MASHINAVIY O‘QITISHGA ASOSLANGAN SALOMATLIK PROFILLASHIDAN FOYDALANIB O‘ZBEKISTON SANATORIYLARIDA SOG‘LOMLASHTIRISH YO‘NALISHLARINI OPTIMALLASHTIRISH

O‘zbekistonda sog‘lomlashtirish turizmi mineral vannalar va davolovchi massaj kabi sog‘lomlashtirish muolajalarini taklif etuvchi tarixiy sanatoriylar tufayli tobora ahamiyat kasb etmoqda. Ushbu ishda Toshkent va Samarqanddagi O‘zbekiston sanatoriylariga tashrif buyuruvchi turistlar uchun shaxsiylashtirilgan sog‘lomlashtirish yo‘nalishlarini ishlab chiqishga mo‘ljallangan mashinaviy o‘qitishga asoslangan tavsiya tizimi taklif etiladi. Salomatlik ma’lumotlarini (hayotiy ko‘rsatkichlar, tibbiy anamnez va afzalliklar) tahlil qilish orqali biz turistlarni stressni kamaytirish yoki yurak-qon tomir salomatligini qo‘llab-quvvatlash kabi sog‘liq maqsadlariga mos muolajalar bilan bog‘lash uchun kollaborativ filtrlash va klasterlash usullaridan foydalanamiz. Sintetik ma’lumotlar to‘plamlaridan foydalangan holda, Python’da scikit-learn yordamida amalga oshirilgan model ishlab chiqildi va baholandi, bunda O‘zbekiston turizm sektorida ma’lumotlar tanqisligi va madaniy moslashuv kabi muammolar hisobga olindi. Natijalar modelning yuqori aniqligini (tavsiyalarning 85% relevantligi) va foydalanuvchilarning ijobiy qoniqishini (4,2/5 baho) ko‘rsatadi. Tizim O‘zbekiston sog‘lomlashtirish turizmida shaxsiylashtirishni kuchaytiradi hamda moslashuvchan va adolatli salomatlik ekotizimlarini rivojlantirishga hissa qo‘shadi.