Con la rápida evolución de las aplicaciones móviles y las tecnologías de guía de viajes, ha surgido un recomendador de viajes que recomienda puntos de interés (POIs) secuenciales a los viajeros y ha ganado popularidad recientemente. Comparado con otros recomendadores de salidas que sugieren un solo POI siguiente, nuestra propuesta de investigación de viaje se centra en la propuesta de secuencia de POIs. Se presenta un sistema avanzado de recomendación de secuencia de POIs llamado Recomendación de Reforma de Viaje (RRT), que recomienda una secuencia dinámica de POIs a un grupo de usuarios. Muestra la progresión de la información en una dirección verificable, y el resultado producido es la disposición de POIs que se espera para un grupo de usuarios. Un plan exitoso se ejecuta dependiendo de la red neuronal profunda (DNN) para abordar este problema de secuencia a secuencia. Desde el inicio hasta el final del proceso de trabajo, RRT puede permitir que la entrada cambie con el tiempo recomendando suavemente una secuencia dinámica de POIs. Además, se presentan dos nuevas estimaciones avanzadas, precisión ajustada (AP) y precisión consciente de la secuencia (SMP), para analizar la precisión recomendada de una secuencia de POIs. Considera la consistencia de los POIs y también cumple con la secuencia de orden. Evaluamos nuestro algoritmo utilizando los historiales de viaje de los usuarios extraídos de un conjunto de datos de Weeplaces. Sostenemos que nuestro algoritmo supera a varios puntos de referencia al satisfacer los intereses de los usuarios en los viajes.