互联网旅游平台的用户行为数据主要包括用户的浏览记录、搜索记录、购买记录、评价记录等。通过对这些数据进行分析，可以得到用户的兴趣爱好、旅游偏好、目的地选择等信息。基于用户画像，可以设计更加精准的个性化推荐策略。
互联网旅游平台的用户行为分析与个性化推荐策略研究，是指通过分析互联网旅游平台上用户的行为数据，挖掘出用户的兴趣、偏好和需求，以此为基础，设计个性化推荐策略，提供更加符合用户需求的旅游产品和服务。
互联网旅游平台的用户行为数据主要包括用户的浏览记录、搜索记录、购买记录、评价记录等。通过对这些数据进行分析，可以得到用户的兴趣爱好、旅游偏好、目的地选择等信息。
基于用户行为数据的个性化推荐策略主要包括以下几个方面：
1. 协同过滤推荐：通过分析用户的购买记录和评价记录，寻找具有相似购买和评价行为的其他用户，将这些用户购买的旅游产品推荐给目标用户。
2. 内容推荐：通过分析用户的浏览记录和搜索记录，提取关键词和标签，根据用户的兴趣爱好和需求，推荐相关的旅游产品和服务。
3. 用户画像建模：通过分析用户的个人信息和行为数据，生成用户画像，如年龄、性别、职业、旅游经历等。基于用户画像，可以设计更加精准的个性化推荐策略。
4. 深度学习模型：利用深度学习的算法和技术，对用户行为数据进行特征提取和模式识别，提高个性化推荐的准确性和效果。
5. 实时推荐：根据用户最近的行为数据和实时需求，即时推荐符合用户当前需求的旅游产品和服务。
研究互联网旅游平台的用户行为分析与个性化推荐策略，可以帮助旅游平台提高用户的满意度和忠诚度，提高销售转化率和用户留存率，同时也能帮助用户更轻松、高效地找到符合自己需求的旅游产品和服务。