近年来,随着情境感知理论的不断发展和情境感知技术的不断成熟,多个学科都将情境感知理论与技术应用于该领域的研究,并取得较好的成果与进展,其中,基于情境感知的旅游路线推荐研究较为新颖,且具有较高的理论与实践意义。在旅游路线推荐研究中,园区景点的游览路线推荐是一个重要却鲜有学者研究的问题。故本文将基于情境感知理论对园区游览路线规划问题进行研究,并设计相应的路线推荐模型,主要研究内容和方法如下:（1）通过基于流行度的推荐算法计算园区内部景点的流行度。本文将景点的流行度作为影响景点游览价值的要素之一,通过园区景点标签体系的构建和景点-用户评分矩阵的生成,可计算出园区内各景点的流行度。（2）选择对园区内景点游览价值影响程度较大的情境因素并确定这些情境因素对景点游览价值的影响系数。通过对情境定义与分类相关理论的查阅以及对各类园区景点线下与线上的调研,选取了时间、季节、天气、活动、人流量和状态这六个情境因素作为对园区景点游览价值影响较大的要素,并定义这六个情境因素对景点游览价值的影响系数与计算方法。（3）构建基于情境感知的园区游览路线推荐模型。这一部分借鉴了 Dijkstra最短路径算法的思想,并综合景点流行度、情境因素对景点的影响系数以及景点与用户所在位置的距离计算出景点的游览价值,再将景点的游览价值作为景点对起点的权值,从起点开始,以游览价值最大的景点为下一个目标景点,以此类推,直至游览总时长接近限定时间,至此,基于情境感知的园区最佳游览路线生成。（4）以武汉植物园为例进行路线推荐。利用本研究设计的园区游览路线推荐模型规划园区游览路线,通过对武汉植物园内各景点流行度的计算,情境因素的选择和情境因素对景点游览价值影响系数的确定,以及园区拓扑图的生成,规划并向用户推荐一条能够满足其潜在偏好和时间要求的最佳游览路线,并对推荐结果进行效果评估与满意度调查。最后,由推荐路线的评估与调查可得,基于情境感知的园区游览路线推荐模型能够为园区游客提供一条兼顾时间需求与用户偏好的游览路线,不仅弥补了传统路线推荐系统的局限性,也为园区游览路线研究提供了思路。