基于多指標評分的景點協同推薦研究.pdf

1、隨著互聯網技術的飛速發(fā)展以及社會經濟水平的日益提高，越來越多的人愿意出去旅游也使得在線旅游業(yè)蒸蒸日上，用戶通過在線旅游平臺查找景點并預定支付。但旅游平臺上存在嚴重的信息過載問題，導致用戶安排一次旅行要花費大量的時間來尋找自己值得去的景點，而利用旅游景點推薦系統(tǒng)能有效解決這一問題。
　　傳統(tǒng)的協同過濾推薦算法僅僅利用了用戶對景點的總體評分信息，而總體評分信息不能準確地反映用戶對景點評分高低的真正原因，這也使得相似度計算的準確性不高。

2、而很多旅游平臺上還存儲有用戶對景點在多個指標上的評分信息，多指標評分信息能否更準確地反映用戶對景點真正的喜好？對于多指標評分，不同用戶對同一景點在不同指標上的重視程度不同，如何有效地獲取用戶的指標偏好，進而為用戶提供更準確的推薦，同時旅游平臺上用戶間的社會關系能否與多指標評分推薦結合來進一步改進為用戶推薦景點的效果？以上問題的解決將極大提高用戶在在線旅游網站上體驗。
　　針對以上問題，本文做了如下兩個研究工作：1）利用旅游網站上用

3、戶對景點的多指標評分而不僅僅是用戶對景點的總體評分信息來計算用戶或物品間的相似度，提出了利用多指標評分進行相似度計算的方法。實驗結果表明：利用用戶對景點在多個指標上的評分比傳統(tǒng)的利用用戶對景點總體評分的協同過濾算法效果要好，這也說明了多指標評分能比總體評分更準確反映用戶的喜好。2）針對不同的用戶具有不同的指標偏好問題，提出了基于用戶指標偏好的景點協同推薦算法，為了使推薦效果更好，考慮旅游平臺上用戶間的關注信息，進而提出了基于用戶指標偏好