基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐

• 作者: 古天龙 孙彦鹏 孙文平 宾辰忠 常亮
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游路线推荐 知识图谱 频繁序列模式挖掘 用户生成内容
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 大数据与数据科学
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TP118
• 字数: 6549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.02.009

摘要

大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出.针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线.基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古天龙	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	207	1546	18.0	30.0
2	宾辰忠	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	29	90	6.0	8.0
3	常亮	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	77	450	12.0	17.0
4	孙彦鹏	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	6	31	4.0	5.0
5	孙文平	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	4	58	3.0	4.0