伴随互联网产业的深入发展以及移动互联网产业的蓬勃兴起，互联网信息呈现成倍的爆炸式增长，消费者从互联网提供的琳琅满目的海量产品和服务中选取心满意足的商品的难度大大增加，消费者经常发现自己理性决策越来越力不从心，深陷于海量的信息搜索和产品选择当中。推荐系统正是在此背景下越来越受到互联网产业重视，被认为是一个解决互联网信息超载，减少信息不对称，给多方带来便利和价值的有效系统。　　T公司泡芙旅行APP目前采用的是基于知识推荐的方式。那么推荐系统是否能够准确进行用户需求预测，是否能产生有效的产品推荐，从而影响和引导用户决策，提升推荐系统的用户满意度？所推荐的线路产品是否能够真正促进用户查看了解产品，进而分享产品信息和进行预订？本论文通过对T公司泡芙旅行APP旅行线路的推荐能力进行研究，评估分析旅行线路哪些要素吸引用户查看线路产品详情、进行转发分享和预订，确定与线路推荐能力相关的因变量和自变量。采用计量经济模型之一的零膨胀泊松计数回归模型进行分析，研究了推荐线路的价格、线路出行时间间隔、航班线路类型等自变量与用户查看推荐线路产品详情次数、转发分享次数和预订次数的相关关系，通过模型分析的结论是：　　推荐线路的价格与APP用户查看产品详情次数、分享转发次数和预订次数有显著的负相关性。如果推荐线路的产品价格低于消费者的预期，消费者转发分享信息的意愿会显著提高。在消费者从APP推荐线路的浏览查看，评估到最终发生购买行为的整个过程中，价格因素对消费者的影响程度是越来越显著的。出行时间间隔与APP用户查看产品详情次数和预订次数有显著的负相关性，与APP用户分享转发次数无显著关系。当旅行APP用户进入购买决策阶段时，倾向于关注近期可以出发的推荐线路产品，对远期出行线路产品的购买决策意愿比较低。航班线路类型的多样性只对APP用户查看产品详情次数有显著的正相关性，与分享转发次数和预订次数无显著关系。推荐线路的综合分数对APP用户预订次数有显著的正相关关系。APP用户查看产品详情次数对APP用户分享转发产品次数和预订次数有显著的正相关关系。　　T公司基于中国在线旅游市场出境游高速发展契机，致力于出境自由行线路推荐能力的核心竞争力打造，本文通过对T公司泡芙旅行APP旅游线路产品推荐能力的研究，为互联网信息服务相关的产品设计和市场运营提供科学的诊断方法，也有助于中国在线旅游行业在互联网浪潮中的创新发展。