面向智能旅游服务机器人的个性化推荐算法研究
这是一篇关于智能旅游服务机器人,轨迹挖掘,个性化,景点推荐,旅游路线推荐的论文, 主要内容为服务机器人是机器人领域中最贴合人们生活的存在,它的出现是为了代替人从事服务业的工作。旅游服务机器人作为服务机器人的一种,是为了替代传统的旅游服务行业从业人员向用户提供个性化的旅游服务。在传统的旅游服务行业中,服务人员总是向用户提供获取自身利益最大化的旅游服务,这在当今提倡个性化的时代中显得格格不入,使得人们的旅游体验感极差,也造成了旅游服务业人力资源的浪费。为了解决这些问题,智能旅游服务机器人便随着人工智能与服务机器人的发展而产生。它的出现是为了向人们提供个性化的旅游服务,提高人们的旅游体验,从而持续推动旅游产业的发展。在人们的旅游过程中,众多的方面都可以由智能旅游服务机器人提供更好的旅行中的服务例如饮食、住宿、景点选择等,其中景点的选择与游玩路线的规划是最困扰游客的问题。因此本文主要研究面向智能旅游服务机器人的个性化推荐算法并将其嵌入到旅游服务机器人中。为了实现个性化服务,首先要获取每个用户的个性化偏好,本文主要通过人们的历史旅游信息来获取每个人的个性化偏好。在获取到人们的个性化偏好之后通过计算用户与景点或路线的匹配度,将匹配度最高的推荐给人们就可以实现旅游服务机器人的个性化景点推荐服务与个性化旅游路线推荐服务的功能,本文的主要研究工作如下:1、设计了一种固定式的智能旅游服务机器人用来实现对用户的个性化景点推荐服务与个性化旅游路线推荐服务功能。2、为了获取用户的历史行为数据,设计了一种基于旅游知识图谱的用户旅游路线数据库的构造方法。3、针对智能旅游服务机器人的个性化景点推荐服务功能,提出了两种个性化景点推荐的方法。首先是基于无监督式的多重隐语义轨迹挖掘模型MLS2vec,但是由于无监督式方法的推荐结果并不好,随后提出了一种基于监督式学习的多粒度挖掘模型,提高了智能旅游服务机器人的推荐服务质量。4、针对智能旅游服务机器人的个性化旅游路线推荐服务功能,首先采用了与MLS2vec相似的方法来获取每个人的个性化偏好,随后提出了一种基于PrefixSpan的旅游路线生成方法,最终根据用户的个性化偏好与生成路线的特征进行匹配,根据匹配程度对用户进行个性化旅游路线推荐服务。
基于DGKDK的混合旅游路线推荐算法研究与应用
这是一篇关于个性化推荐,景点推荐,高斯核密度,DGKDK算法,旅游路线推荐的论文, 主要内容为个性化旅游推荐系统是基于海量数据挖掘的智能旅游推荐平台,为游客提供个性化的旅游景点推荐和出行前的路线决策支持。现有推荐系统存在冷启动和可扩展性导致推荐内容准确率低的问题。而个性化旅游推荐系统存在的数据稀疏性问题尤其明显。论文从聚类算法和混合推荐入手,研究如何有效提高旅游线路的推荐效果。主要内容如下:针对K-means算法中影响聚类效果的两个主要问题:聚类数的不确定性以及初始聚类中心的随机选取,论文提出了基于核密度估计的DGKDK算法。算法采用核密度估计进行数据预处理,通过衡量平均类间相似度来确定初始聚类中心,执行K-means聚类分析。使用UCI数据集将DGKDK算法与其他改进算法进行聚类分析对比,DGKDK算法在准确性方面优于其他算法,并且在数据量大的情况下具有更好的时间性能。论文将DGKDK算法应用于协同过滤推荐中,并使用GroupLens提供的MovieLens数据集进行仿真实验,实验结果表明改进算法的推荐效果更符合实际,并且能有效改善时间效率。针对个性化旅游推荐算法中影响推荐效果的冷启动和可扩展性问题,论文结合改进的协同过滤推荐与基于内容的推荐提出了一种混合景点推荐的DCF-FSCB景点推荐算法。论文引入遗忘策略建立用户偏好模型,能更准确的预测用户喜好。调节遗忘系数,可以使DCF-FSCB景点推荐算法更好的进行景点推荐。实验结果表明DCF-FSCB算法的景点推荐准确率更高。论文根据景点游玩时间和地点等约束条件将由DCF-FSCB景点推荐算法得到的景点列表进行路线规划,提出了多约束的混合旅游路线推荐算法。设计了旅游路线推荐系统,采用论文提出的多约束的混合旅游路线推荐算法来获得推荐的旅游路线。根据用户的历史信息和与系统的交互信息完成旅游路线的推荐。
基于事件序列相似性的研究与应用
这是一篇关于多粒度,时空事件序列,相似性度量,旅游路线推荐的论文, 主要内容为当前互联网、人工智能等科学技术的发展空前活跃,每天产生的数据量呈指数级增长。复杂的海量数据也带来了一些新问题,即如何有效且高效地从这些数据中获取有价值的信息,这些需求催生了数据挖掘的诞生与发展。数据挖掘研究与应用领域范围宽广,其中就包括事件序列数据挖掘,事件序列在日常生活中广泛存在且规模增长迅速,传统数据挖掘技术不能直接用来处理该种数据类型的数据,因此,对事件序列数据进行挖掘与分析获得了广泛关注。事件序列相似性度量研究是事件序列数据挖掘领域中的重要方面,目前已有相当的研究成果,但由于事件序列具有多属性、事件类型范围广、来源领域不同等复杂的特点,许多典型的序列相似性度量算法难以发挥作用,因此针对不同应用领域的事件序列相似性度量进行研究具有重要的理论与实用价值。本文以事件序列为研究对象,详细探讨了事件序列相似性在智能环境下用户的行为研究领域缺乏时空多粒度认知的不足,以及在旅游路线推荐领域少有考虑旅游序列中不同类型景点的游玩顺序和游玩时间等因素对用户偏好影响的不足,并分别提出了相应的改进方法。由此本文主要包括以下工作:1)智能环境下,现有有关用户行为的相似性研究少有从不同时间粒度、空间粒度及活动类型粒度对行为事件进行相似性分析,缺乏对用户行为多粒度多角度的全方面认知,为此设计了多粒度时空序列比对算法MGSSA,通过粒度调控实现了从不同的粒度来对用户行为事件序列进行比较,最后实验验证了该算法的有效性及高效性。2)在对基于用户偏好的旅游路线推荐问题进行建模求解时,现有的旅游路线推荐相关研究并未考虑用户访问景点的先后顺序、每个景点的类型和游玩时长。本文综合考虑了不同景点类型、游玩时间及访问景点的顺序对用户偏好的影响,设计了基于MGSSA算法思想的旅游路线推荐框架,最后实验评估了该方法的有效性和鲁棒性,并在此框架的基础上实现了个性化旅游路线推荐系统。
基于DGKDK的混合旅游路线推荐算法研究与应用
这是一篇关于个性化推荐,景点推荐,高斯核密度,DGKDK算法,旅游路线推荐的论文, 主要内容为个性化旅游推荐系统是基于海量数据挖掘的智能旅游推荐平台,为游客提供个性化的旅游景点推荐和出行前的路线决策支持。现有推荐系统存在冷启动和可扩展性导致推荐内容准确率低的问题。而个性化旅游推荐系统存在的数据稀疏性问题尤其明显。论文从聚类算法和混合推荐入手,研究如何有效提高旅游线路的推荐效果。主要内容如下:针对K-means算法中影响聚类效果的两个主要问题:聚类数的不确定性以及初始聚类中心的随机选取,论文提出了基于核密度估计的DGKDK算法。算法采用核密度估计进行数据预处理,通过衡量平均类间相似度来确定初始聚类中心,执行K-means聚类分析。使用UCI数据集将DGKDK算法与其他改进算法进行聚类分析对比,DGKDK算法在准确性方面优于其他算法,并且在数据量大的情况下具有更好的时间性能。论文将DGKDK算法应用于协同过滤推荐中,并使用GroupLens提供的MovieLens数据集进行仿真实验,实验结果表明改进算法的推荐效果更符合实际,并且能有效改善时间效率。针对个性化旅游推荐算法中影响推荐效果的冷启动和可扩展性问题,论文结合改进的协同过滤推荐与基于内容的推荐提出了一种混合景点推荐的DCF-FSCB景点推荐算法。论文引入遗忘策略建立用户偏好模型,能更准确的预测用户喜好。调节遗忘系数,可以使DCF-FSCB景点推荐算法更好的进行景点推荐。实验结果表明DCF-FSCB算法的景点推荐准确率更高。论文根据景点游玩时间和地点等约束条件将由DCF-FSCB景点推荐算法得到的景点列表进行路线规划,提出了多约束的混合旅游路线推荐算法。设计了旅游路线推荐系统,采用论文提出的多约束的混合旅游路线推荐算法来获得推荐的旅游路线。根据用户的历史信息和与系统的交互信息完成旅游路线的推荐。
基于事件序列相似性的研究与应用
这是一篇关于多粒度,时空事件序列,相似性度量,旅游路线推荐的论文, 主要内容为当前互联网、人工智能等科学技术的发展空前活跃,每天产生的数据量呈指数级增长。复杂的海量数据也带来了一些新问题,即如何有效且高效地从这些数据中获取有价值的信息,这些需求催生了数据挖掘的诞生与发展。数据挖掘研究与应用领域范围宽广,其中就包括事件序列数据挖掘,事件序列在日常生活中广泛存在且规模增长迅速,传统数据挖掘技术不能直接用来处理该种数据类型的数据,因此,对事件序列数据进行挖掘与分析获得了广泛关注。事件序列相似性度量研究是事件序列数据挖掘领域中的重要方面,目前已有相当的研究成果,但由于事件序列具有多属性、事件类型范围广、来源领域不同等复杂的特点,许多典型的序列相似性度量算法难以发挥作用,因此针对不同应用领域的事件序列相似性度量进行研究具有重要的理论与实用价值。本文以事件序列为研究对象,详细探讨了事件序列相似性在智能环境下用户的行为研究领域缺乏时空多粒度认知的不足,以及在旅游路线推荐领域少有考虑旅游序列中不同类型景点的游玩顺序和游玩时间等因素对用户偏好影响的不足,并分别提出了相应的改进方法。由此本文主要包括以下工作:1)智能环境下,现有有关用户行为的相似性研究少有从不同时间粒度、空间粒度及活动类型粒度对行为事件进行相似性分析,缺乏对用户行为多粒度多角度的全方面认知,为此设计了多粒度时空序列比对算法MGSSA,通过粒度调控实现了从不同的粒度来对用户行为事件序列进行比较,最后实验验证了该算法的有效性及高效性。2)在对基于用户偏好的旅游路线推荐问题进行建模求解时,现有的旅游路线推荐相关研究并未考虑用户访问景点的先后顺序、每个景点的类型和游玩时长。本文综合考虑了不同景点类型、游玩时间及访问景点的顺序对用户偏好的影响,设计了基于MGSSA算法思想的旅游路线推荐框架,最后实验评估了该方法的有效性和鲁棒性,并在此框架的基础上实现了个性化旅游路线推荐系统。
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