1.一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取训练数据集；所述训练数据集包括历史游客特征数据与游客历史评分数据；所述历史游客特征数据包含游客ID、游客性别、游客年龄、游客职业；所述游客历史评分数据包括游客对曾经游玩过的冰雪景点的打分分值；

步骤二、对游客性别、年龄、职业分别进行分组，并将游客性别、年龄、职业映射成[0～

1]之间的数值；

步骤三、根据游客性别、年龄、职业的映射值计算获得游客多特征偏好相似度，所述游客多特征偏好相似度用于表示具有相似特征偏好的游客群体的偏好相似度；

步骤四、根据所述游客多特征偏好相似度和所述游客历史评分数据计算获得游客偏好值；

步骤五、将所述游客偏好值进行标准化处理，并将标准化处理后的游客偏好值和游客ID、冰雪景点ID进行一一对应，构造游客‑偏好值矩阵；所述游客‑偏好值矩阵的行和列的序号分别对应游客ID和冰雪景点ID，所述游客‑偏好值矩阵的值即为标准化处理后的游客偏好值；

步骤六、根据所述游客‑偏好值矩阵和所述游客历史评分数据训练基于游客多特征偏好的矩阵分解模型，获得训练后的游客‑偏好值矩阵，定义为游客‑多特征矩阵；

步骤七、输入待推荐游客ID或者输入待推荐游客ID和目标冰雪景点ID，根据所述游客‑多特征矩阵，查找获取一个或多个冰雪景点的评分预测值。

2.根据权利要求1所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，步骤二中对游客性别和游客职业采用线性映射，对游客年龄采用梯形模糊数映射，梯形模糊数公式为：其中，x表示游客年龄的输入值；a,b,c,d∈R，且a≤b＜c≤d；μA表示梯形模糊数的隶属度，μA∈[0,1]。

3.根据权利要求2所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，步骤三中游客多特征偏好相似度的计算公式为：其中，TP(u,v)表示游客u、v的偏好相似度；ui,j、vi,j分别表示游客u、v在某一确定特征j的输入值为i时对应的映射值；当特征j为性别或职业时kf＝1，当特征j为年龄时，kf表示模糊集数量；l表示特征总数。

4.根据权利要求3所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，步骤四中所述游客偏好值的计算公式为：其中，Pu,t表示游客u对景点t的游客偏好值；N表示具有相似特征偏好的游客集合；rv,t表示游客v对景点t的实际评分分值； 分别表示游客u和v对其曾经游玩过的冰雪景点的所有打分分值的平均值。

5.根据权利要求4所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，步骤六中在基于游客多特征偏好的矩阵分解模型中对矩阵分解模型的原始损失函数进行改进，改进后的损失函数为：其中，k表示隐因子空间维度；ru,t表示游客u对冰雪景点t的评分；pu,k、qk,t分别表示k维游客潜在因子矩阵和k维冰雪景点潜在因子矩阵；λ表示正则化系数；e为自然指数；nu,t表示标准化处理后的游客偏好值；Mu,k表示游客u在k维度时的偏好值；Mk,t表示维度为k时景点t的偏好值。

6.根据权利要求5所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐方法，其特征在于，步骤六在获得游客‑多特征矩阵后，再根据标准化处理后的游客偏好值对所述游客‑多特征矩阵进行评分补偿；其中，评分补偿计算公式为：其中，newM表示评分补偿后的游客‑多特征矩阵；Mu,t表示游客u对应的景点t的游客‑偏好值矩阵中的值。

7.一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，其配置成获取训练数据集；所述训练数据集包括历史游客特征数据与游客历史评分数据；所述历史游客特征数据包含游客ID、游客性别、游客年龄、游客职业；所述游客历史评分数据包括游客对曾经游玩过的冰雪景点的打分分值；

分组映射模块，其配置成对游客性别、年龄、职业分别进行分组，并将游客性别、年龄、职业映射成[0～1]之间的数值；

偏好相似度计算模块，其配置成根据游客性别、年龄、职业的映射值计算获得游客多特征偏好相似度，所述游客多特征偏好相似度用于表示具有相似特征偏好的游客群体的偏好相似度；游客多特征偏好相似度的计算公式为：其中，TP(u,v)表示游客u、v的偏好相似度；ui,j、vi,j分别表示游客u、v在某一确定特征j的输入值为i时对应的映射值；当特征j为性别或职业时kf＝1，当特征j为年龄时，kf表示模糊集数量；l表示特征总数；

偏好值计算模块，其配置成根据所述游客多特征偏好相似度和所述游客历史评分数据计算获得游客偏好值；所述游客偏好值的计算公式为：其中，Pu,t表示游客u对景点t的游客偏好值；N表示具有相似特征偏好的游客集合；rv,t表示游客v对景点t的实际评分分值； 分别表示游客u和v对其曾经游玩过的冰雪景点的所有打分分值的平均值；

偏好值矩阵构建模块，其配置成将所述游客偏好值进行标准化处理，并将标准化处理后的游客偏好值和游客ID、冰雪景点ID进行一一对应，构造游客‑偏好值矩阵；所述游客‑偏好值矩阵的行和列的序号分别对应游客ID和冰雪景点ID，所述游客‑偏好值矩阵的值即为标准化处理后的游客偏好值；

偏好值矩阵训练模块，其配置成根据所述游客‑偏好值矩阵和所述游客历史评分数据训练基于游客多特征偏好的矩阵分解模型，获得训练后的游客‑偏好值矩阵，定义为游客‑多特征矩阵；

推荐模块，其配置成输入待推荐游客ID或者输入待推荐游客ID和目标冰雪景点ID，根据所述游客‑多特征矩阵，查找获取一个或多个冰雪景点的评分预测值。

8.根据权利要求7所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐系统，其特征在于，所述分组映射模块中对游客性别和游客职业采用线性映射，对游客年龄采用梯形模糊数映射，梯形模糊数公式为：其中，x表示游客年龄的输入值；a,b,c,d∈R，且a≤b＜c≤d；μA表示梯形模糊数的隶属度，μA∈[0,1]。

9.根据权利要求8所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐系统，其特征在于，所述偏好值矩阵训练模块中在基于游客多特征偏好的矩阵分解模型中对矩阵分解模型的原始损失函数进行改进，改进后的损失函数为：其中，k表示隐因子空间维度；ru,t表示游客u对冰雪景点t的评分；pu,k、qk,t分别表示k维游客潜在因子矩阵和k维冰雪景点潜在因子矩阵；λ表示正则化系数；e为自然指数；nu,t表示标准化处理后的游客偏好值；Mu,k表示游客u在k维度时的偏好值；Mk,t表示维度为k时景点t的偏好值。

10.根据权利要求9所述的一种融合偏好消除流行度偏差的冰雪景点推荐系统，其特征在于，所述偏好值矩阵训练模块在获得游客‑多特征矩阵后，再根据标准化处理后的游客偏好值对所述游客‑多特征矩阵进行评分补偿；其中，评分补偿计算公式为：其中，newM表示评分补偿后的游客‑多特征矩阵；Mu,t表示游客u对应的景点t的游客‑偏好值矩阵中的值。