供更加符合其兴趣和需求的推荐内容。

国外研究现状：

在欧美等发达国家，个性化推荐系统的研究和应用已经相当成熟。这些系统不仅广泛应用于电商平台，还拓展到了社交媒体、新闻推荐等多个领域。

在算法研究方面，国外学者不断探索和创新，提出了一系列高效且准确的推荐算法。例如，在SIGIR 2024会议上，关于推荐系统的论文数量众多，其中涵盖了序列推荐、跨域推荐、大模型推荐等多个热门主题。这些研究不仅提出了新颖的算法模型，还通过大量实验验证了其有效性和优越性。

在应用领域方面，国外的研究者将推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻推荐等多个领域。他们通过深入分析用户数据，构建出符合用户需求的推荐模型，并成功应用于实际场景中。针对协同过滤算法中领域间信息融合和数据稀疏性的挑战,Meng Xiaoyan提出了一种跨领域信息融合矩阵分解算法,以增强人工智能推荐系统中个性化推荐的准确性。为了提高电子商务推荐系统的效率和准确性,Wei Zhang和Zonghua Wu提出了一种利用改进的K - means聚类算法来管理商品信息的电子商务推荐系统。

此外，国外的研究者还关注推荐系统的公平性和可解释性等问题。他们通过设计新的模型和算法，努力确保推荐结果的公平性和公正性，避免因为偏见或歧视而对用户造成不利影响。同时，他们也在研究如何让推荐系统更加透明和可解释，以便用户能够更好地理解和接受推荐结果。

发展动态：

推荐系统在全球市场的规模大约200亿人民币左右。推荐系统的主要玩家包括Google Cloud、Amazon Cloud、IBM Cloud等。尽管推荐系统目前出现了一些主要的技术支撑点，包括抖音和今日头条，推荐领域的公司仍然乏善可陈，随着技术的不断进步和用户需求的日益多样化，推荐系统领域目前有许多悬而未决的问题，包括以下四个方面。

(1)算法创新与优化

深度学习技术的深度应用：深度学习技术已经在推荐系统中得到了广泛应用，并取得了显著成效。未来，随着计算能力的提升和模型结构的优化，深度学习技术将进一步在推荐系统中发挥重要作用。例如，利用深度学习技术可以更准确地捕捉用户兴趣和行为模式，实现更精准的推荐。

强化学习技术的融合：强化学习技术通过模拟人类的学习过程，让推荐系统能够不断学习和优化自身。未来，强化学习技术将与推荐系统更紧密地结合，通过不断尝试和调整推荐策略，实现更高的推荐效果和用户满意度。

Ø多模态信息的融合：未来的推荐系统将更加注重多模态信息的融合，包括文本、图像、视频等多种数据类型。通过多模态信息的融合，可以更全面地了解用户需求和兴趣，提供更加丰富、立体的推荐内容。

(2)实时性与个性化

实时推荐系统的构建：随着5G等通信技术的普及和计算能力的提升，实时推荐系统将成为未来的发展趋势。实时推荐系统能够更快速地响应用户需求，提供即时的推荐服务。例如，在新闻推荐领域，实时推荐系统可以根据用户的阅读历史和兴趣偏好，实时推送最新的新闻内容。

个性化推荐服务的提升：未来的推荐系统将更加注重个性化服务的提升。通过深入挖掘用户数据和行为模式，可以为用户提供更加符合其兴趣和需求的推荐内容。同时，推荐系统还将根据用户的反馈和互动行为，不断调整和优化推荐策略，提供更加精准的个性化服务。

(3)隐私保护与安全

差分隐私技术的应用：差分隐私技术是一种能够在统计分析过程中保护个体隐私的技术。未来，差分隐私技术将被广泛应用于推荐系统中，以确保用户数据的安全性和隐私性。通过差分隐私技术的应用，可以在保护用户隐私的同时，实现推荐系统的精准性和有效性。

联邦学习框架的引入：联邦学习是一种分布式机器学习框架，能够在不共享原始数据的情况下进行模型训练。未来，联邦学习框架将被引入推荐系统中，以解决数据共享和隐私保护之间的矛盾。通过联邦学习框架的应用，可以在多个平台上协同训练推荐模型，同时保护用户数据的隐私性。

(4)跨平台推荐与整合

跨平台推荐的实现：随着社交媒体、电商、新闻等平台的融合，用户在不同平台上的行为数据将被整合起来，为推荐系统提供更加全面、准确的数据支持。未来，跨平台推荐将成为推荐系统的重要发展方向之一。通过跨平台推荐的实现，可以为用户提供更加一致、连贯的推荐体验。

整合多种推荐技术的优势：未来的推荐系统将更加注重整合多种推荐技术的优势，以提供更加全面、精准的推荐服务。例如，可以将协同过滤、内容推荐、深度学习等多种技术相结合，共同为用户提供优质的推荐内容。

创新点：

近年来围绕以用户偏好为基础的文旅信息智能推荐系统研究较多。现有研究表明：当前，文旅信息推荐系统大多选取用户的显性偏好数据作为重要的推荐依据，比如用户评分、网络评论和交易订单等；而对于用户的隐性偏好并未考虑（或考虑不全面），比如，用户与用户、信息与信息之间的相似度、停留查看时长和交易目的等。这使得信息推荐系统存在数据稀疏、推荐效率较低、需求难以满足等问题。 与以前的研究比较，作品对基于用户偏好的文旅信息智能推荐模型这一主题的研究，主要具有以下三方面的创新。在研究方法上，本项目分析与挖掘用户浏览的历史数据，将其采集与整合成用户偏好标签，并将用户偏好标签与旅游景点信息进行语义关联，找到与用户兴趣高度契合的旅游景点，从而提高推荐的性能。在这个过程中，不断对数据进行更新，致力于高效的数据采集系统设计，能够实时、准确地捕获用户的浏览行为，并将其存储于数据库中。其次，在用户偏好的选择上，作品将用户偏好区分为显性偏好和隐性偏好，并创新性地考虑了用户隐性偏好的影响，将推荐列表拓展到显性偏好之外的景点，拓宽了推荐列表的覆盖面，对用户偏好进行了精准把握，在增强用户旅游偏好的准确性和全面性的同时，也提升了用户的使用体验和满意度。本项目克服传统民俗文旅信息推荐过程中推荐结果数据稀疏、推荐效率不够理想、用户需求难以满足等问题。作品解决了传统模型信息过载的问题，进一步优化了用户偏好质量，使生成更合适的个性化推荐成为可能。

项目特色：

1.研究视角新。基于用户偏好的文旅信息智能推荐系统的研究，学术界以及有较为丰硕的理论成果。但对于在云计算、物联网、人工智能等技术的迅猛发展背景下如何对旅游爱好者进行精准的偏好定位和信息投送，帮助他们高效便捷地获取网上的旅游信息资源，并对旅游产品和服务进行选购，成为当前网络经济和电子商务发展中亟待解决的问题。本研究立足当今网络信息发展实际，调查国内外文旅信息智能推荐系统的发展现状，从用户偏好角度出发对智能推荐系统如何有效地根据用户的偏好进行精准的智能信息推荐，满足了用户的多样化需求，具有回应新时代新形势下搭建信息智能推荐系统所面临新情况新问题的创新性。

2.思想观点新。国家层面和地方层面都出台了一系列支持文旅产业发展的政策，为本项目的开发提供了有力的政策保障和支持。“十三五”以来，旅游业与其他产业跨界融合、协同发展，产业规模持续扩大，新业态不断涌现，旅游业对经济平稳健康发展的综合带动作用更加凸显。作品在研究基于用户偏好的文旅信息智能推荐系统时，把推动社会经济发展和传承与弘扬传统文化作为该作品的首要目标，并进一步借助程序设计来预测用户可能感兴趣的活动，为旅游从业者和经济不发达地区的旅游业提供更加精准的市场分析和决策支持。

3.推荐质量高。文旅信息智能推荐系统的建设需要较高的精准性，不能仅限于理论研究，要将所获取的用户数据放在系统中进行分析，用最终的数据证明其实用性。作品强调理论研究和实践研究协同一体，实现理论与实践相结合。作品以用户偏好为基础，通过设计精良的算法模型，对用户的行为数据进行深入挖掘，为用户提供更加符合其兴趣和需求的推荐，并将数据集放入不同的模型，采用覆盖率、召回率和准确率三个指标对推荐结果进行评价，实验证明该系统推荐的文旅信息具有较高的推荐效率。

技术路线：

在现如今互联网的技术发展下，python、java等语言发展迅速，特别是python，它具有简单的语法、学习成本低等特点。其爬虫与人工智能方向的应用尤为突出。而java虽然在大数据上的应用要逊色于python，但由于其“一次编译，到处执行”的语言特性，使其编写的程序在跨平台和移植性方面较强势。这有利于本项目拓展技术路线的框架，统一不同场景下使用推荐系统的结果。故，根据“依托于互联网下的文旅智能推荐系统”这一特性，本项目采用了以上两种语言作为主要的编程语言。

1.python爬虫

面对数据稀疏的问题，我们拟使用网络爬虫的方式来获取。一方面是因为互联网上的数据公开程度不一致，高价值的信息不能直接获取。另一方面则是考虑到了数据过滤与清洗。需要对网络数据进行自动化的处理。基于这个思路，我们选择了python来构建一个高效、稳定的Python爬虫系统，实现自动化地获取和分析网络数据。

2. java大数据

Java的应用主要体现在智能推荐和推荐列表管理两大环节。在智能推荐方面，Java利用其高效稳定的特性，结合先进的机器学习算法，对预处理后的数据进行深度处理。系统会根据用户的历史数据、行为模式等信息，构建精细化的用户画像。随后，通过训练和优化推荐模型，系统能够为用户生成个性化的推荐内容，确保每一次推荐都贴近用户的真实需求。

而在推荐列表管理方面，Java则发挥其强大的逻辑处理能力。系统会根据多种因素，如点击率、用户反馈等，对推荐结果进行智能排序，确保最符合用户兴趣的内容能够优先展示。此外，Java还提供了灵活的列表调整功能，使得管理员能够根据实际情况对推荐列表进行微调，进一步提升了推荐效果和用户满意度。

3.技术整合与实现方式

本项目的主要技术路线是以python网络爬虫作为数据资源收集工具，java跨平台应用作为部署手段，利用数据库为数据共享方式的智能推荐框架。该路线是基于项目现有知识、团队组织资源和待解决问题等考量，经综合讨论后得出的。此框架路线整合了包括编程、智能化和自动化等在内的技术与概念。框架还认真考虑了技术路线对实现方式的影响。在本项目的设想中，实现的方式就是通过以上技术路线来编写一款推荐软件或系统来有效解决上文提到的问题；或者与市面上的推荐软件进行合作，共同开发。此外，我们还设想提供咨询服务的形式来实现本项目。总而言之，本项目的主要技术路线与实现方式是相匹配的，开发推荐软件或系统是我们的现阶段的实现目标。

拟解决的问题：

随着互联网技术的发展和普及，旅游软件系统层出不穷，同时其增长的同时也出现了许多问题。通过对用户需求的分析得知，用户的痛点多在便捷性、个性化和高质量三方面。民俗文化在文化旅游中占据重要地位，是文化旅游不可或缺的一部分。而在现有市场的推荐类软件中存在着用户数据稀疏、推荐效率较低和用户需求难以满足等与上述痛点类似的问题。用户便捷性痛点对应（相对上）推荐效率低的问题。用户个性化和高质量的痛点对应需求难以满足的问题。而数据稀疏性的问题虽然没有在用户方面体现出来，在软件层面却是真实存在的普遍性问题。

1.数据稀疏

数据稀疏性指的是在数据集中，存在大量缺失值或零值的情况，导致数据不完整和信息不完全的问题。这种稀疏性可能表现为在二维表中含有大量空值的数据，或者在数据框中绝大多数数值缺失或者为零。在推荐软件中的表现为项目的聚集程度不高，存在于网络空间中零散分布。软件和用户难用从中获取真正有用的资源信息。

2.高个性化需求

大量的用户基数造就了文旅推荐系统的巨量需求，随之而来的就是用户个性化愈发复杂，并逐渐以互联网的普及程度而加深。拥有复杂需求的用户在互联网基数中占主导地位，高个性化成为文旅推荐系统的基础功能。能够做到高个性化的推荐系统往往能更快更好的占据主流市场，并成为用户的最优选择之一。然而在这一点上，大部分系统并不能做到完全满足大部分用户的需求。能享受高个性化的用户和能后实现高个性化的软件系统数量有一定差距，个性化需求没有得到充分释放。

3.相对效率低下

当下推荐软件或者系统的运作往往长时间占用户的时间，用户从自身的体验出发感受到的是推荐软件或系统的使用成本提高，推荐结果不尽人意。推荐软件或系统在部分场景下使用的是类似穷举的方式，即向用户提供过量的信息资源，造成信息过载。用户一时间难以觉察那些事自己需要的，那些是不需要的。在这个过程中用户的心理预期不断下降，直到获取有用的资源信息为止。对于推荐系统来说存在情景下执行效率低下的问题。

预期成果：

本项目在当前时间段已经得到或者预期得到了部分成果。已得到成果有一篇在投的论文。预期成果有一项软件著作权。

1.基于混合方法的瑶族文旅智能推荐模型

在投论文中构建了基于混合方法的瑶族文旅智能推荐模型。该模型是以解决上文存在于文旅推荐领域的数据稀疏、高个性化需求和相对效率低下等问题为目标的智能化模型。它能有效地解决因数据稀疏性等情况在文旅领域上造成的推荐难题。

2.“桂威智服”文旅推荐应用软件

“桂威智服”软件，是我们拟通过独立开发的到的项目成果之一。它是以推荐桂林地区及周边的文旅项目为主要功能的一款应用。该应用预期于网页、安卓、小程序这三端进行开发与部署，力求尽可能覆盖不同设备、不同平台的使用场景。同时配合智能化的推荐算法，深入了解用户需求，并生成基于客户偏好的推荐结果。“桂威智服”现阶段处于理论概念阶段，还未进行实际的开发流程。

2024年5月——2024年6月：查阅国内外关于信息智能推荐、用户偏好分析、机器学习等相关领域的文献资料，了解项目研究背景与现状。进行初步的讨论，确定选题方向，明确项目的研究目的和研究问题。

2024年7月——2024年9月：深入分析选题领域的研究现状，识别现有研究中的不足和待解决的问题。设计项目的研究方案，包括研究方法、实验设计、数据收集和处理方案等。对项目研究方案进行初步讨论和修改，确保方案的可行性和有效性。筹备开题所需材料，如项目背景介绍、研究方案详细阐述等。

2024年10月——2025年1月：进行深入的调查研究，收集并分析国内外关于信息智能推荐和用户偏好的最新研究成果。考察不同场景下信息智能推荐的实际应用情况，了解用户需求和反馈。对调研结果进行整理和分析，形成调研报告。

2025年2月——2025年3月：基于前期调研结果和文献资料，构建基于用户偏好的信息智能推荐模型。利用计算机进行模型模拟和实验验证，不断调试和优化模型参数，确保模型的精确度和有效性。

2025年3月-2025年5月：对实验结果进行整理和分析，撰写详细的总结报告和论文。邀请专家对实验结果和论文进行评审，提出修改意见和建议。整理和归档项目研究过程中产生的所有资料和数据。撰写项目结题报告，对整个项目的研究过程、成果和贡献进行总结。推广项目研究成果，探索其在实际应用中的可能性，对于不足之处进行完善。