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以下是一个简单的基于内容的酒店推荐算法示例代码，用于根据用户的偏好和酒店特征推荐酒店：

# 酒店库，每个酒店包含 id 和对应的特征
hotels = {
    1: ['luxury', 'beachfront', 'pool', 'spa'],
    2: ['budget', 'city center'],
    3: ['family-friendly', 'pool', 'kids club'],
    4: ['boutique', 'historic district'],
    5: ['resort', 'all-inclusive', 'beachfront']
}
 
# 用户的偏好
user_preferences = ['pool', 'beachfront']
 
# 根据用户偏好推荐酒店
recommended_hotels = []
for hotel_id, features in hotels.items():
    if all(pref in features for pref in user_preferences):
        recommended_hotels.append(hotel_id)
 
print("Recommended Hotels:")
for hotel_id in recommended_hotels:
    print(hotels[hotel_id])

在这个示例中，我们首先定义了一个包含酒店信息的字典 hotels，每个酒店由 id 和特征组成。然后定义了用户的偏好 user_preferences，表示用户喜欢有游泳池和海滨的酒店。接下来通过遍历酒店库，筛选出符合用户偏好的酒店，并将其添加到推荐列表中。最后打印推荐的酒店信息。

同样地，这只是一个简单的基于内容的推荐算法示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和更多的特征来提高推荐准确度。如果您有更多的需求或想要实现更精准的推荐，可以考虑使用机器学习算法如协同过滤、内容过滤等来构建更复杂的酒店推荐系统。