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用户兴趣的个性化旅游路线推荐
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2017-12-18
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针对传统的旅游路线推荐算法推荐准确率不高的缺陷，提出一种基于兴趣点（ POI）流行度和用户兴趣偏好的个性化旅游路线推荐（ PTIR）算法。首先通过分析得到用户真实的历史旅游足迹；然后根据用户在每个景点的逗留时间提出基于时间的用户兴趣偏好；最后在给定的旅行时间限制、起点和终点下，设计最优旅游路线计算方法。在Flickr社交网站的真实数据集上进行实验，结果显示，相比传统的只考虑POI流行度的算法，该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率都有较大提升；相比只考虑用户兴趣偏好的算法，该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率也有所提高。实验结果表明综合考虑POI流行度和用户兴趣偏好能使路线推荐得更准确。
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