1.一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集用户特征信息和用户历史评分数据：用户特征信息涵盖性别、年龄和职业；用户历史评分数据包括对旅游景点的评分以及相关电商产品的浏览、点击和购买记录；

步骤二：收集冰雪旅游产品的特征信息；

步骤三：构建用户和冰雪旅游产品的特征向量，利用步骤一和步骤二中收集到的用户属性信息和冰雪旅游产品属性信息，通过嵌入层将各个特征编码为低维密集向量，形成用户特征向量和冰雪旅游产品特征向量；

步骤四：结合用户的行为特征和内容特征计算相似度以获取用户偏好；

步骤五：引入线性置信上界（LinUCB）算法计算奖励特征，通过动态平衡探索与利用，挖掘用户可能感兴趣但曝光率较低的产品；

步骤六：将奖励值数据嵌入神经协同过滤网络模型中，生成用户和产品的奖励值嵌入向量，并将其与各自的最近邻特征向量组合，形成矩阵分解和多层感知机所需的用户和产品表示；

步骤七：步骤六中得到的用户和冰雪旅游产品表示，学习用户与冰雪旅游产品之间的交互函数，得到多层感知器的输出向量；

步骤八：将矩阵分解和多层感知器两个部分的输出向量拼接起来，输入一个全连接层中，得到用户和冰雪旅游产品及奖励值之间的预测分数：步骤九：输出层完成预测任务，根据二元交叉熵损失函数优化输出用户对冰雪旅游产品的偏好概率，预测转换为二分类问题，预测概率范围设定为[0,1]；

步骤十：将步骤九中得到的最终偏好概率从高到低排序，并选择排名前 位的冰雪旅游产品进行推荐，其中 代表推荐的冰雪旅游产品数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤一中，对用户进行初步分类，将具有相同性别、年龄或职业的用户划分为同一组，用户的性别、年龄、职业特征被映射为[0 1]区间。

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3.根据权利要求1或2所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤二中，冰雪旅游产品ID作为每个产品的唯一标识符，帮助系统精确追踪和分析冰雪旅游产品的曝光及用户互动情况，类型信息作为用户选择冰雪旅游产品的重要因素，能够提升推荐的相关性和用户满意度；冰雪旅游产品的特征信息包括冰雪旅游产品的ID、类型，冰雪旅游产品套票，冬季主题活动，交通便捷性，导览服务，景区引导标识，特色餐饮，无障碍设施。

4.根据权利要求3所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤三中，对于用户特征，将性别、年龄和职业信息编码成特征向量；对于冰雪旅游产品特征，将产品ID、类型、活动类型、交通便捷性、导览服务属性整合为单一的高维向量表示；

在第三步获得用户和冰雪旅游产品特征向量后，考虑到优化模型性能与维持合理计算效率的需求，选择通过全连接层将此向量降维，并通过ReLU激活函数处理，以获得产品的最终特征表示。

5.根据权利要求4所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤五中，LinUCB算法通过历史用户行为与产品属性，计算每个冰雪旅游产品的潜在奖励值，在每次推荐中，系统基于奖励值的置信区间上界优先选择产品进行推荐，从而提升低曝光冰雪旅游产品的推荐频次，各用户对应每个冰雪旅游产品所获得的期望奖励如下：

表示待选冰雪旅游产品集合； 表示第 次实验时冰雪旅游产品 对应的特征向量，偏好向量 是未知的，但是在每一轮交互中其估计值通过岭回归来计算，每个冰雪旅游产品维护一个 ；

系统最终会选择置信区间上界最高的冰雪旅游产品进行推荐：

其中 ， 是由历史信息组成的 矩阵，是上下文特征向量的维

度， 代表输入的训练数据， 表示估计参数，为权衡探索—利用的超参数；

所述历史信息包括用户与物品的交互记录、上下文特征以及模型训练过程中的参数估计值组成的特征集合；

进一步地，使用岭回归方法计算最优奖励值，优化目标如下所示：

其中， 是 次试验的结果，将奖励值据此定义为 ，最终系

统会记录获得最大奖励值的物品， 和 分别代表用户对该推荐的接受和拒绝， 是 次试验观测到的特征向量矩阵，其中每一行对应一个特征向量； ，即 正则化，其中 为对角线矩阵，可有效避免过拟合现象；

对 进行求导，得出：

若第 个冰雪旅游产品已经推荐过 次，则可以算出该产品获得奖励的概率为：对于任意 ，都存在：

其中， 是产品的真实概率， 是超参数，故LinUCB算法的选择机制满足：其中， 。

6.根据权利要求5所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤七中输出向量为：步骤七是得到矩阵分解和多层感知机对应的用户和冰雪旅游产品表示，最底层的输入层由七个特征组成，分别是用户ID、用户性别、用户年龄、用户职业、冰雪旅游产品ID、冰雪旅游产品类型以及奖励值特征，学习用户与冰雪旅游产品之间的交互函数，得到多层感知器的输出向量 ：其中， 为激活函数， 为第 层权重矩阵， 为 层输出， 为偏置向量。

7.根据权利要求6所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，在步骤八中，将矩阵分解和多层感知器两个部分的输出向量拼接起来，输入一个全连接层中，得到用户 和冰雪旅游产品 及奖励值 之间的预测分数：其中， 为输出层的权重向量，表示输出层的偏置项； 为Sigmoid函数； 为矩阵分解的输出向量。

8.根据权利要求7所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法，其特征在于，步骤九是输出层完成预测任务，输出用户对冰雪旅游产品的偏好概率，采用二元交叉熵损失优化函数，正样本表示用户‑冰雪旅游产品存在交互，负样本表示用户‑冰雪旅游产品没有交互，将预测转换为二分类问题，预测概率范围设定为[0,1]：其中，表示正样本集合， 表示负样本集合。

9.一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐系统，其特征在于：该系统具有与上述权利要求1‑8任一项权利要求的步骤对应的程序模块，运行时执行所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1‑8中任一项所述的一种基于神经协同过滤和线性置信上界的冰雪旅游产品推荐方法的步骤。