改革开放以来,我国国民经济持续发展,居民收入稳步增长。人民对生活品质的要求也越来越高,旅游作为一项重要的休闲娱乐活动,受到大众的追捧,带动旅游业飞速发展。同时,旅游业也受到国家的重视,国家对旅游业的重视已提升到整体战略层面,并纳入十三五规划中,进而推动旅游行业进入高速发展快车道。在信息时代,信息的飞速传播给旅游行业带来新的机遇和挑战。C公司作为国内在线旅行社（OTA Online Travel Agency）行业的领头羊,经过20年的发展,积累了海量的旅游酒店数据。与此同时,C公司也面临着一系列的问题,比如,如何将这些历史数据应用到酒店产品的营销中、如何更好的处理现有海量酒店数据和用户信息、如何优化原有的酒店产品营销方案等问题。针对这些问题,C公司基于机器学习技术,通过分析历史数据来预测市场变化,支撑酒店产品的营销和推广。本文采用案例分析法,深入剖析C公司如何在酒店产品推荐中应用机器学习,并以技术为支撑点,研究了C公司如何基于机器学习技术,来满足业务运营需求并优化酒店产品推广策略。在此背景下,C公司既面临海量数据带来的发展机遇,又面临用户多变的个性化需求的挑战。本文主要包括6个章节,第一章为绪论,主要包括在线旅游产业的整体概况以及OTA平台在当前经济飞速发展的情况下,其在酒店营销工作中所遇到的问题。第二章主要介绍相关的理论及文献,通过分析对比国内外文献,为C公司的酒店产品营销提供基础理论。第三章主要介绍OTA行业现状和当下的主要问题。第四章主要介绍C公司的整体环境并通过分析C公司的酒店产品环境找出其面临的主要问题。第五章介绍了C公司如何使用机器学习来解决面临的问题,使C公司可根据用户的个性化需求来推荐相应的酒店。针对酒店客房超卖的问题,C公司应用机器学习算法预测酒店预留位,将最适合的酒店推荐给用户,并分析了应用机器学习技术所带来的潜在优势。第六章,介绍研究结论、不足之处以及对未来的展望。