ОПТИМИЗАЦИЯ ОЗДОРОВИТЕЛЬНЫХ МАРШРУТОВ В САНАТОРИЯХ УЗБЕКИСТАНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОФИЛИРОВАНИЯ ЗДОРОВЬЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Оздоровительный туризм в Узбекистане приобретает всё большую значимость благодаря историческим санаториям, предлагающим такие оздоровительные процедуры, как минеральные ванны и лечебный массаж. В данной работе предлагается рекомендательная система на основе машинного обучения для разработки персонализированных оздоровительных маршрутов для туристов, посещающих санатории Узбекистана в Ташкенте и Самарканде. Анализируя данные о здоровье (жизненно важные показатели, медицинский анамнез и предпочтения), мы используем методы коллаборативной фильтрации и кластеризации для подбора туристам процедур, соответствующих их целям в области здоровья, таким как снижение стресса или поддержание сердечно-сосудистого здоровья. С использованием синтетических наборов данных разработана и оценена модель, реализованная на Python с применением scikit-learn, с учётом таких проблем, как нехватка данных и культурная адаптация в туристическом секторе Узбекистана. Результаты демонстрируют высокую точность модели (85% релевантности рекомендаций) и положительную удовлетворённость пользователей (оценка 4,2/5). Система повышает уровень персонализации в оздоровительном туризме Узбекистана, способствуя развитию адаптивных и справедливых экосистем здоровья.