旅游规划App的核心算法，本质上是一个多约束条件下的组合优化问题。其基础架构通常包含三层：数据采集层、特征工程层和决策引擎层。数据采集层通过API接口实时聚合航司、酒店、景区的结构化数据，以及用户历史行为、社交评论等非结构化数据。特征工程层则负责将原始数据转化为算法可理解的向量，例如将“偏好自然风光”映射为权重矩阵中的特定维度。
在决策引擎层面，主流App采用混合推荐系统。协同过滤算法通过用户群体行为模式进行关联推荐，例如“去过丽江的用户也去了大理”。而基于内容的推荐则依赖景点标签的语义相似度，通过计算目的地描述文本的TF-IDF值或词向量距离，建立同类场景的关联。更先进的模型引入图神经网络，将城市、景点、交通节点构建为异构网络，通过图卷积操作学习拓扑结构中的隐含关系。
路径优化模块则运用遗传算法或模拟退火算法，在时间预算、交通成本、景点评分等多目标函数中寻找帕累托最优解。例如，当用户输入“3天北京游”，算法会生成若干初始路径方案，通过交叉变异操作迭代优化，最终筛选出在景点覆盖率和疲劳度之间平衡的行程。值得注意的是，这些算法需要处理冷启动问题——对于新用户或小众目的地，通常采用人口统计学特征进行降级推荐，或借助知识图谱的语义推理生成初始方案。