旅行作為一種緩解生活和工作壓力的休閑方式,已成為許多人生活中不可或缺的一部分,有趣位置的推薦在旅行中發(fā)揮著關(guān)鍵性作用。在當(dāng)前的旅行推薦過程存在兩個問題:社群推薦和國外有趣位置推薦。針對上述存在的問題,我們分析其面臨的挑戰(zhàn),在已有原理的基礎(chǔ)上提出更加合理有效的推薦策略是本文研究的宗旨,這篇論文完成的任務(wù)主要有:首先,闡述了當(dāng)下國內(nèi)和國外有趣位置推薦算法的研究近況,探討了過去位置推薦的研究方法和它們的優(yōu)勢與不足,為接下來的研究提供可靠的理論支持。其次,提出了社群有趣位置推薦算法,其核心思想是先借用TF-IDF算法思想得到社群中個人對有趣位置的評估,而后通過聚合策略將所有人的評估加權(quán)融合得到整個社群對有趣位置的評估。在計算社群中每個人的權(quán)重時需要觀察人物在社群中的重要性,引入人物社交關(guān)系與人物相近程度這兩個因素,為社群中的人物進行加權(quán)并得出整個社群對有趣位置的評估,從而形成社群推薦。最后,給出一種國外有趣位置推薦算法,其總的思路是把對人物的新位置推薦問題轉(zhuǎn)化成評估問題,接著根據(jù)人物的相近程度得出目標(biāo)人物對有趣位置的評估。具體實施首先利用專家機制,計算出國外一個城市某類有趣位置的旅游專家集合,... 

【文章來源】：山西師范大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

017年出境游游客各年齡段占比

山西師范大學(xué)碩士學(xué)位論文21圖1.12017年出境游游客各年齡段占比圖1.2近年來中國用戶出國旅游數(shù)據(jù)的變化①中國旅游報.2017年旅游統(tǒng)計公報.http://www.hljtour.gov.cn/lyzx/2018/content-10286.html②中國旅游研究院.2017年中國出境旅游大數(shù)據(jù)報告http://www.199it.com/archives/695529.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg③國家旅游局.2016年中國旅游統(tǒng)計公報.https://www.sohu.com/a/204198247_99901749

緒論3圖1.32017年出國旅游的主要國家和地區(qū)1.2研究現(xiàn)狀分析1.2.1有趣位置推薦研究現(xiàn)狀1995年3月，來自斯坦福大學(xué)的MarkoBalabanovic和其他人在美國人工智能協(xié)會上提出了個性化推薦系統(tǒng)LIRA[4-5]。自推薦系統(tǒng)發(fā)展以來，產(chǎn)生過很多研究成果，現(xiàn)已成為熱門的研究領(lǐng)域[6]。上個世紀(jì)初，一些國外的專家學(xué)者著手鉆研旅游景點推薦，如今它已成為推薦領(lǐng)域的熱門話題[7]。Christensen[8]等提出了一種基于社群的旅游領(lǐng)域推薦系統(tǒng)的方法，該方法不僅通過分析人物的偏好，而且通過分析社群中人物之間的社會關(guān)系來建立一個社群檔案，并使用協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的過濾和人口統(tǒng)計過濾相結(jié)合的的混合技術(shù)為個人和整個社群推薦旅游景點。這樣，一種技術(shù)的缺陷就被其他技術(shù)克服了。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷完善，很多人會選擇上傳圖片或視頻到社交網(wǎng)站上來共享他們的旅游體驗，圖片或視頻中包含許多元數(shù)據(jù)信息，如拍照的時間和地點、圖片標(biāo)簽描述等，彌補了定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)的稀疏，為學(xué)者們研究個性化推薦提供了大量的有用數(shù)據(jù)。Kofler[9]和其他人使用了來自圖片共享社區(qū)Flickr上共享的旅行照片為人們提供真實和個性化的推薦。Loh[10]等提出了一個推薦系統(tǒng)，目的在于幫助旅行社為客戶作出選擇，該系統(tǒng)分析旅行社和客戶之間的聊天文本消息，用文本挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)消息中的區(qū)域，然后為人物推薦有趣的旅游


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