典型文献
融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法
文献摘要：
针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法.首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表.相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求(消费侧)与景点吸引力(供给侧),使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点.同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高.实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间.此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展.
文献关键词：
旅游路线推荐;群体智慧;多目标优化;遗传算法;用户特征;景点信息;路线规划;NSGA2
中图分类号：
作者姓名：
马子钦;陈崇成;黄正睿
作者机构：
数字中国研究院,福州350108;福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350108;福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,福州350108
文献出处：
引用格式：
[1]马子钦;陈崇成;黄正睿-.融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法)[J].地球信息科学学报,2022(10):2033-2044
A类：
旅游路线推荐
B类：
用户特征,群体智慧,旅游线路,推荐方法,数据稀疏,冷启动问题,携程网,百度指数,取景,景点信息,智慧数据,票价,用户评论,浏览,征用,多目标优化,目标优化函数,多目标遗传算法,NSGA2,列表,传统旅游,消费侧,得用,开销,游览,出行方式,出行时间,用户群体,法考,路线规划,划过,路程
AB值：
0.275702
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