随着我国全面建成小康社会,人民的生活质量逐步提高,越来越多的人选择利用节假日出行游玩。但是,旅行社或旅游网站提供的旅游路线大多数是提前设定的,用户不能根据自身需求以及对景点的感兴趣程度来自主规划路线,无法满足不同用户的个性化需求。所以如何让用户在出游前规划好满足自身个性化需求的旅游路线,是本文需要解决的关键问题。首先,本文利用推荐系统与路线规划相结合的思想,提出一种多属性路线推荐值的计算方法,并将该方法与路线规划算法相结合,为用户进行旅游路线规划。其次,将该方法应用于日照市旅游路线推荐系统中。该系统不仅能够为用户推荐景点,还可以根据用户的兴趣和景点的属性帮助用户进行旅游路线规划,简化用户的准备工作,满足不同用户的个性化需求。具体而言,本文的研究工作如下:（1）首先,采用基于项目的协同过滤推荐算法,并根据人们的遗忘规律,结合时间权重函数得出用户对景点的预测评分值。再将该值与景点的适宜游玩时间、景点等级和景点门票价格属性相结合,得出多属性路线推荐值。其次,针对蚁群算法在景点路线规划中存在的不足,改进现有蚁群算法,采用基于多属性的蚁群算法（Multi-attribute Ant Colony Optimization,MAACO）。在MAACO中,将多属性路线推荐值添加进蚁群算法的路径选择概率中,使得蚁群算法在路线规划中考虑用户的个性化需求和景点属性。同时设置合理的信息素取值范围,进而为用户推荐出最合适的旅游路线,提高用户满意度。实验仿真结果表明提出的算法跟蚁群算法相比较,搜索性能更加优越。（2）针对上述研究内容和需求分析,设计并实现日照市旅游路线推荐系统,系统前台采用Vue和Element实现注册登录、景点推荐、路线推荐、美食佳肴、个人信息以及景点评论六个主要模块。其中在路线推荐模块采用MAACO算法,进行路线推荐,并将推荐出的路线在基于百度地图API的网页中展示,使用户能够在地图上查看推荐路线和景点相关内容。系统后台采用SSM（Spring+Spring MVC+Mybatis）框架实现景点管理模块、美食管理模块、用户管理模块以及评论管理模块。最后,系统经过大量测试表明,该系统能够帮助用户进行合理的旅游路线推荐,其他模块均达到设计目标,系统运行正常。