Los sistemas de recomendación aplicados al turismo son ampliamente reconocidos por mejorar la experiencia del visitante en los destinos turísticos, gracias a su capacidad para personalizar el viaje. Este documento presenta un enfoque híbrido que combina técnicas de aprendizaje automático con el operador de agregación de Promedio Ponderado Ordenado (OWA) para lograr una mayor precisión en la segmentación de usuarios y generar recomendaciones personalizadas. Los datos se recopilaron a través de un cuestionario aplicado a turistas en los diferentes puntos de interés del Distrito Especial, Turístico y Cultural de Riohacha. En la primera etapa, el algoritmo K-means define la segmentación de turistas en función de sus datos sociodemográficos y preferencias de viaje. La segunda etapa utiliza el operador OWA con una política disyuntiva para asignar el clúster más relevante dado los datos de entrada. Este enfoque híbrido proporciona un mecanismo de recomendación para destinos turísticos y su patrimonio cultural.