생활수준의 향상으로 인해 사람들의 정신적 요구는 계속 증가하고 있으며, 그에 따라 개인화된 여행 추천은 점차 더 인기를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 복잡하고 과도한 정보는 사람들이 여행 명소를 선택하는 데 어려움을 초래하였다. 추천 알고리즘으로 협업 필터링이 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 사용자 기반 또는 항목 기반 협업 필터링은 사용자들의 개인화된 특성을 고려하지 않는다. 사용자에게 더 나은 여행 명소를 추천하기 위해, 본 연구는 사용자 기반 원본 협업 필터링 행렬과 사용자의 개인화 선호 행렬을 결합한 개인화 협업 융합 알고리즘을 제안하여 추천의 정확성과 매력도를 보다 높이고자 한다. 본 연구는 Qunaer의 데이터를 기반으로 실험을 구성하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘이 유사한 사용자의 여행 명소를 추천할 뿐만 아니라 사용자의 고유한 개인화 특성도 고려함을 확인하였다.

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