針對(duì)傳統(tǒng)旅游路線推薦算法準(zhǔn)確率有限且僅單獨(dú)分析文本或圖片的問題,提出一種綜合利用游記中的文本和照片信息的個(gè)性化旅游路線推薦算法。通過分析游記獲取游客的歷史旅游足跡;根據(jù)游記中景點(diǎn)頻次和共現(xiàn)、各景點(diǎn)所拍攝的照片數(shù)量分析出景點(diǎn)流行度和各類型游客的興趣偏好;在給定的起止點(diǎn)或途經(jīng)點(diǎn)下,設(shè)計(jì)最優(yōu)旅游路線生成方法。在馬蜂窩旅游網(wǎng)站的真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的只利用游記文本或照片的算法,該算法的推薦準(zhǔn)確率有明顯提升;相比于只考慮興趣點(diǎn)流行度或游客興趣偏好的算法,該算法推薦的路線準(zhǔn)確率有所提高;相比只考慮景點(diǎn)共現(xiàn)或只考慮照片影響的算法,該算法可以獲得更優(yōu)的景點(diǎn)流行度評(píng)分。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020,37(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

POI轉(zhuǎn)移圖示例

本文提出的旅游路線推薦算法分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、POI模式處理及關(guān)聯(lián)圖構(gòu)建和游客興趣偏好學(xué)習(xí)及路線推薦。采用離線方式構(gòu)建POI轉(zhuǎn)移圖并學(xué)習(xí)游客的興趣偏好,通過分析游記中的景點(diǎn)共現(xiàn)信息和照片數(shù)據(jù)得到POI的流行程度和游客偏好。采用在線方式進(jìn)行路線推薦,根據(jù)游客輸入的個(gè)人信息、預(yù)計(jì)游覽的景點(diǎn)個(gè)數(shù)和指定的游覽點(diǎn),利用本文提出的PTRIP算法,綜合考慮POI流行度和游客偏好,將游客收益最高的路線推薦給游客。詳細(xì)框架如圖2所示。2.2 POI轉(zhuǎn)移圖的構(gòu)建

β值對(duì)準(zhǔn)確率的影響

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]游記文本中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與聚合——以螞蜂窩旅行網(wǎng)杭州游記為例[J]. 呂琳露,李亞婷.  情報(bào)雜志. 2017(07)
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碩士論文
[1]基于旅游文記的旅游景點(diǎn)推薦及行程路線規(guī)劃系統(tǒng)[D]. 胡喬楠.浙江大學(xué) 2015
[2]符合游客口味的旅游路線分析技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 鄭外輝.浙江大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3284340