旅游气象推荐算法是一种 基于气象数据舒适度感知的旅游推荐度计算方法。该方法通过整合和分析气象数据与城市特色信息，提供个性化和动态的旅游目的地及时间推荐。具体实施步骤如下：

数据采集

收集目标城市的气象数据（如温度、湿度、风速等）和特色数据（如景点信息、文化背景等）。

数据预处理

进行数据清洗和标准化，去除异常和缺失数据。使用机器学习方法根据地理位置相关性进行数据修正。

气候舒适度计算

计算综合舒适度、风湿指数、温湿指数等指标，用于评估城市的气候舒适度。

推荐度计算

根据气候舒适度指数和旅游用户评价数据，计算城市旅游的推荐度。

景点评分和推荐

基于推荐度指标，对城市特色景点进行评分和推荐。

该算法能够提高用户的旅游体验舒适度和满意度，同时提升城市旅游服务质量和经济效益。