旅游推荐系统研究综述

被引：42

作者：

常亮

曹玉婷

孙文平

张伟涛

陈君同

机构：

[1] 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

来源：

计算机科学 | 2017年 / 44卷 / 10期

关键词：

推荐技术; 旅游推荐系统; 协同过滤;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

摘要：

为用户提供个性化推荐服务并提高推荐的准确度和用户满意度,是当前旅游推荐系统的主要研究任务。文中分析了旅游推荐系统与传统推荐系统的异同点,并从基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于知识的推荐、基于人口统计的推荐、混和型推荐以及基于位置感知的推荐共6个方面考查了旅游推荐的研究现状。在此基础上,给出了旅游推荐系统的一个总体框架。最后,总结分析了旅游推荐系统面临的6个重点和难点问题,并指出了下一步需要关注的研究方向。

引用

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共 17 条

[1] 基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法研究
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文俊浩
王喜宾
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[J]. 计算机科学, 2016, 43 (12) : 163 - 167+178
[2] 基于改进相似度的协同过滤算法研究
李容
李明奇
郭文强
[J]. 计算机科学, 2016, 43 (12) : 206 - 208+240
[3] 一种基于贝叶斯网络的个性化协同过滤推荐方法研究
付永平
邱玉辉
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[4] 基于社交网络用户信任度的混合推荐算法研究
文俊浩
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[6] A multi-criteria collaborative filtering recommender system for the tourism domain using Expectation Maximization (EM) and PCA–ANFIS[J] . Mehrbakhsh Nilashi,Othman bin Ibrahim,Norafida Ithnin,Nor Haniza Sarmin.Electronic Commerce Research and Applications . 2015
[7] A semantic enhanced hybrid recommendation approach: A case study of e-Government tourism service recommendation system[J] . Malak Al-Hassan,Haiyan Lu,Jie Lu.Decision Support Systems . 2015
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