基于数字文化旅游系统的推荐算法研究
这是一篇关于LDA模型,景点画像,路线推荐,加权关联规则算法的论文, 主要内容为青海省具有丰富的文化和旅游资源,既有家喻户晓的“天空之境”茶卡盐湖和青海湖,又有无人区可可西里自然保护区,同时还有浓厚的藏族文化,代表景点有藏文化博物馆和六大藏传佛教之一的塔尔寺。然而,大量的旅游资源导致用户面临选择困难,或者不能更好的选择出适合自己的旅游路线。针对以上问题,同时也为了响应《青海省“十四五”旅游业发展规划》,本文在青海省省级课题项目的支持下,因地制宜的设计了西部藏区“大美青海”数字旅游文化资源服务平台运行模式,构建了以“大美青海”为核心的青海旅游文化信息化共享体系。本文的研究工作主要有三个部分:1、本文为外省的游客提出了用户所感兴趣景点的相似景点的推荐,在关联规则算法的基础上,采用改进的FP树的加权关联规则算法,挖掘出热门的景点推荐给用户。既可以让用户获得非常好的体验感,直观地了解青海特色,对青海留下美好地印象,同时还可以吸引用户来二次旅游。2、相似景点的推荐虽然可以满足用户的基本需求,但对于想了解不同景色的游客来说,相似景点的推荐不够个性化。因此本文为了解青海省路线的本地人设计了自驾游路线规划,本文深入研究了青海省经典的十大自驾游路线,采用最能表现文本语义的LDA主题模型,对十条自驾游路线进行主题提取,再加入反流行度函数,给游客推荐最具有个性化的自驾游路线。3、设计并实现了大美青海数字文化旅游系统,将青海旅游、藏族文化、热贡艺术等内容融合起来,深入研究建立一站式的青海地方特色文化资源库的体系,向公众提供了一个更加全面地认识青海的平台。
基于图注意力网络与序列挖掘的旅游推荐算法研究
这是一篇关于景点推荐,路线推荐,图注意力网络,知识图谱,社交网络的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,旅游信息爆炸式增长导致“信息过载”问题愈发严重,旅游推荐系统研究受到广泛关注。学者们通过加入辅助信息缓解旅游推荐中存在的数据稀疏问题。针对现有推荐模型对多源异构辅助信息建模能力不足问题,本文提出基于图注意力网络的旅游景点推荐模型并在此基础上进行路线推荐。具体研究内容如下:首先,针对现有景点推荐模型建模时信息源考虑不足,以及对游客、景点与各种信息源间复杂交互无法精准建模的问题,提出一种基于图注意力网络的景点推荐算法。该算法利用深度学习技术从多源异构数据中自动学习游客偏好特征与景点特征,同时利用多层感知机学习游客与景点间的非线性交互以提高推荐性能。在签到数据集上的实验得出,所提算法在景点推荐衡量指标上优于其它对比算法,验证了所提算法的有效性。其次,针对现有路线推荐方法推荐结果个性化不足的问题,设计了一种基于聚类与序列挖掘的旅游路线推荐方法。该方法利用游记文本与路线上下文对路线数据进行聚类,获取具有相似特征的旅游路线,在此基础上进行序列挖掘并利用所提景点推荐算法计算路线价值度,以此产生推荐结果。在西安路线数据上的实验结果表明,所设计路线推荐方法在召回率与覆盖率两个指标上均有所提升。最后,为了验证景点与路线双重任务推荐的正确性、可行性与实效性,进一步从实践应用的角度,分析了本文所提算法在面向应用问题中的有效性。其中,参考领域知识图谱构建方法,构建西安旅游景点知识图谱。并利用景点知识图谱对原始路线数据进行降噪与填充,获得旅游序列数据。此外,本文通过对游客需求进行分析,设计并实现个性化旅游推荐系统,对其在旅游推荐场景中的应用提供新的思路。综上所述,所提景点推荐算法利用深度学习技术对辅助信息进行精准建模,有效缓解了旅游推荐场景中的数据稀疏问题。在此基础上设计的旅游路线推荐方法,其推荐结果也更加符合游客的个性化需求。
基于图注意力网络与序列挖掘的旅游推荐算法研究
这是一篇关于景点推荐,路线推荐,图注意力网络,知识图谱,社交网络的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,旅游信息爆炸式增长导致“信息过载”问题愈发严重,旅游推荐系统研究受到广泛关注。学者们通过加入辅助信息缓解旅游推荐中存在的数据稀疏问题。针对现有推荐模型对多源异构辅助信息建模能力不足问题,本文提出基于图注意力网络的旅游景点推荐模型并在此基础上进行路线推荐。具体研究内容如下:首先,针对现有景点推荐模型建模时信息源考虑不足,以及对游客、景点与各种信息源间复杂交互无法精准建模的问题,提出一种基于图注意力网络的景点推荐算法。该算法利用深度学习技术从多源异构数据中自动学习游客偏好特征与景点特征,同时利用多层感知机学习游客与景点间的非线性交互以提高推荐性能。在签到数据集上的实验得出,所提算法在景点推荐衡量指标上优于其它对比算法,验证了所提算法的有效性。其次,针对现有路线推荐方法推荐结果个性化不足的问题,设计了一种基于聚类与序列挖掘的旅游路线推荐方法。该方法利用游记文本与路线上下文对路线数据进行聚类,获取具有相似特征的旅游路线,在此基础上进行序列挖掘并利用所提景点推荐算法计算路线价值度,以此产生推荐结果。在西安路线数据上的实验结果表明,所设计路线推荐方法在召回率与覆盖率两个指标上均有所提升。最后,为了验证景点与路线双重任务推荐的正确性、可行性与实效性,进一步从实践应用的角度,分析了本文所提算法在面向应用问题中的有效性。其中,参考领域知识图谱构建方法,构建西安旅游景点知识图谱。并利用景点知识图谱对原始路线数据进行降噪与填充,获得旅游序列数据。此外,本文通过对游客需求进行分析,设计并实现个性化旅游推荐系统,对其在旅游推荐场景中的应用提供新的思路。综上所述,所提景点推荐算法利用深度学习技术对辅助信息进行精准建模,有效缓解了旅游推荐场景中的数据稀疏问题。在此基础上设计的旅游路线推荐方法,其推荐结果也更加符合游客的个性化需求。
基于社交网络的旅游路线推荐算法研究
这是一篇关于用户兴趣模型,路线推荐,系统分析,系统设计,Struts2的论文, 主要内容为随着我国经济的高速发展,人们生活水平的提高,自助游逐渐成为了人们出行旅游的首选。随着多媒体和网络技术的快速发展,旅游信息资源数量日益庞大,人们很难通过信息检索的方式来制定自己的出行计划,在出行旅游前需要耗费大量的时间和精力。然而,当前的旅游系统只是把旅游景点信息简单的组织在一起,很难满足用户的个性化需求。本文从智能旅游的角度出发,以满足用户的个性化需求为目的,对旅游路线推荐进行了系统的研究。本文基于社交网络的旅游路线推荐算法研究内容包括用户兴趣建模、基于用户兴趣的旅游路线推荐算法以及旅游路线推荐系统的设计开发三个部分。本文的研究工作如下:1)基于用户历史景点访问记录建立用户兴趣模型。先利用词袋模型得到所有评论的词频表示,然后经过去停用词、词性过滤和WordNet过滤构建字典,接着使用TF-IDF得到景点的向量表示,再将TF-IDF特征向量在字典上进行映射得到景点的特征,然后根据用户的历史景点访问记录得到用户特征,接着通过计算景点特征与用户特征的相似性构建用户的兴趣模型。2)提出了基于用户兴趣的旅游路线推荐方法。该方法首先对Flickr上抓取的图片进行用户聚类并按照时间排序得到用户的旅游路线轨迹,然后通过一阶马尔可夫模型建立景点转移概率数据库,接着结合用户兴趣模型,为用户进行旅游路线的推荐。实验结果表明,该算法能够有效地为用户进行旅游路线的推荐。3)基于Struts2、Hibernate、MySQL完成了旅游路线推荐系统的设计开发。首先从运行可行性、经济可行性、法律可行性、技术可行性、管理可行性五个方面分析了路线推荐系统的设计分析,接着讨论了路线推荐系统的架构设计并对系统中使用到的相关技术进行了简单的介绍,最后详细介绍了系统的开发实现,包括系统的数据库设计、前端页面以及后台功能的实现。旅游路线推荐系统主要包括以下模块:用户的注册与登录、景点的数据展示(包括景点的微博,游记,图片等)以及路线推荐。其中核心模块旅游路线推荐工作流程如下:用户通过前端发起请求提交表单数据(包括用户的当前所在景点,用户的历史景点访问记录)给后台,后台通过本文提出的基于用户兴趣的旅游路线推荐算法得到路线推荐结果并返回给前端,前端可以通过点击路线推荐结果在谷歌地图上可视化该结果。
基于情境感知的园区游览路线推荐研究
这是一篇关于情境感知,园区景点,Dijkstra,路线推荐的论文, 主要内容为近年来,随着情境感知理论的不断发展和情境感知技术的不断成熟,多个学科都将情境感知理论与技术应用于该领域的研究,并取得较好的成果与进展,其中,基于情境感知的旅游路线推荐研究较为新颖,且具有较高的理论与实践意义。在旅游路线推荐研究中,园区景点的游览路线推荐是一个重要却鲜有学者研究的问题。故本文将基于情境感知理论对园区游览路线规划问题进行研究,并设计相应的路线推荐模型,主要研究内容和方法如下:(1)通过基于流行度的推荐算法计算园区内部景点的流行度。本文将景点的流行度作为影响景点游览价值的要素之一,通过园区景点标签体系的构建和景点-用户评分矩阵的生成,可计算出园区内各景点的流行度。(2)选择对园区内景点游览价值影响程度较大的情境因素并确定这些情境因素对景点游览价值的影响系数。通过对情境定义与分类相关理论的查阅以及对各类园区景点线下与线上的调研,选取了时间、季节、天气、活动、人流量和状态这六个情境因素作为对园区景点游览价值影响较大的要素,并定义这六个情境因素对景点游览价值的影响系数与计算方法。(3)构建基于情境感知的园区游览路线推荐模型。这一部分借鉴了 Dijkstra最短路径算法的思想,并综合景点流行度、情境因素对景点的影响系数以及景点与用户所在位置的距离计算出景点的游览价值,再将景点的游览价值作为景点对起点的权值,从起点开始,以游览价值最大的景点为下一个目标景点,以此类推,直至游览总时长接近限定时间,至此,基于情境感知的园区最佳游览路线生成。(4)以武汉植物园为例进行路线推荐。利用本研究设计的园区游览路线推荐模型规划园区游览路线,通过对武汉植物园内各景点流行度的计算,情境因素的选择和情境因素对景点游览价值影响系数的确定,以及园区拓扑图的生成,规划并向用户推荐一条能够满足其潜在偏好和时间要求的最佳游览路线,并对推荐结果进行效果评估与满意度调查。最后,由推荐路线的评估与调查可得,基于情境感知的园区游览路线推荐模型能够为园区游客提供一条兼顾时间需求与用户偏好的游览路线,不仅弥补了传统路线推荐系统的局限性,也为园区游览路线研究提供了思路。
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