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摘要:
目前用户出行前多是从网上查找旅游信息,由于信息过载且推荐算法在旅游推荐领域应用很少,从海量信息中找到心仪的旅游景点并非易事。为了能够有效解决过载问题并向用户精准提供有效信息,设计出融合了旅游景点属性的协同过滤算法的旅游推荐系统。该文首先为旅游景点建立评价指标体系,将指标数据作为景点属性进行相似度计算并根据计算结果对旅游景点进行相似分类,结合协同过滤算法计算用户相似性并产生专属景点推荐列表,为用户提供个性化旅游推荐。本系统对河北省11个城市的旅游景点进行推荐。
推荐文章
基于协同过滤的景区旅游智能推荐系统设计
协同过滤
景区旅游
智能推荐
信息资源
用户需求
个性化
基于协同过滤的旅游景点推荐
协同过滤
旅游景点推荐
最近邻算法
余弦相似度
基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型研究
协同滤波
DOM
用户相似度
近邻集合
旅游景点
推荐模型
基于协同过滤算法的室内设计推荐技术
协同过滤算法
室内设计
推荐技术
特征提取
算法设计
预测评分
权重矩阵
推荐模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 旅游推荐 景点属性 协同过滤 相似度
年,卷(期) 2020,(35) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-66
页数 3页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
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 史睿瑶 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
旅游推荐
景点属性
协同过滤
相似度
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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0
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