随着经济的发展和人民生活水平的提高,旅游业呈现出前所未有的强劲发展势头,多景点、多样化的旅游消费新形式越来越受到游客的青睐。而各地旅游业在快速发展的同时,也面临着其他旅游地区或景点的有力竞争。如何有效整合本地旅游资源、提高旅游服务质量,成为当地政府的一大难题;如何通过为游客提供一条合理的旅游线路,从而增强企业的竞争力,也是旅游从业者亟需破解的难题;而作为游客,在缺乏足够有效信息的情况下,很难在众多旅游景点和旅游形式前做出抉择。而电子商务推荐系统的出现,无疑为相关问题的解决提供了一个很好的思路和途径。当前电子商务推荐系统研究的热点主要集中在如何提高商品的推荐效率和准确率上,其通过接口直接与用户进行交互,为用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,从而完成购买过程,以提高用户对自己网站的忠诚度,赢得用户更多的青睐。电子商务推荐系统尽管在理论和应用上都得到了很大的发展,但同时也存在着一系列的挑战和问题,而在旅游产业规划和旅游线路开发上,并没有充分利用到相关的技术成果。针对上述问题,本文对电子商务旅游线路推荐系统中的算法设计以及推荐系统的应用进行了研究和探索。本文首先介绍了与电子商务推荐系统相关的基本概念、存在问题及发展方向等。并分析了电子电子商务推荐系统使用的相关技术。其次重点介绍了关联规则分析的基本概念,并着重讨论了关联规则算法。通过将关联规则算法应用到旅游线路推荐系统中,得到了各景点之间的关联关系,取得了较好的旅游线路推荐效果。然后借助于数据挖掘技术,根据旅游线路的特点,对旅游线路的规划进行了系统、客观地分析,突破了以往以单纯应用整理、归纳方法总结出旅游线路的传统思路,开启了应用计算机辅助分析旅游线路的新思路。本文提出了基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统,并设计了一个具有基本功能的电子商务旅游线路推荐系统,从而为带动整个旅游产业的发展、促进行业竞争力的提高产生积极的促进作用。最后,本文总结了相关的研究工作,并指出了以后需要努力的方向和应用前景。