發(fā)布時間：2022-02-20 04:10

　　在旅游推薦算法的研究中,傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的推薦方法通常只考慮游客偏好而忽略了游客的情感信息和景點的主題,因而會影響推薦的效果。基于上述不足,本文在設(shè)計旅游個性化推薦算法時,同時考慮到了游客偏好、旅游景點主題以及景點的主觀評價這三個因素來促進推薦的效果。最后,通過從旅行網(wǎng)站上爬取景點和旅客信息構(gòu)建數(shù)據(jù)集,來驗證模型及推薦算法的有效性。本文工作具體如下:提出了基于跨域主題情感模型的旅游推薦算法。當(dāng)使用旅游網(wǎng)站中純文本信息進行景點推薦時,文本信息中“一詞多義”和“一義多詞”的特點容易造成語義丟失,并且若不考慮情感因素可能會造成特征區(qū)分度低。針對以上兩個問題,本文設(shè)計了主題情感模型來挖掘旅游文本信息中的潛在主題和情感以及二者的耦合關(guān)系。另外,為了更好地模擬真實的旅游決策過程,本文將數(shù)據(jù)劃分為用戶域和景點域分別學(xué)習(xí)。在推薦中分別考慮了主題相似性、用戶興趣和景點大眾評價以提升推薦準確度。實驗結(jié)果表明,提出的模型泛化能力較強,推薦算法準確度較高。提出了基于多模態(tài)情感感知的旅游推薦算法。當(dāng)使用旅游網(wǎng)站中的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行景點推薦時,數(shù)據(jù)中文本、情感和圖像信息很難進行有效地融合。針對這個問題,本文設(shè)計了多模... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 相關(guān)工作國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 概率主題模型
        1.2.2 基于內(nèi)容的旅游推薦算法
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文組織框架
第二章 理論研究及相關(guān)技術(shù)
    2.1 多媒體數(shù)據(jù)特征表示
        2.1.1 文本特征表示
        2.1.2 圖像特征表示
        2.1.3 多模態(tài)特征表示
    2.2 主題模型
        2.2.1 主題模型概述
        2.2.2 LDA主題模型
    2.3 推薦方法
        2.3.1 個性化推薦算法
        2.3.2 旅游推薦算法
第三章 基于跨域主題情感模型的旅游推薦算法
    3.1 引言
    3.2 跨域情感主題模型
        3.2.1 問題定義
        3.2.2 主題情感模型的生成
        3.2.3 模型推導(dǎo)
        3.2.4 情感分數(shù)獲取
        3.2.5 主題空間相關(guān)性分析
    3.3 推薦應(yīng)用
        3.3.1 興趣景點推薦
        3.3.2 優(yōu)質(zhì)用戶推薦
    3.4 實驗及結(jié)果分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集獲取及實驗設(shè)置
        3.4.2 跨域主題情感模型的評估
        3.4.3 跨域情感推薦的評估
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多模態(tài)情感感知的旅游推薦算法
    4.1 引言
    4.2 多模態(tài)情感感知主題模型
        4.2.1 問題定義
        4.2.2 游客域的多模態(tài)主題挖掘
        4.2.3 旅游景點域的多模態(tài)主題挖掘
        4.2.4 游客域主題空間與景點域主題空間的相關(guān)性分析
    4.3 模型應(yīng)用
        4.3.1 個性化景點推薦
        4.3.2 潛在游客推薦
    4.4 實驗及結(jié)果分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)處理及實驗設(shè)置
        4.4.2 多模態(tài)情感感知模型的評估
        4.4.3 多模態(tài)情感感知推薦的評估
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況



本文編號：3634286