近年来,随着乡村休闲旅游的蓬勃发展,互联网上有关乡村休闲旅游的信息数量也在迅速增长。面对大量的旅游产品信息,游客一时无法从中获取对自己有用的部分,带来了信息超载的问题。推荐系统是解决当前乡村休闲旅游领域所面临的信息超载问题的有力方法,具有良好的发展和应用前景,应当在乡村休闲旅游电子商务系统之中得到广泛的应用;然而,相比传统的推荐系统,乡村休闲旅游推荐系统的设计和应用更为复杂,不仅面临着数据稀疏的问题,还应当考虑旅游产品属性、位置信息以及游客评分等诸多因素。面对乡村休闲旅游推荐系统的设计方面存在的困难,在总结前人研究成果的基础上,课题对乡村休闲旅游推荐系统进行了研究和设计,主要内容如下:第一,课题提出了针对乡村休闲旅游产品的游客偏好模型,通过预测游客对旅游产品属性的偏好,判断该产品值得推荐的程度;第二,课题提出了一种用户权重的计算方法,并根据这一方法,针对乡村休闲旅游这一应用领域,综合考虑多种推荐因素,提出了基于用户权重的推荐算法;最后,课题通过实验,验证了课题提出的基于用户权重的推荐算法的性能,并设计了基于Hadoop的乡村休闲旅游推荐系统的系统架构,对其中的运算任务进行了说明。