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文檔簡介
1、旅游作為一種緩解生活及工作壓力的休閑方式，已經(jīng)成為人們生活中必不可少的一部分。生活在信息時代的人們，在為旅游做準(zhǔn)備時，會通過網(wǎng)絡(luò)搜索相關(guān)信息，但是網(wǎng)絡(luò)信息超載問題使得人們不得不耗費大量的時間和精力來尋找自己需要的內(nèi)容。個性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)成為人們擺脫困擾的有效方式。針對當(dāng)前景點推薦方法中存在的一些問題，如考慮因素單一、無法對新用戶進行推薦、未結(jié)合用戶偏好考慮熱門景點對用戶的影響等，本文結(jié)合景點流行度及用戶信任度，提出一種基于改進協(xié)同過濾
2、算法的個性化景點推薦方法。
首先，建立了一種用戶偏好評估模型。利用用戶在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSN)中上傳的旅游照片，根據(jù)用戶在景點的停留時間和上傳的照片數(shù)量評估用戶對已去過景點的偏好。
其次，提出了基于景點流行度的用戶偏好評分方法。根據(jù)建立的用戶偏好評估模型計算用戶的相似度，找到目標(biāo)用戶的相似鄰居集，同時考慮目標(biāo)用戶的相似用戶推薦值和基于用戶偏好的景點流行度對目標(biāo)用戶進行推薦。
最后，提出了基于改進協(xié)同
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