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基于情景上下文与信任关系的旅游景点推荐算法  
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【英文篇名】 Attractions recommendation algorithm based on situational context and trust relationship
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【作者】 沈记全; 王磊; 侯占伟; 薛霄;
【英文作者】 Shen Jiquan; Wang Lei; Hou Zhanwei; Xue Xiao; College of Computer Science & Technology; Henan Polytechnic University;
【作者单位】 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 情景上下文; 信任度; 协同过滤; 推荐; 个性化;
【英文关键词】 context; trust; collaborative filtering; recommend; personalized;
【摘要】 针对现有旅游景点推荐个性化不足的问题,提出了一种基于信任关系与情景上下文的旅游景点推荐算法。首先在传统的协同过滤算法上以用户信任度代替相似度来解决数据稀疏性;其次引入用户情景上下文信息,更全面地反映出用户的个性化需求;最后基于用户的信任度和上下文信息优化,建立一个推荐结果准确度更高的旅游景点推荐模型。模拟实验结果表明,综合考虑信任度和情景上下文信息的推荐策略表现最优。
【英文摘要】 In consideration of the lack of personalization in the recommendation algorithms of tourist attractions,this paper proposed a recommendation algorithm of tourist attractions based on trust relationship and context. Firstly,it used user trust instead of the similarity to solve the problem of data sparse based on the traditional collaborative filtering algorithm. Secondly,it used user scenario context information to reflect the personalized needs of users. Finally,it established a recommended model of tourist...
【基金】 国家自然科学基金青年基金资助项目(61300124); 河南省基础与前沿资助项目(152300410212); 河南省科技攻关资助项目(162102310426,172102310250); 河南省教育厅自然科学基金资助项目(17A520034)
【更新日期】 2018-12-10
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 中国旅游研究院最新发布的《中国国内旅游发展年度报告2017》[1]显示,旅游产业已经成为一个迅速发展的产业,表现出强大的发展潜力和巨大的潜在市场。目前,国内旅游业的迅猛增长,人们对于旅游的需求越来越大,不仅需要更多、更丰富的旅游景点,而且需要选择符合自身情况的景点,因?

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