基于混合推荐算法的旅游推荐系统的设计与实现
这是一篇关于旅游推荐系统,用户模型,推荐算法,行程规划的论文, 主要内容为旅游随着人们生活水平的提高变得越来越受欢迎,为了在出行前安排好旅游行程,游客常常需要利用网络进行旅游信息的搜索和获取,但网络上大量的旅游相关信息往往带给用户信息超载的问题,使得用户无法有效的、准确的获取到自己感兴趣的旅游信息,制定旅游计划。将传统的推荐系统应用于旅游行业,通过建立旅游推荐系统,可以有效的帮助游客进行旅游目的地选择决策和旅游行程规划,简化游客的旅游准备工作。然而由于旅游的特殊性和复杂性,传统的推荐技术往往无法完全满足游客的个性化的需求。针对上述问题,本文提出了一种基于混合推荐算法的旅游推荐系统,研究了一种混合推荐策略:包括混合用户兴趣建模和基于多维度景点评分的启发式旅游行程规划算法,然后基于混合推荐策略设计并实现了旅游推荐系统。本文的研究内容主要有以下三个方面:(1)在传统用户兴趣建模的基础上,提出一种混合用户兴趣模型建立方法,根据用户的静态信息和动态信息,建立短期用户兴趣模型和长期用户兴趣模型。并分别设计了兴趣漂移算法,更准确、实时的体现了用户对于旅游景点的兴趣。(2)设计了基于多维度景点评分的启发式旅游行程规划算法,首先从景点的多种属性出发,结合已建立的用户兴趣模型,产生对旅游景点的个性化、综合化推;然后使用启发式行程规划算法,采用先分群再排路线的方法,对得到的景点推荐结果进行行程规划,有效的提高了用户行程的时效比,对于旅游线路规划有很大的意义。(3)根据对用户和系统的需求分析,设计了系统的整体架构,然后分别给出了后台服务器和iOS客户端设计,并基于MVC开发模式实现了 iOS客户端的主要功能模块。最后通过设计算法实验,根据行程的时效比验证了启发式行程规划算法的有效性,并且设计了具体的旅行场景,验证了系统的功能性。
融合用户与项目特征的推荐算法研究与应用
这是一篇关于协同过滤,属性特征,组合推荐,旅游推荐系统的论文, 主要内容为推荐系统是一种解决信息过载问题的强有力工具,能够帮助人们从海量信息中找到目标信息,给人们生活带来了极大的便利。其中协同过滤算法在推荐系统中的应用最为广泛,它充分利用了用户的评分数据进行高效的推荐,但随着用户和物品数量的不断增加,推荐系统的规模也不断扩大,仅仅依靠评分数据的传统协同过滤算法面临着诸多考验,比如数据稀疏性、冷启动等一系列问题。本文针对上述问题对传统协同过滤算法进行改进,并将改进后的算法应用于旅游推荐中。论文的主要工作有以下几个方面:(1)提出了一种融合项目属性特征的混合填充稀疏矩阵的算法。该算法引入项目属性特征这一因素,通过属性特征计算项目间的相似度,并进行评分预测填充稀疏矩阵。同时,结合评分特性,综合考虑各种填充情况,利用评分均值进行混合填充,使稀疏矩阵达到饱和。相比于一般的缺省值填充法和众数填充法,混合填充方法能够有效改善数据稀疏性问题和冷启动问题。(2)提出了一种融合用户特征和项目特征的协同过滤算法。为了避免完全依赖于评分数据进行推荐,该算法分别引入了用户属性特征和项目属性特征,从用户角度和项目角度进行算法设计。引入用户特征是为了改进基于用户的协同过滤算法,通过用户特征相似度和用户评分相似度的加权组合形成新的用户间的相似度计算公式;引入项目特征是为了改进基于项目的协同过滤,通过项目特征相似度和项目评分相似度的加权组合形成新的项目间的相似度计算公式。最后将改进的两种相似度融入到评分预测公式中形成组合推荐,改进后的评分预测公式即融合了用户特征又融合了项目特征。整体的改进算法提高了推荐的精度,也缓解了冷启动问题。(3)由改进后的协同过滤算法设计并实现了一个旅游推荐系统,验证了改进算法具有良好的应用价值,能够为用户提供个性化的旅游推荐。
基于混合推荐算法的旅游推荐系统的设计与实现
这是一篇关于旅游推荐系统,用户模型,推荐算法,行程规划的论文, 主要内容为旅游随着人们生活水平的提高变得越来越受欢迎,为了在出行前安排好旅游行程,游客常常需要利用网络进行旅游信息的搜索和获取,但网络上大量的旅游相关信息往往带给用户信息超载的问题,使得用户无法有效的、准确的获取到自己感兴趣的旅游信息,制定旅游计划。将传统的推荐系统应用于旅游行业,通过建立旅游推荐系统,可以有效的帮助游客进行旅游目的地选择决策和旅游行程规划,简化游客的旅游准备工作。然而由于旅游的特殊性和复杂性,传统的推荐技术往往无法完全满足游客的个性化的需求。针对上述问题,本文提出了一种基于混合推荐算法的旅游推荐系统,研究了一种混合推荐策略:包括混合用户兴趣建模和基于多维度景点评分的启发式旅游行程规划算法,然后基于混合推荐策略设计并实现了旅游推荐系统。本文的研究内容主要有以下三个方面:(1)在传统用户兴趣建模的基础上,提出一种混合用户兴趣模型建立方法,根据用户的静态信息和动态信息,建立短期用户兴趣模型和长期用户兴趣模型。并分别设计了兴趣漂移算法,更准确、实时的体现了用户对于旅游景点的兴趣。(2)设计了基于多维度景点评分的启发式旅游行程规划算法,首先从景点的多种属性出发,结合已建立的用户兴趣模型,产生对旅游景点的个性化、综合化推;然后使用启发式行程规划算法,采用先分群再排路线的方法,对得到的景点推荐结果进行行程规划,有效的提高了用户行程的时效比,对于旅游线路规划有很大的意义。(3)根据对用户和系统的需求分析,设计了系统的整体架构,然后分别给出了后台服务器和iOS客户端设计,并基于MVC开发模式实现了 iOS客户端的主要功能模块。最后通过设计算法实验,根据行程的时效比验证了启发式行程规划算法的有效性,并且设计了具体的旅行场景,验证了系统的功能性。
基于动态矩阵分解的旅游景点个性化推荐研究
这是一篇关于动态推荐系统,矩阵分解,旅游推荐系统,偏好漂移的论文, 主要内容为伴随着旅游业在国内外的蓬勃发展,信息化等技术被引入到旅游领域,越来越多的游客开始通过在线旅游网站选择游玩的景点。然而,旅游网站中浩如烟海的数据使得游客面临信息过载问题,游客往往需要耗费大量的时间精力才能从网站中获取到需要的信息。为了缓解游客面临的信息过载问题,旅游推荐系统通过对历史数据的分析和挖掘,为游客提供个性化景点推荐服务,目前已经成为了各大旅游网站的重要组成部分。已有研究表明,游客的年龄、职业、收入等因素,以及季节、天气和地理位置等情境因素的改变往往会导致游客偏好发生显著变化。同时,相比于商品、电影和音乐等领域,旅游领域具有严重的数据稀疏性特征,这增加了捕捉游客偏好漂移的难度。因此,本文在考虑旅游领域数据稀疏性的基础上,借助于静态旅游景点推荐模型得到的游客偏好,通过对游客偏好漂移的预测,构建能够捕捉游客偏好漂移的动态旅游景点推荐模型,使得推荐结果更加符合游客偏好,提高旅游推荐系统的精确度。在静态旅游景点推荐模型的研究中,本文首先研究了景点的季节流行度和距离对游客评分的影响,并通过对这两个因素的量化,构建了考虑情境因素的旅游景点推荐模型。在此基础上,本文根据游客评分数据对从LDA模型中得到的景点主题分布矩阵进行优化,使得构建的静态旅游景点推荐模型(Static-ARS)能够在保证解释能力的基础上对预测精度进行提升,实现推荐模型整体性能的最优。在动态旅游景点推荐模型的研究中,本文首先在Static-ARS模型的基础上,通过对模型参数的增量学习,构建能够对参数进行快速更新的增量旅游景点推荐模型。之后,本文在对游客偏好漂移进行量化的基础上,从相似邻居漂移和整体潮流漂移的角度对游客在主题偏好、季节流行度偏好、距离偏好和游客偏见上的漂移进行预测,构建动态旅游景点推荐模型(Dynamic-ARS)。为了验证本文提出的Dynamic-ARS模型的性能,本文基于从全球知名的旅游网站Trip Advisor.com上爬取的数据进行实验与分析。实验结果表明,相比于静态旅游景点推荐模型Static-ARS,Dynamic-ARS模型借助于对游客偏好漂移的捕捉,实现了预测精度的显著提高。同时,相比于9个常用的基准模型,Dynamic-ARS模型在21个测试集上均取得了最高的预测精度。
基于动态矩阵分解的旅游景点个性化推荐研究
这是一篇关于动态推荐系统,矩阵分解,旅游推荐系统,偏好漂移的论文, 主要内容为伴随着旅游业在国内外的蓬勃发展,信息化等技术被引入到旅游领域,越来越多的游客开始通过在线旅游网站选择游玩的景点。然而,旅游网站中浩如烟海的数据使得游客面临信息过载问题,游客往往需要耗费大量的时间精力才能从网站中获取到需要的信息。为了缓解游客面临的信息过载问题,旅游推荐系统通过对历史数据的分析和挖掘,为游客提供个性化景点推荐服务,目前已经成为了各大旅游网站的重要组成部分。已有研究表明,游客的年龄、职业、收入等因素,以及季节、天气和地理位置等情境因素的改变往往会导致游客偏好发生显著变化。同时,相比于商品、电影和音乐等领域,旅游领域具有严重的数据稀疏性特征,这增加了捕捉游客偏好漂移的难度。因此,本文在考虑旅游领域数据稀疏性的基础上,借助于静态旅游景点推荐模型得到的游客偏好,通过对游客偏好漂移的预测,构建能够捕捉游客偏好漂移的动态旅游景点推荐模型,使得推荐结果更加符合游客偏好,提高旅游推荐系统的精确度。在静态旅游景点推荐模型的研究中,本文首先研究了景点的季节流行度和距离对游客评分的影响,并通过对这两个因素的量化,构建了考虑情境因素的旅游景点推荐模型。在此基础上,本文根据游客评分数据对从LDA模型中得到的景点主题分布矩阵进行优化,使得构建的静态旅游景点推荐模型(Static-ARS)能够在保证解释能力的基础上对预测精度进行提升,实现推荐模型整体性能的最优。在动态旅游景点推荐模型的研究中,本文首先在Static-ARS模型的基础上,通过对模型参数的增量学习,构建能够对参数进行快速更新的增量旅游景点推荐模型。之后,本文在对游客偏好漂移进行量化的基础上,从相似邻居漂移和整体潮流漂移的角度对游客在主题偏好、季节流行度偏好、距离偏好和游客偏见上的漂移进行预测,构建动态旅游景点推荐模型(Dynamic-ARS)。为了验证本文提出的Dynamic-ARS模型的性能,本文基于从全球知名的旅游网站Trip Advisor.com上爬取的数据进行实验与分析。实验结果表明,相比于静态旅游景点推荐模型Static-ARS,Dynamic-ARS模型借助于对游客偏好漂移的捕捉,实现了预测精度的显著提高。同时,相比于9个常用的基准模型,Dynamic-ARS模型在21个测试集上均取得了最高的预测精度。
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