随着经济的发展，旅游业在城市经济发展中的产业地位、社会就业的带动力以及对文化与环境的促进作用日益显现。但是，现有互联网中的旅游信息呈现杂乱、重复、单一的现象，无法为游客提供准确的旅游信息，帮助游客合理规划行程。本文利用数据挖掘技术，建立一套为游客提供旅游推荐等服务的在线旅游系统。本文主要研究内容分为以下几部分：首先，研究分析了旅游景点推荐问题及旅游行程规划问题，通过研究确定采用关联规则挖掘算法CLOSET+通过挖掘历史旅游日志为游客推荐旅游景点，采用层次聚类算法MST为游客合理规划旅游行程；其次，本文在TripMine算法基础上，通过对优化策略改进提出TripGuider算法，并采用TripGuider算法为游客推荐旅游线路；最后，本文在J2EE平台实现旅游服务推荐系统为游客提供旅游景点推荐、旅游行程规划、旅游线路推荐等服务及旅游相关信息查询服务。本文通过设计大量算法对比实验，结果表明TripGuider算法能够更加高效的为游客提供旅游线路推荐服务。通过对旅游服务推荐系统实验测试，结果表明本系统能够准确的、快速的为游客提供智能化旅游推荐服务。