本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類的旅游推薦算法

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【摘要】：在旅游領(lǐng)域中,旅游者常常在旅游前從互聯(lián)網(wǎng)上獲取所需信息,但是在線旅游業(yè)日益嚴重的信息過載現(xiàn)象,使得用戶不能得到他們想要的個性化信息。傳統(tǒng)的基于協(xié)同過濾的旅游推薦研究普遍都存在稀疏性和可擴展性等問題,基于知識的推薦研究有時因用戶無法表達清楚他們的需求而無法得到滿意的推薦。針對已有的旅游推薦算法存在的問題,提出了一種基于模糊聚類的旅游推薦算法,為用戶推薦符合其需求和偏好的旅游產(chǎn)品。該算法利用標簽構(gòu)建用戶偏好景點模型和景點特征屬性模型,對數(shù)據(jù)集進行模糊聚類,同時提出新的相似度度量。在此基礎上,組合基于內(nèi)容和協(xié)同過濾技術(shù)進行混合推薦。實驗結(jié)果表明,該算法能顯著提高推薦系統(tǒng)的效率以及可擴展性和準確度。
【作者單位】： 東北大學計算機科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 個性化 標簽 相似性度量 模糊聚類 混合推薦
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61262058)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言旅游推薦算法[1-3]的研究是旅游領(lǐng)域研究的熱點。旅游網(wǎng)站不斷興起,推薦精度的高低直接影響用戶是否選擇預定該線路,影響用戶對該旅游網(wǎng)站信息的興趣度,興趣度的高低決定了用戶對該旅游網(wǎng)站的使用率。針對個性化旅游推薦[4-6]問題,學者們進行了深入研究。例如,基于協(xié)同過

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6 梁莘q，

本文編號：961877