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基于动态聚类的旅游线路推荐
基于动态聚类的旅游线路推荐
作者:
乔永卫
夏克文
张宇翔
肖春景
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
动态聚类
潜在狄利克雷分布
兴趣模型
时间惩罚
特征向量
摘要:
基于会话的协同过滤用固定时间窗划分交互历史并将用户兴趣表示为这些阶段的序列,但是旅游数据的高稀疏性会导致某些阶段内没有交互行为和近邻相似度计算困难的问题.为了缓解数据稀疏,有效利用数据特性,提出了基于动态聚类的旅游线路推荐算法.该方法首先分析了旅游数据不同于其他标准数据的特性;其次利用动态聚类得到的变长时间窗口对游客交互历史进行划分,利用潜在狄利克雷分布(LDA)抽取每个阶段的概率主题分布,结合时间惩罚权值建立用户兴趣漂移模型;接着,通过反映年龄、线路季节、价格等因素的游客特征向量为目标游客选择近邻和候选线路集合;最后根据候选线路和游客的概率主题相关度完成线路推荐.该方法通过采用变长时间窗口不但缓解了数据稀疏,而且划分的阶段数目不需提前指定,而是根据数据特性自动生成;近邻选择时采用特征向量而非旅游数据进行相似度计算,避免了由于数据稀疏无法计算的问题.在实际旅游数据上的大量实验结果表明,该方法不仅很好适应了旅游数据特征,而且提高了旅游线路的推荐精度.
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篇名
基于动态聚类的旅游线路推荐
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
动态聚类
潜在狄利克雷分布
兴趣模型
时间惩罚
特征向量
年,卷(期)
2017,(8)
所属期刊栏目
应用前沿、交叉与综合
研究方向
页码范围
2395-2400
页数
6页
分类号
TP391|TP181
字数
5837字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2395
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
肖春景
河北工业大学电子信息工程学院
21
96
7.0
9.0
3
张宇翔
中国民航大学计算机科学与技术学院
15
168
6.0
12.0
4
夏克文
河北工业大学电子信息工程学院
82
512
14.0
20.0
5
乔永卫
中国民航大学工程技术训练中心
10
53
4.0
7.0
传播情况
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引文网络
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(1)
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二级参考文献(2)
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2010(2)
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2011(2)
参考文献(0)
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2012(5)
参考文献(1)
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2013(5)
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2014(5)
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2015(5)
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二级参考文献(2)
2016(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2017(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2017(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
动态聚类
潜在狄利克雷分布
兴趣模型
时间惩罚
特征向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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