基于用户偏好的个性化旅游推荐方法

• 作者: 于立
• 来源期刊: 课程教育研究（新教师教学）
• 关键词: 旅游 推荐系统 用户偏好
• 年，卷（期）: 2016,（35）
• 所属期刊栏目: 综合论坛
• 页码范围: 251-252
• 页数: 2页
• 字数: 3865字
• 语种: 中文

摘要

本文提出一种基于用户偏好的个性化旅游推荐方法.现有的旅游推荐系统仅仅利用用户的基本信息和对景点的评分计算用户之间的相似性,以推荐景点.然而,在旅游领域,用户偏好可以从用户感兴趣的景点类型中提取.本文提出一种新的建立用户偏好和景点效用函数的方法.此外,本文应用梯度下降算法学习模型中的用户偏好和效用函数.实验表明,与现有的推荐算法相比,本文的模型具有更高的推荐准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于立		1	0	0.0	0.0