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基于GCN的旅游推荐系统的设计与实现
【摘要】 为了提升旅游推荐系统的个性化推荐服务能力，并解决传统推荐方式在用户冷启动、数据稀疏和“用户—物品”复杂关系中的局限性，本文提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)的个性化旅游推荐系统。该系统通过分析用户与景点之间的交互数据，构建“用户—景点”二部图并提取节点信息，训练GCN模型以挖掘用户偏好及景点之间的潜在关联。本系统基于SpringBoot框架，整合MyBatis、Spark、Thymeleaf与PyTorch+PyTorch Geometric技术栈，实现了系统的前后端功能，并验证了系统的可行性。
【基金】 2024年黑龙江省级大学生创新创业训练计划资助项目(S202410232073);2024年国家级大学生创新创业训练计划资助项目(202410232047);齐齐哈尔大学教育科研项(GJQTYB202327)
- 【文献出处】 电脑知识与技术 ,Computer Knowledge and Technology , 编辑部邮箱 ,2025年29期
- 【分类号】TP183;TP391.3;F592
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