隨著旅游市場(chǎng)的火爆以及旅游信息的飛速增長(zhǎng),在線旅游應(yīng)用成為互聯(lián)網(wǎng)+的重要行業(yè)應(yīng)用。由于很多用戶在出游時(shí)難以及時(shí)尋找到自已的心儀景點(diǎn),在線旅游推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,其為用戶提供可能感興趣的景點(diǎn),幫助用戶完成出游計(jì)劃�，F(xiàn)有的很多旅游推薦系統(tǒng)都將目光集中在用戶的興趣景點(diǎn)挖掘上,認(rèn)為對(duì)用戶的興趣進(jìn)行針對(duì)性推薦就可以滿足用戶的需求,但是它們對(duì)于旅游產(chǎn)業(yè)和用戶個(gè)人特性沒(méi)有深入理解,難以達(dá)到令用戶滿意的效果。面向旅游的個(gè)性化推薦系統(tǒng)成為研究的重點(diǎn)和方向。本文基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來(lái)為用戶設(shè)計(jì)個(gè)性化的景點(diǎn)推薦系統(tǒng)。本文的主要工作如下:(1)通過(guò)分布式爬蟲(chóng)獲取在線旅游網(wǎng)站的大規(guī)模數(shù)據(jù),包括旅游景點(diǎn)和用戶評(píng)分等,通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)用戶好奇心不同導(dǎo)致他們的景點(diǎn)選擇情況各異。因此設(shè)計(jì)了主要基于用戶好奇心的游客個(gè)性化推薦方案。(2)為了更好地描述用戶在選擇景點(diǎn)時(shí)的好奇心,提出了面向好奇心的景點(diǎn)分類(lèi)方法。將在線景點(diǎn)介紹文本進(jìn)行分詞后根據(jù)TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)值提取關(guān)鍵詞,將關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)為詞向量后訓(xùn)練景點(diǎn)分類(lèi)器。(3)提出了基于旅游用戶好奇心的個(gè)...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)規(guī)模??當(dāng)前，國(guó)內(nèi)的旅游行業(yè)發(fā)展正處于向全球旅游和現(xiàn)代化旅游轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵??期

第一章緒論第一章緒論??背景與意義??內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的情況下，人們的生活水平得到了顯著的提余，大家都會(huì)選擇一些活動(dòng)來(lái)為自己減壓放松或者開(kāi)闊自己的是減壓以及開(kāi)闊視野的絕佳選擇。同時(shí)人們現(xiàn)在更傾向于利用隊(duì)以及個(gè)人情感交流的便捷方式，大家共同出游能夠促進(jìn)相彼此的距離，因此我國(guó)現(xiàn)在的旅游....

圖２＿１用戶相似度??根據(jù)上述過(guò)程可以看出計(jì)算用戶相似度的基本過(guò)程，推薦列表形成是根據(jù)找??

．基于用戶的協(xié)同過(guò)濾的基本思想是尋找與選中用戶興趣愛(ài)好較為接近的關(guān)用戶，再根據(jù)相關(guān)用戶的過(guò)往記錄來(lái)為選中用戶做出推薦列表［２６］。首先在收數(shù)據(jù)時(shí)使用了用戶－物品列表來(lái)記錄用戶歷史信息，用戶有過(guò)歷史記錄的為１，后根據(jù)記錄數(shù)據(jù)完成評(píng)分矩陣。之后要依照不同用戶對(duì)于物品的不同評(píng)分來(lái)計(jì)用戶....

圖２－４基于內(nèi)容??在對(duì)用戶進(jìn)行推薦之前，首先要構(gòu)建用戶的偏好模型，該模型是根據(jù)用戶的??

ｆ?３＇°°?丨?＞?（＾）?（０．４１Ｘ３．０）／０．４１＝３．０??Ｊ?（０．?５８?ｘ?４＋０．?５８?ｘ?５）?／?（０．５８＋０．?５８）?＝４．?５?Ｊ??圖２－５基于內(nèi)容推薦??基于內(nèi)容的推薦算法克服了一些協(xié)同過(guò)濾中出現(xiàn)的問(wèn)題，它可以解決物品的??冷啟動(dòng)問(wèn)題，只要新....

圖２－５基于內(nèi)容推薦??基于內(nèi)容的推薦算法克服了一些協(xié)同過(guò)濾中出現(xiàn)的問(wèn)題，它可以解決物品的??

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