Современные тенденции развития региональных социально-экономических систем связаны со стремительным ростом популярности использования цифровых технологий практически во всех отраслях и сферах экономики. Существующие технологии позволяют интегрировать бизнес-процессы, происходящие в экономических системах на различных уровнях ее функционирования. В будущем прогнозируется конкуренция непосредственно между отраслевыми цифровыми экосистемами; одними из ключевых конкурентных преимуществ станут комплексность, качество, удобство, индивидуализация и клиентоцентричность при предоставлении интегрированных сервисов и продуктов. При построении индивидуальных туристских маршрутов и формировании туристских продуктов необходим синтез моделей и методов, позволяющих объединять различные сервисы и платформы в рамках единой туристской экосистемы. В качестве одного из таких сервисов следует рассматривать рекомендательную систему для туристской индустрии, являющуюся неотъемлемым элементом цифровой туристской экосистемы. Цель данной статьи - предложить актуальные подходы к повышению конкурентоспособности отраслевых экосистем посредством обеспечения индивидуализации и клиентоцентричности при предоставлении услуг и сервисов (на примере туристской индустрии). Методология системного анализа выполняет роль каркаса, объединяющего все необходимые методы, исследовательские приемы, мероприятия для решения проблемы повышения эффективности функционирования туристской индустрии. Методическую основу исследования составили общенаучные и специальные методы системного анализа, абстрагирования, анализа и синтеза, индукции, моделирования, кластеризации, метод коммивояжера, нейросетевой метод, теория нечетких множеств и нечеткой логики и другие. Информационной базой исследования послужили нормативно-правовые акты, регулирующие деятельность участников индустрии туризма и гостеприимства в РФ; официальные материалы Правительства Российской Федерации; статьи отечественных и зарубежных ученых по вопросам управления туристской индустрией с использованием цифровых технологий; а также предыдущие исследования авторов. В статье приводится обоснование необходимости интеграции различных подходов и методов для разработки универсальной рекомендательной системы при разработке индивидуальных турпродуктов. Авторами разработан методический подход к синтезу и кластеризации туристских продуктов в целях формирования последних согласно предпочтениям пользователей.

Modern trends in the development of regional socio-economic systems are associated with the rapid growth in the popularity of digital technologies in almost all industries and sectors of the economy. Modern technologies make it possible to integrate business processes occurring in economic systems at various levels of its functioning. In the future, competition is predicted directly between sectoral digital ecosystems; one of the key competitive advantages will be the complexity, quality, convenience, individualization and customer-centricity in the provision of integrated services and products. When building individual tourist routes and forming tourist products, it is necessary to synthesize models and methods that allow combining various services and platforms within a single digital tourism ecosystem. As one of these services, we should consider a recommendation system for the tourism industry, which is an integral element of the digital tourism ecosystem. The purpose of this article is to develop relevant approaches for increasing the competitiveness of sectoral ecosystems through individualization The purpose of this article is to develop relevant methods for increasing the competitiveness of sectoral ecosystems through individualization and customer focus in the provision of services (on the example of the tourism industry). The methodology of system analysis plays the role of a framework that combines all the necessary methods, research techniques, activities to solve the problem of improving the efficiency of the tourism industry. The methodological basis of the study was general scientific and special methods of system analysis, abstraction, analysis and synthesis, induction, modeling, clustering, the traveling salesman method, the neural network method, the theory of fuzzy sets and fuzzy logic, and others. The information base of the study was the legal acts regulating the activities of participants in the tourism and hospitality industry in the Russian Federation; official materials of the Government of the Russian Federation; articles by domestic and foreign scientists on the management of the tourism industry; as well as previous research by the authors. The article provides a justification for the need to integrate various approaches and methods for the development of a universal tourism recommendation system in the development of individual tourism products. The authors have developed a methodological approach for the synthesis and clustering of tourist products in order to form them according to user preferences.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 16, № 2, 2023. — 1 файл (4,21 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j23-340.pdf>.