智能旅游推薦中用戶偏好分析與協(xié)同推薦的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)實(shí)力的大幅度提升,互聯(lián)網(wǎng)與旅游業(yè)快速發(fā)展,在線旅游業(yè)不斷興起。用戶可通過互聯(lián)網(wǎng)瀏覽各種各樣的旅游信息。但是,日趨嚴(yán)重的信息過載現(xiàn)象,導(dǎo)致用戶要檢索符合自己興趣的旅游信息猶如大海撈針。面對互聯(lián)網(wǎng)上海量的旅游信息,用戶需要花費(fèi)大量時間對搜索出來的信息進(jìn)行分析整理,檢索效率非常低。而旅游推薦系統(tǒng)是解決這一問題的有效技術(shù)。
　　旅游推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求與偏好為用戶推薦旅游產(chǎn)品。然而,“大容量”、“低密度”的大數(shù)據(jù)時代的逐漸興

2、起對推薦系統(tǒng)的性能提出了更高的要求。事實(shí)上,旅游是一種需要密集信息,但是產(chǎn)生的數(shù)據(jù)卻很稀疏的行為。比如:人們在旅游前、旅游中都會涉及到食、住、行、游、娛、購等六個方面的信息;人們很少會重復(fù)一條旅游線路多次;一個用戶實(shí)際去過的地方不多,兩個用戶之間去過的景點(diǎn)的交集更是少,等等。另外,旅游還是一種滿足旅游者的個性化需要,卻同時體現(xiàn)社會群體中旅游者之間相互影響的行為。比如:旅游者的某一次旅游一定是為了滿足自己的需要而啟動的;旅游者的某一次旅游

3、行為的啟動很可能是因為受到其他旅游者的影響。因此,如何有效地理解在線旅游用戶的需求與偏好?如何有效地根據(jù)其他旅游者的行為進(jìn)行旅游產(chǎn)品推薦?這是旅游推薦系統(tǒng)的兩個很重要的基礎(chǔ)問題。
　　針對以上兩個問題,本文的貢獻(xiàn)在于以下三個方面:1)分析了旅游推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀,提出了旅游推薦系統(tǒng)的模型,對智能旅游推薦進(jìn)行了較詳細(xì)的綜述;2)通過分析用戶的在線隱式瀏覽行為,提出了一個用戶偏好模型,并將此模型結(jié)合 Markov預(yù)測模型,提出了一種基于偏

4、好分析預(yù)測用戶將要瀏覽的景點(diǎn)的方法。實(shí)驗結(jié)果表明:該偏好模型能夠有效地獲取用戶的景點(diǎn)偏好,由此提出的預(yù)測方法取得了比其他算法更高的預(yù)測準(zhǔn)確率,能對用戶將要瀏覽的景點(diǎn)做出有效的預(yù)測;3)通過分析用戶對景點(diǎn)的評分、用戶與用戶之間的社會關(guān)系以及景點(diǎn)之間的標(biāo)簽關(guān)系,提出了一種基于社會關(guān)系與景點(diǎn)標(biāo)簽的協(xié)同推薦方法。實(shí)驗結(jié)果表明:該方法能有效利用其他用戶對景點(diǎn)的評分以及景點(diǎn)間的標(biāo)簽關(guān)系改善不能預(yù)測評分,以及對于不同類型的景點(diǎn),用戶給出的評分可能不具