本文關鍵詞： 群體智能 景區(qū)感知 智能推薦 社交數(shù)據(jù)融合 多角度刻畫　出處：《浙江大學學報(工學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高用戶獲取旅游知識的效率,同時提供有效的旅行輔助,提出多源社交數(shù)據(jù)融合的多角度旅游信息感知方法.對異構的旅游相關數(shù)據(jù)進行預處理,提出跨媒體多角度關聯(lián)方法來連接碎片化旅游信息,利用"景觀-特征刻畫"實現(xiàn)景點的多角度刻畫.通過序列模式挖掘算法,從歷史游記數(shù)據(jù)中得到典型旅游路線并向用戶進行推薦.基于評論文本和圖像上、下文的相似性,將圖像和文本結合,實現(xiàn)跨媒體信息關聯(lián).從大眾點評和螞蜂窩上,采集國內(nèi)8個熱門景點數(shù)據(jù)進行實驗.結果表明,采用該方法能夠更細粒度地刻畫景點,且提供的旅游路線能夠滿足不同用戶的需求.
[Abstract]:In order to improve the efficiency of users to acquire tourism knowledge and provide effective travel assistance, a multi-source social data fusion multi-angle tourism information perception method is proposed to pre-process heterogeneous tourism-related data. This paper proposes a cross-media multi-angle association method to link fragmented tourism information, and realizes the multi-angle depiction of scenic spots by means of "landscape feature characterization", and the sequential pattern mining algorithm is used to realize the multi-angle depiction of scenic spots. Get a typical travel route from the historical travel data and recommend it to the user. Based on the similarity between the text and the image below, we combine the image and the text to achieve cross-media information association. From Dianping and the Grasshopper Cellular, The experimental results show that the proposed method can describe the scenic spots more finely, and the tourist routes can meet the needs of different users.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家“973”重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃資助項目(2015CB352400) 國家自然科學基金資助項目(61332005,61373119)
【分類號】：F592;TP391.1

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