推薦系統已是各大網路平台提供的重要服務之一，對於用戶而言，由於使用者時間有限，再加上旅遊產品內容複雜，如何幫助用戶發掘好產品成了項重要且不可輕忽的議題。對於平台來說，如何在有限的空間中選出用戶最有可能點擊的商品也是至關重要的議題。

本計畫結合使用者瀏覽足跡、訂單資料以及外部資料，對使用者建立使用者模型，並利用此模型依據個人差異，提供客製化的推薦服務，更精準的推薦用戶較有可能喜歡的商品。