一种基于协同过滤的旅游行程推荐算法

• 作者: 刘晓寒 周文曼 方潇 柴永平
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 个性化推荐 用户偏好 协同过滤算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 3S 技术应用
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 3416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.016

摘要

针对现有的个性化推荐算法在旅游行程推荐领域应用较少，技术不成熟等缺陷，提出基于一种改进协同过滤算法的行程推荐算法。该算法首先依据偏好度计算方法分析用户对于不同类型旅游目的地的偏好程度，形成用户-旅游目的地偏好矩阵，并基于偏好矩阵优化K-Means算法的初始聚类中心，为目标用户建立邻近用户集，最后利用改进的相似度计算方法为目标用户寻找偏好相似的历史用户，从而产生行程推荐。实验结果表明，该算法能够快速搜索较小的邻近用户，得出推荐结果，不仅具有较快的推荐效率，而且具备较好的推荐精准度，在一定程度上为个性化旅游行程推荐服务提供了支撑。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方潇	信息工程大学地理空间信息学院	5	25	3.0	5.0
2	刘晓寒	信息工程大学地理空间信息学院	3	20	3.0	3.0
3	周文曼	东华理工大学地球科学学院	2	4	1.0	2.0