發(fā)布時間：2021-03-10 15:02

  隨著社會的快速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高,旅游已逐漸成為人們生活的重要組成部分,用戶能夠獲取旅游信息的渠道也隨信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用而增加。大量未經(jīng)過濾的信息在展示給用戶的同時,也淹沒了用戶真正感興趣的信息。為了方便用戶快速定位自己感興趣的信息,個性化旅游推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。本文依據(jù)用戶興趣偏好,提出了基于自然遺忘規(guī)律的用戶興趣模型。首先,根據(jù)用戶個人信息和短期瀏覽行為,分別構(gòu)建長期用戶興趣模型與短期用戶興趣模型。然后,合并兩個模型建立實時用戶興趣模型,并采用加權(quán)平均的方法來計算用戶興趣項的興趣度。最后,采用基于自然遺忘規(guī)律的方法更新用戶興趣度,使模型能夠更準(zhǔn)確的體現(xiàn)用戶的興趣。在深入研究加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上,對項集權(quán)值的設(shè)定提出了改進,并優(yōu)化了頻繁項集的挖掘過程。首先,將用戶興趣模型輸出的用戶興趣度和數(shù)據(jù)項在數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的概率乘積作為項集的權(quán)值,使權(quán)值的設(shè)置更合理;其次,在頻繁項集挖掘過程中,采用劃分數(shù)據(jù)庫的方法和矩陣向量存儲結(jié)構(gòu),進一步提高了算法的性能;最后,將所有局部數(shù)據(jù)庫中的頻繁項集合并成全局候選項集,從中篩選出全局頻繁項集,并生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則。實驗結(jié)果表明,改進后的算法與MINWAL算法相比,性能有較大提高。最后,將改進的算法應(yīng)用到基于Android的旅游景點推薦系統(tǒng)中,實現(xiàn)了個性化的旅游景點推薦。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1996156