【摘 要】
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随着5G互联网时代的到来和旅游门户网站的涌现,旅游业对国民经济和社会就业的贡献度不断增加,旅游相关数据呈指数趋势增长,致使旅游信息过载问题日益严重。旅游景点推荐方法的研究,在学术上能够促进机器学习和旅游管理领域的交叉融合,帮助旅游业向智能化方向发展,在应用上能够为旅游用户提供精准服务,进而带动旅游业经济增长。因此,旅游景点推荐方法的提出具有重要意义。虽然推荐方法能在很大程度上缓解信息过载问题,但其
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随着5G互联网时代的到来和旅游门户网站的涌现,旅游业对国民经济和社会就业的贡献度不断增加,旅游相关数据呈指数趋势增长,致使旅游信息过载问题日益严重。旅游景点推荐方法的研究,在学术上能够促进机器学习和旅游管理领域的交叉融合,帮助旅游业向智能化方向发展,在应用上能够为旅游用户提供精准服务,进而带动旅游业经济增长。因此,旅游景点推荐方法的提出具有重要意义。虽然推荐方法能在很大程度上缓解信息过载问题,但其自身存在的数据稀疏、冷启动等问题的解决也存在着一定的挑战。且大多数旅游景点推荐方法的研究仅考虑一阶线性特征对推荐的影响,一味地寻找相似用户或相似景点进行推荐。一方面忽略了特征间交互存在的隐含关系,另一方面也容易造成推荐景点固定问题缺少个性化。针对以上问题,本文提出将用户画像与因子分解机相结合的旅游景点推荐方法,旨在提高推荐的精度。其中,用户画像作为描述用户特征的标签化信息,涵盖用户基本特征、行为特征、情景特征等多维度信息,有利于了解用户的真实需求。而因子分解机在缓解数据稀疏的基础上,能深入挖掘二阶特征交互的隐藏关系。在研究过程中发现,因子分解机模型没有区别对待用户、景点特征间的交互关系,忽略了用户的旅游偏好特征与景点特征间的相似性对景点推荐也产生较大的影响。因此,本文对因子分解机模型进行改进,引入用户旅游偏好与景点特征的相似交互项,根据用户旅游偏好与景点特征之间相似强度来控制相似交互项介入因子分解机的程度。通过对改进模型在数学公式上的推导,证明了该模型具有线性的时间复杂度。在此基础上,利用随机梯度下降法对改进的因子分解机模型进行训练,为后续推荐效果的测试奠定基础。通过对本文提出的融合用户画像和因子分解机的旅游景点推荐方法与一阶线性回归及传统的因子分解机进行实验对比。实验结果表明,本文提出的旅游景点推荐算法在推荐准确率上要比其他两种算法分别提高15.53%和2.89%,在推荐质量上分别提高4.54%和1.73%。这说明本文所提方法无论在模型效果还是推荐质量上都要优于其他两种方法,证明本文的景点推荐算法具有一定的可行性,且性能较好。
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