在线旅游信息推荐方法研究
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在线旅游 研究报告
在线旅游研究报告1. 引言在线旅游是指通过互联网平台进行旅游相关业务的方式。
随着科技的发展和智能手机的普及，在线旅游产业快速发展，并且成为全球旅游行业中的重要组成部分。
本研究报告旨在对在线旅游的发展趋势、市场规模以及对旅游行业带来的影响进行深入分析。
2. 在线旅游的发展趋势2.1 移动端的崛起随着智能手机的普及和移动互联网的发展，越来越多的人使用手机进行旅行规划和预订。
移动端的崛起不仅改变了人们的旅游习惯，还推动了在线旅游平台的发展和升级。
通过移动端，用户可以随时随地完成旅行相关的操作，极大地提高了用户体验。
2.2 个性化定制的需求增加随着人们生活水平的提高，对旅游体验的要求也越来越高。
传统的旅行团模式已经无法满足人们的需求，而个性化定制旅游则成为了一个新兴的市场。
在线旅游平台通过大数据和人工智能技术，可以根据用户的兴趣、偏好以及需求，为用户量身打造专属的旅行线路和服务，满足了用户的个性化需求。
2.3 跨界合作的兴起在线旅游平台与其他行业的跨界合作成为了一种新的趋势。
通过与航空公司、酒店集团、景区等合作，在线旅游平台可以提供一站式的旅游服务，为用户提供更全面、便捷的旅行体验。
这种跨界合作对于在线旅游平台来说，不仅可以扩大用户基数，还可以增加盈利渠道。
3. 在线旅游市场规模根据统计数据显示，全球在线旅游市场规模在过去几年保持着稳定增长的势头。
据预测，到2025年，全球在线旅游市场规模将达到1.2万亿美元。
3.1 区域分布在线旅游市场的发展不均衡，主要集中在发达国家和地区。
目前，北美、欧洲和亚太地区是全球在线旅游市场的主要增长驱动力。
其中，中国市场规模最大，已经成为全球在线旅游市场的重要参与者。
3.2 业务分布在线旅游业务主要包括机票预订、酒店预订、旅游景点门票预订以及旅行团预订等。
目前，机票和酒店预订是在线旅游市场的主要业务。
随着个性化定制旅游的兴起，旅游景点门票预订和旅行团预订也逐渐增加。
4. 在线旅游对旅游行业的影响在线旅游的发展对旅游行业产生了积极的影响。
大数据分析在线旅游平台的推荐算法
大数据分析在线旅游平台的推荐算法近年来，随着大数据技术的发展与应用，在线旅游平台成为人们出行的重要选择。
然而，面对众多的旅游产品和服务，用户如何寻找到最符合自身需求的旅游方案成为一个挑战。
因此，大数据分析在在线旅游平台中的推荐算法应运而生，通过利用用户数据和旅游信息，为用户提供个性化的旅游推荐，从而提升用户的满意度和平台的竞争力。
1. 大数据分析在在线旅游平台推荐算法中的重要性在线旅游平台作为一个巨大的信息集散地，拥有海量的用户数据和旅游资源信息。
这些数据包含了用户的历史行为、个人喜好等信息，以及旅游产品的价格、地点、评价等信息。
传统推荐算法难以处理如此庞大而复杂的数据，而大数据分析则能够充分挖掘这些数据的潜力，精确预测用户需求，实现个性化的旅游推荐。
2. 大数据分析在线旅游平台推荐算法的基本原理大数据分析在线旅游平台推荐算法主要包括以下几个步骤：（1）数据收集：平台通过用户注册、浏览记录等方式收集用户数据，同时收集旅游产品的相关信息。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整合和筛选，去除噪声和冗余数据，为算法提供可靠的数据基础。
（3）特征提取：通过分析用户的历史行为和旅游产品的特征，提取用户和产品的特征向量，用于后续的相似度计算和预测。
（4）相似度计算：根据用户和旅游产品的特征向量，使用相应的相似度计算方法，计算用户与各个旅游产品之间的相似度。
（5）推荐生成：根据用户的历史行为和相似度计算结果，生成个性化的旅游推荐列表，包括推荐的产品和相关信息。
3. 大数据分析在线旅游平台推荐算法的关键技术在实现个性化旅游推荐的过程中，大数据分析在线旅游平台推荐算法需要借助以下关键技术：（1）协同过滤算法：通过分析用户之间的相似性，将用户分成若干个群组，为每个用户推荐其群组中其他用户喜欢的旅游产品。
（2）内容过滤算法：通过分析用户对旅游产品的历史评价和喜好，为用户推荐与其喜欢的产品具有相似特征的其他产品。
在线旅游平台中的推荐算法研究
在线旅游平台中的推荐算法研究在互联网普及的今天，越来越多的人选择在线旅游平台来规划自己的旅行。
随着在线旅游平台的发展，推荐算法已成为其中不可或缺的一部分。
这些算法可以推荐给用户最适合他们的酒店、景点、航班和旅游活动。
在本文中，我们将探讨在线旅游平台中的推荐算法研究。
一、推荐算法概述一些在线旅游平台采用的推荐算法是协同过滤算法。
它的主要思想是将用户分成几个群体，并为每个群体选择一个代表性用户，然后找到那些与代表性用户喜好相似的其他用户，推荐与代表性用户相似的旅行项目。
这些算法最大的优点是可以根据用户历史行为和喜好推荐个性化的旅行计划，提高用户的旅行体验。
除此之外，还有基于内容的推荐算法。
这种算法建立在旅行项目的属性和用户喜好相似性的基础上，从而根据用户的历史信息推荐个性化的旅行计划。
它基于旅行项目的相关属性通过相似性度量方法计算来为用户推荐满足他们兴趣和需求的内容。
二、推荐算法的应用推荐算法通过根据用户的历史信息、浏览记录和对旅行项目的评价，推荐最适合用户的旅行计划。
例如，一个用户首次登录在线旅游平台，系统会根据用户的浏览记录、行为、兴趣和需求，推荐相应的酒店、景点、航班和旅行活动，从而提供帮助和便捷。
此外，推荐算法还可以根据用户的个人属性和行为特征进行分类，以推荐相应的旅行计划。
例如，用户经常搜索当地美食和文化旅游的相关内容，那么旅游平台就会通过推荐相应的餐厅和文化景点来更好地为用户提供服务。
推荐算法还可以帮助旅游平台更好地管理用户的需求预测和旅行计划管理。
通过对用户实时需求的记录和统计，平台可以确定最受欢迎的旅游计划和最受欢迎的目的地，以及更好地管理用户数据和旅游计划。
三、推荐算法的挑战和优化推荐算法虽然可以为用户提供更好的旅游体验，但也面临许多挑战。
首先，推荐算法的准确性对于用户的满意度至关重要。
其次，推荐算法必须考虑到用户的特殊需求和个人喜好。
最后，数据保护和隐私保护也是推荐算法面临的挑战。
在线旅游平台智能化推荐系统解决方案
在线旅游平台智能化推荐系统解决方案第1章引言 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 研究目的 (4)1.3 研究意义 (4)第2章在线旅游平台概述 (4)2.1 在线旅游平台发展历程 (4)2.1.1 早期发展阶段（1990年代末至2005年） (5)2.1.2 互联网旅游发展阶段（2006年至2015年） (5)2.1.3 智能化发展阶段（2016年至今） (5)2.2 在线旅游平台业务模式 (5)2.2.1 B2C模式 (5)2.2.2 B2B模式 (5)2.2.3 O2O模式 (5)2.3 在线旅游平台发展趋势 (5)2.3.1 产品多样化 (5)2.3.2 技术创新 (6)2.3.3 跨界融合 (6)2.3.4 绿色出行 (6)第3章智能化推荐系统技术基础 (6)3.1 推荐系统概述 (6)3.2 智能化推荐系统关键技术 (6)3.2.1 用户画像构建技术 (6)3.2.2 协同过滤技术 (6)3.2.3 深度学习技术 (7)3.2.4 多模型融合技术 (7)3.3 智能化推荐系统应用领域 (7)3.3.1 个性化旅游线路推荐 (7)3.3.2 旅游产品推荐 (7)3.3.3 旅行攻略推荐 (7)3.3.4 社交圈推荐 (7)第4章在线旅游平台智能化推荐系统需求分析 (7)4.1 用户需求分析 (7)4.1.1 个性化推荐需求 (8)4.1.2 实时推荐需求 (8)4.1.3 多维度推荐需求 (8)4.2 商家需求分析 (8)4.2.1 提高转化率需求 (8)4.2.2 精准营销需求 (8)4.2.3 数据分析需求 (8)4.3 平台需求分析 (8)4.3.1 数据处理能力需求 (8)4.3.3 系统稳定性需求 (8)4.3.4 用户隐私保护需求 (9)第5章智能化推荐系统架构设计 (9)5.1 系统总体架构 (9)5.2 数据处理模块 (9)5.2.1 数据收集 (9)5.2.2 数据处理 (9)5.3 推荐算法模块 (9)5.3.1 协同过滤算法 (9)5.3.2 内容推荐算法 (9)5.3.3 混合推荐算法 (10)5.3.4 深度学习算法 (10)5.4 用户交互模块 (10)5.4.1 推荐结果展示 (10)5.4.2 用户反馈收集 (10)5.4.3 推荐结果排序 (10)5.4.4 推荐系统优化 (10)第6章数据处理与分析 (10)6.1 数据收集与预处理 (10)6.1.1 数据源选择 (10)6.1.2 数据采集方法 (10)6.1.3 数据预处理 (11)6.2 数据存储与索引 (11)6.2.1 数据存储 (11)6.2.2 数据索引 (11)6.3 数据分析与挖掘 (11)6.3.1 用户行为分析 (11)6.3.2 旅游资源关联分析 (11)6.3.3 用户画像构建 (11)6.3.4 智能推荐算法 (12)6.3.5 数据可视化 (12)第7章智能化推荐算法设计 (12)7.1 协同过滤算法 (12)7.1.1 用户协同过滤 (12)7.1.2 物品协同过滤 (12)7.2 内容推荐算法 (12)7.2.1 基于内容的推荐 (12)7.2.2 多维度特征融合 (12)7.3 混合推荐算法 (12)7.3.1 基于模型的混合推荐 (12)7.3.2 基于决策树的混合推荐 (13)7.4 强化学习在推荐系统中的应用 (13)7.4.1 强化学习基本原理 (13)7.4.3 强化学习推荐算法的优化 (13)第8章智能化推荐系统评估与优化 (13)8.1 推荐系统评估方法 (13)8.1.1 离线评估 (13)8.1.2 在线评估 (13)8.1.3 用户满意度评估 (13)8.2 推荐系统功能指标 (13)8.2.1 准确率与召回率 (13)8.2.2 F1分数 (14)8.2.3 覆盖率、新颖性、多样性 (14)8.3 推荐系统优化策略 (14)8.3.1 数据预处理优化 (14)8.3.2 推荐算法优化 (14)8.3.3 模型融合与重排策略 (14)8.3.4 冷启动问题优化 (14)8.3.5 实时性与个性化优化 (14)第9章系统实现与测试 (14)9.1 系统开发环境 (14)9.2 系统功能模块实现 (15)9.2.1 用户模块 (15)9.2.2 旅游产品模块 (15)9.2.3 推荐算法模块 (15)9.2.4 评价与反馈模块 (15)9.2.5 营销活动模块 (15)9.3 系统测试与调优 (15)9.3.1 功能测试 (15)9.3.2 功能测试 (15)9.3.3 安全测试 (15)9.3.4 推荐算法调优 (16)9.3.5 用户体验优化 (16)第10章在线旅游平台智能化推荐系统应用案例 (16)10.1 案例一：个性化旅游推荐 (16)10.1.1 背景介绍 (16)10.1.2 系统实现 (16)10.1.3 应用效果 (16)10.2 案例二：智能行程规划 (16)10.2.1 背景介绍 (16)10.2.2 系统实现 (16)10.2.3 应用效果 (16)10.3 案例三：旅游攻略推荐 (16)10.3.1 背景介绍 (16)10.3.2 系统实现 (17)10.3.3 应用效果 (17)10.4.1 背景介绍 (17)10.4.2 系统实现 (17)10.4.3 应用效果 (17)第1章引言1.1 研究背景互联网技术的飞速发展和智能设备的普及，在线旅游市场逐渐成为我国旅游行业的重要组成部分。
旅游资源推介的信息可视化方法研究
旅游资源推介的信息可视化方法研究引言：随着旅游业的快速发展，越来越多的人选择旅游作为他们的休闲方式。
在该行业中，旅游资源的推介成为一项重要的工作。
然而，如何将旅游资源信息以一种易于理解和吸引人的方式呈现给游客，成为一个亟待解决的问题。
信息可视化作为一种有效的工具，已经被广泛用于各个领域，包括旅游业。
因此，本文将探讨旅游资源推介的信息可视化方法，以期提供一种可行的解决方案。
一、可视化方法的选择在选择可视化方法时，需考虑以下几个方面：1.数据类型：旅游资源推介所涉及的数据类型包括地理位置、景点介绍、办理旅游手续等。
根据不同的数据类型，可选用的可视化方法也不同。
如地理位置可使用地图可视化，景点介绍可使用摄影作品或视频可视化。
2.目标受众：不同的受众对可视化的需求和喜好不同。
在选择可视化方法时，需考虑受众的背景和偏好，以确保信息能够被准确传达和吸引人。
3.信息量：旅游资源推介所涉及的信息量较大，因此可视化方法要能够有效地展示大量的信息，而不至于让受众感到过于冗杂。
二、可视化方法的案例分析1.地理位置可视化：地图可以提供清晰直观的地理位置信息，可以在地图上标注景点的位置、交通线路等信息。
受众通过地图可视化可以更加直接地了解景点的位置和周边环境，帮助他们做出旅游计划。
同时，地图可视化也可以用于展示不同区域的旅游资源分布情况，使受众更全面地了解各个区域的特点。
2.摄影作品可视化：摄影作品可以通过图片展示景点的美丽风景和独特特色。
通过选择高质量的照片，可以吸引受众的注意力，激发他们的旅游兴趣。
此外，摄影作品也可以通过幻灯片或画廊展示的方式呈现，以展示更多的景点和各种风景。
3.视频可视化：视频可视化可以通过拍摄短片或旅游宣传片来展示景点的魅力。
视频可视化不仅可以更直观地表达景点的美丽风景，还可以通过人物角色的介绍和讲解，为受众提供更深入的了解。
视频可视化可以通过在旅游网站上或社交媒体平台上发布，以吸引更多的受众。
在线旅游网站用户评论情感分析及旅游产品推荐算法研究
在线旅游网站用户评论情感分析及旅游产品推荐算法研究随着互联网的普及和旅游业的快速发展，越来越多的人选择在线预订旅游产品。
在线旅游网站则成为他们获取旅游信息、预订旅游产品的主要渠道。
用户的评论则可以帮助其他用户更全面地了解旅游产品的质量及服务，从而作出更好的选择。
但是，如何从海量评论中提取有效信息，并进行情感分析，以及如何根据用户的历史行为及评论数据，智能地进行旅游产品推荐，则是目前在线旅游网站所面临的挑战。
一、用户评论情感分析用户评论反映了他们对旅游产品的满意度和不满意度。
有效地对用户评论进行情感分析，则可以为其他用户提供更可靠的参考。
情感分析的主要目标是识别评论中的情感极性，即正面、负面和中性情感。
常见的方法有基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
基于情感词典的方法，通过构建情感词典和程度副词词典，识别评论中的情感极性。
这种方法简单、快速，但是对于新词缺乏准确性。
基于机器学习的方法，则通过训练数据集，分类器可自动化地为每条评论打上情感标签。
该方法精度高，但是需要大量人工标注的数据集支持。
在实际情况中，可以采用两种方法的结合，综合利用情感词典和机器学习的优势，提高情感分析的准确性。
二、旅游产品推荐算法研究当用户浏览和预订旅游产品时，在线旅游网站可以根据用户的历史浏览行为和评论数据，为用户智能地推荐符合他们兴趣的旅游产品。
为了提高推荐准确性，常见的推荐算法包括协同过滤算法和内容过滤算法。
协同过滤算法则基于用户历史行为和其他用户的行为，找到兴趣相似的用户或产品，并向用户推荐。
该方法依赖于用户之间的相互作用，但是往往存在冷启动和数据稀疏等问题。
内容过滤算法则基于旅游产品的属性和用户的历史行为，找到相似的产品，并向用户推荐。
该方法独立于用户之间的相互作用，但是存在新颖性不足的问题。
为了解决协同过滤算法和内容过滤算法的问题，可以采用混合推荐方法，即综合考虑协同过滤算法和内容过滤算法，提高推荐准确性。
三、总结在线旅游网站用户评论情感分析及旅游产品推荐算法研究对于提高用户体验和在线旅游网站的竞争力具有重要意义。
在线旅游平台用户行为分析与个性化推荐研究
在线旅游平台用户行为分析与个性化推荐研究随着互联网和移动互联网的迅速发展，旅游行业也发生了巨大的变化。
在线旅游平台的兴起，给我们带来了更加便捷和高效的出行方式。
然而，随着竞争的加剧，如何满足用户的需求和提高用户体验，成为了在线旅游平台发展的重要课题之一。
因此，对在线旅游平台用户行为的分析和个性化推荐的研究也愈加重要。
一、在线旅游平台用户行为分析在线旅游平台用户行为分析是指通过数据挖掘和分析，了解用户在平台上的行为特征，以便为平台提供更好的服务和推荐。
这包括以下几个方面：1.用户搜索行为用户搜索行为是我们分析用户需求的一大突破口。
我们可以通过收集用户搜索的关键词，了解用户正在寻找哪些旅游产品，从而为用户提供相应的推荐和服务。
同时，也可以通过分析用户搜索的频率和时间，了解用户的出行计划和需求变化，作出相应的调整和优化。
2.用户浏览行为用户浏览行为是我们了解用户兴趣的重要途径。
我们可以通过收集用户在平台上浏览的产品和详情，了解用户的喜好和偏好，进而为用户提供更加符合其个性化需求的推荐。
3.用户购买行为用户购买行为是我们了解用户消费行为的重要指标。
通过分析用户在平台上的购买行为，可以了解用户的消费水平、消费习惯和消费偏好，从而为其提供更加合适的产品推荐和服务。
二、个性化推荐研究个性化推荐是在线旅游平台提升用户体验和满足用户需求的重要手段。
通过对用户行为的分析和了解，可以为用户提供最符合其个性化需求的旅游产品和服务。
以下是个性化推荐研究的几个重点：1.用户标签化用户标签化是我们进行个性化推荐的前提，是基于用户行为分析和用户画像，将用户划分为不同的群体，从而实现为不同用户提供个性化推荐服务。
2.推荐算法推荐算法是我们实现个性化推荐的重要工具。
目前，常用的推荐算法包括基于内容的过滤、协同过滤和深度学习等。
通过这些算法，我们可以为用户推荐最适合其个性化需求的旅游产品。
3.推荐策略推荐策略是我们实现个性化推荐的操作方法。
在线旅游平台的推荐算法优化研究
在线旅游平台的推荐算法优化研究随着互联网和人工智能技术的不断发展，旅游行业正在经历一次深刻的变革。
越来越多的人选择通过在线旅游平台来规划自己的行程，从而享受更加便捷和个性化的服务。
然而，旅游推荐算法作为在线旅游平台的核心技术之一，却面临着一些挑战和问题。
本文将探讨在线旅游平台的推荐算法优化研究，以期为旅游行业的发展提供更好的建议和思路。
一、推荐算法的基本原理推荐算法是一种基于用户历史数据和行为模式的数据挖掘技术，其主要目的是为用户提供个性化的推荐服务。
推荐算法的基本原理是通过对用户的个人资料、行为习惯、历史记录等数据进行分析和处理，并通过机器学习和数据挖掘技术来挖掘有用的信息，从而为用户推荐相关的内容。
在线旅游平台的推荐算法主要包括三种类型：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和混合推荐算法。
其中，基于内容的推荐算法主要是依据用户的兴趣以及旅游产品的特征来匹配相似度，从而为用户推荐相关的旅游信息；协同过滤推荐算法主要是依据用户的历史数据和行为模式来找出相应的相似用户群体，从而为用户推荐相关的旅游产品；混合推荐算法则是将以上两种算法进行整合，以期达到更好的推荐效果。
二、推荐算法优化的挑战和问题然而，推荐算法优化的路程并不平坦。
除了基本原理的不同之外，推荐算法还面临着一些挑战和问题。
首先，推荐算法需要兼顾“精准性”和“多样性”，应尽可能地将用户的个性化需求和推荐结果相匹配，同时也要避免出现过度依赖某个单一的特征，从而忽略了其他的重要因素。
其次，推荐算法需要充分考虑产品的时效性和变化性，应能够实时地对数据进行更新和调整，保证推荐结果的时效性和准确性。
再次，推荐算法需要处理日益增长的数据量和复杂度，应能够处理大规模的数据，以保证在时间和空间上的高效运行。
三、推荐算法优化的思路和建议为了解决推荐算法所面临的挑战和问题，可以采取以下一些思路和建议：1、采取多元化的推荐算法。
在线旅游平台可以结合内容推荐算法和协同过滤推荐算法，通过增加更多的特征和标签来提高旅游产品的多样性和精准性，以此满足用户的各种旅游需求。
在线旅游信息筛选与推荐系统设计研究
在线旅游信息筛选与推荐系统设计研究在现代社会中，随着互联网技术的迅猛发展，越来越多的人选择在线旅游。
然而，随之而来的问题也随之增加。
在海量的在线旅游信息中，如何准确、快捷地找到自己所需的信息成为了一个迫切需要解决的问题。
因此，设计一个高效的在线旅游信息筛选与推荐系统非常重要。
在线旅游信息筛选与推荐系统的设计需要考虑以下几个方面的内容：一、信息筛选功能：对于用户来说，最关键的就是找到适合自己的旅游信息。
因此，在设计系统时，需要考虑实现以下的信息筛选功能：1.关键词搜索：用户可以通过输入关键词来进行搜索，系统应该能够根据关键词快速筛选出符合条件的旅游信息。
2.分类筛选：系统应该对旅游信息进行合理的分类，如国内旅游、境外旅游、自驾游、文化旅游等，便于用户根据自己的需求进行筛选。
3.过滤器：系统应该提供一些过滤器，如价格、出发日期、目的地等，使用户能够根据自己的需求进行筛选。
4.用户反馈：用户可以对已经参与的旅游信息进行反馈，包括评价、打分等，这些反馈信息可以帮助其他用户更好地选择旅游信息。
二、个性化推荐功能：除了提供筛选功能之外，一个好的在线旅游信息筛选与推荐系统还应该具备个性化推荐的功能。
通过分析用户的历史搜索、浏览记录、个人偏好等信息，系统可以给用户推荐符合其兴趣和偏好的旅游信息。
具体实现个性化推荐功能可以考虑以下几个方面：1.协同过滤算法：通过分析不同用户之间的相似性，推荐与用户兴趣相符的旅游信息。
例如，如果一位用户A和一位用户B对相似的旅游信息感兴趣，那么系统可以向用户A推荐用户B感兴趣的旅游信息。
2.内容过滤算法：根据用户的历史浏览记录和搜索关键词，系统可以分析出用户的偏好，进而向其推荐相关的旅游信息。
3.深度学习算法：通过构建深度学习模型，系统可以分析用户的行为数据，进一步准确地推荐适合用户的旅游内容。
三、用户体验与界面设计：除了功能的实现之外，一个好的在线旅游信息筛选与推荐系统还应该着重考虑用户体验与界面设计。
基于大数据的在线旅游信息推荐技术研究
基于大数据的在线旅游信息推荐技术研究随着互联网的普及和技术的不断发展，越来越多的人开始使用在线旅游服务来规划和预订自己的旅行。
然而，面对海量的旅游信息，用户常常感到困惑和犹豫不决。
因此，如何为用户提供个性化、精准的旅游信息推荐服务成为了在线旅游平台需要解决的关键问题之一。
基于大数据的在线旅游信息推荐技术应运而生。
一. 大数据在旅游信息推荐中的应用大数据是指规模大、复杂度高、高维度、高速度以及瞬时性强的数据资源。
在旅游信息推荐中，因为用户的需求多样化，同时又有大量的旅游资源，所以需要从这些大数据中提取出有用的信息，以便更好地为用户提供个性化的旅游推荐服务。
1. 旅游数据挖掘技术数据挖掘是利用计算机技术从大量数据中搜索出有用信息的技术。
在旅游信息推荐中，数据挖掘技术可以帮助平台从各种不同的数据中进行分析和挖掘，如用户的行为数据、用户的偏好数据、旅游资源的属性数据、旅游商家数据等等。
通过分析这些数据，并对数据进行分类、聚类、关联分析等操作，平台可以为用户提供有价值的旅游信息以及个性化的服务推荐。
2. 旅游推荐算法推荐算法是在线旅游平台为用户提供个性化服务的核心算法。
通过对用户的行为、偏好等数据进行分析和挖掘，平台可以根据分析结果使用不同的推荐算法为用户推荐旅游资源。
常见的推荐算法包括基于内容过滤的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于兴趣模型的推荐算法等等。
这些算法通过不同的方式对用户进行个性化推荐，从而提高了平台的用户留存率和满意度。
二. 基于大数据的在线旅游信息推荐技术的优势与传统的旅游信息推荐相比，基于大数据的在线旅游信息推荐技术具有以下几个优势。
1. 更加个性化基于大数据的推荐技术可以深入挖掘用户的行为和偏好，从而为用户提供更加精准、个性化的旅游推荐服务。
2. 更高效的资源利用基于大数据的推荐技术能够在短时间内完成数据分析和挖掘，并且可以自动识别和筛选具有高价值的旅游信息资源。
3. 提高用户满意度基于大数据的推荐技术可以通过对用户的个性化需求和偏好进行分析和挖掘，从而为用户提供更加满意的旅游推荐服务，并提高用户留存率。
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现代商贸工业２０１９年第６期３１㊀基金项目:本文为河北省高等学校人文社会科学青年基金项目 河北省旅游信息情境化推荐方法研究 (S Q １７１１３５);河北省人力资源和社会保障课题基金项目(J R S －２０１７－３１３３)的成果之一.作者简介:史海燕(１９７８－),女,汉族,研究生,副教授,研究方向:信息推荐.在线旅游信息推荐方法研究史海燕㊀郭海玲(河北大学管理学院,河北保定０７１００２)摘㊀要:在线旅游信息推荐是目前信息推荐的重要应用领域.在对已有旅游信息推荐方法进行梳理的基础上,提出了一种基于文本挖掘的在线旅游信息推荐方法.该方法从文本信息中提取旅游景点的内容特征,基于内容特征构建用户偏好模型,基于相似度计算实现旅游景点的推荐.实验表明,提出的方法可以取得较优推荐效果.关键词:信息推荐;旅游信息;推荐方法中图分类号:F ２㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :１０．１９３１１/j ．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１９．０６．０１３㊀㊀信息推荐是解决信息超载问题的有效方法之一,也是提供个性化信息服务的主要途径.信息推荐技术或系统可以帮助用户从动态变化的信息流中过滤更符合用户需求的信息,降低用户的信息获取成本,减轻用户信息负担,满足用户个性化的信息需求.随着社会经济的发展,旅游成为人们经常开展的活动之一,而已有研究表明,网络已成为用户搜索和预定旅游服务的主要信息来源.网络空间拥有丰富的旅游信息资源,如旅游线路信息㊁景点评论信息㊁游记㊁旅游攻略信息等,但从纷繁复杂的信息中提取用于旅游决策的信息需要花费大量的时间和精力,用户需要有效的方法来解决这一问题,旅游信息推荐成为信息推荐重要的研究与应用领域.本文对国内外在线旅游信息推荐方法进行梳理,在此基础上提出一种基于文本信息挖掘的在线旅游信息推荐方法.１㊀国内外在线旅游信息推荐方法信息推荐的基本方法可以分为基于内容的推荐㊁协作式推荐和混合式推荐.基于内容的推荐需要提取待推荐项目的内容特征,在此基础上构建用户偏好模型,基于用户偏好模型实现推荐.协作式推荐可以分为基于用户的协作式推荐和基于项目的协作式推荐,前者基于相似用户推荐,后者基于相似项目推荐.混合式推荐是将基于内容的推荐和协作式推荐两种方法进行整合.具体到旅游信息推荐领域,根据推荐对象的不同,在线旅游信息推荐可以分为三类.１．１㊀旅游地点推荐研究这一类研究面向特定的旅游地点或兴趣点进行推荐.X u 等利用用户社交网络中照片的地理标签获取用户的数字足迹,基于用户在特定情境(季节和天气)下旅游历史的主题分布为用户推荐旅游地点.C l e m Ｇe n t s 等基于同时访问某一位置的用户数量,利用位置在共现空间的高斯密度估计来聚类相关的地理标签,以此计算两个旅游地点的相似度,进而提供推荐.T R E C (T e x tR e t r i e v a lC o f e r e n c e ,文本检索会议)的情境化建议任务(C o n t e x t u a l S u g g e s t i o nT r a c k )利用用户偏好和时空情境(后期仅包括空间情境)推荐P O I (兴趣点).１．２㊀旅游套餐推荐这一类研究面向组合成套的旅游产品进行推荐,如旅游公司提供的包含多个旅游景点㊁旅游天数㊁价格及配套服务的旅游套餐产品.G e 等考虑用户的时间成本和经济成本,为用户推荐旅行套餐.X i e 等构建的C o m p R e c －T r i p 系统也是在考虑用户时间成本和经济成本的基础上提供旅游套餐推荐服务.Y u 等利用基于位置的社交网络构建用户和位置的模型,通过协作式过滤确定用户的偏好,同时考虑用户偏好和时空约束为用户推荐旅游套餐.１．３㊀旅游线路推荐这类研究关注的是旅游地点间的序列关系.T s a i和C h u n g 考虑用户偏好和时间,为用户提供主题公园路线推荐.Z h e n g 和X i e 通过对用户历史G P S 轨迹的挖掘为用户提供特定空间区域内景点及线路的推荐.２㊀基于文本挖掘的旅游景点推荐方法本文提出的方法是一种基于内容的信息推荐方法,推荐的对象是旅游景点信息.该方法首先从旅游景点的描述文本中提取文本特征,将文本特征作为旅游景点的内容特征.其次基于用户对旅游景点的评分数据,计算用户对不同景点特征的兴趣度(即偏好程区域发展现代商贸工业２０１９年第６期３２㊀㊀度),在此基础上建立用户偏好模型.最后基于用户偏好与待推荐景点的相似度进行排序推荐.２．１㊀文本特征的提取在基于内容的信息推荐中,如何提取待推荐项目的内容特征是关键问题之一.对于旅游景点的推荐,已有研究中提取特征的方法大致分为基于类属特征进行提取㊁基于研究者选择的特征提取以及基于文本特征的提取.第一种方法是将旅游景点分类,以类目名称作为旅游景点的内容特征,这一方法易于实现,但不能反映单个景点特有的属性特征.第二种方法是由研究者选择特定的属性作为旅游景点的内容特征,如位置㊁价位㊁季节等,这一方法虽能凸显景点的属性特征,但通常研究者所选择的属性仅限于少数,因此对于景点特征的呈现也并不充分.本文拟采用第三种方法,即从旅游景点的描述文本中提取文本特征,将文本特征作为旅游景点的内容特征.网络空间中分布着大量的旅游景点信息,为提取内容特征提供了丰富的语料,也可以从中提取更为多元的内容特征.文本特征的提取有多种方法,如逆文档频率(T F I D F )㊁信息增益㊁互信息㊁N－G r a m 法㊁卡方统计等,本文选取逆文档频率法.T F I D F 作为一种文本特征抽取的基本方法,具有简单高效的特点,在文本信息处理领域有着广泛的应用,其基本原理为:一个词在某一文档中出现的频次越多,该词对文档内容的贡献越大,权值越高;一个词在某一文档集合中出现在越少的文档中,其对文档的区分能力越强,权值越高.在对旅游景点的描述文本信息进行采集和预处理后,计算特征项的T F I D F 值,将T F I D F 值大于特定阈值的特征项提取为景点的内容特征.２．２㊀用户偏好建模用户偏好模型(u s e r p r o f i l e),也称之为用户模型(u s e rm o d e l )㊁用户个性化模型(u s e r p e r s o n a l p r o f i l e ),通常描述的是用户兴趣和资源特征等概念节点和节点间的关联.本文采用向量空间模型表示用户偏好,具体如下:令U 为用户u i 的用户偏好模型,P ＝{p １,p ２,}为待推荐的项目集合,R a t i n g 为用户评分矩阵,A＝{a １,a ２, }为待推荐项目的属性集合(内容特征),s k 为用户u i 对属性a k 的兴趣度,则U 可以表示为U＝(s １,s ２, ).兴趣度的计算为这一方法的核心问题.本文将用户u i 对属性a k 的兴趣度s k 定义如下:s k ＝ðj £n w k ,j (r i ,j －a v e [r i ])n k其中,w k ,j 表示内容特征a k 在p j 中的权值,pj 为用户进行了评分的项目,n 是评分矩阵R a t i n g 中所有项目的数量,因此有j ɤn ,r i ,j 表示用户u i 对p j 的评分,av e [r i ]表示用户u i 所有评分的均值,n k 为所有用户评分项目中包含属性a k 的项目数量.２．３㊀相似度计算在构建了用户偏好模型后,就可以基于用户偏好模型进行旅游景点的排序推荐.将旅游景点表示为其内容特征的向量形式,通过计算景点向量与用户偏好模型的相似度即可以实现排序推荐.相似度的计算方法有多种形式,本文采取较为常用的余弦公式.３㊀实验及结果为验证本文方法的有效性,研究者采集了数据并进行了计算机实验.首先是实验数据的准备.本实验所需数据包括两方面:一是旅游景点的描述文本语料库;二是用户的评分数据.描述文本语料库通过自动采集与人工采集相结合的方式构建,最终得到５０３２条旅游景点及相应的描述文本.用户评分数据通过问卷调查的方法获得,调查了３９位用户对１００个旅游景点的偏好信息.实验基于W i n d o w s 操作系统,利用P yＧt h o n 编程实现文本信息特征提取㊁用户偏好模型的构建及相似度的计算.选取查全率㊁查准率和F 均值作为评价指标.实验结果显示,本文提出的基于文本信息挖掘的推荐方法取得了较好推荐效果.参考文献[１]X uZ ．X．,C h e nL ．,C h e nG．．T o pi cb a s e dc o n t e x t －a w a r e t r a v e l r e c o m m e n d a t i o nm e t h o d e x p l o i t i n gg e o t a g g e d p h o t o s [J ]．N e u r o Ｇc o m p u t i n g ,２０１５,１５５(C ):９９Ｇ１０７．[２]C l e m e n t s M．,S e r d yu k o vP ．,V r i e s A．P ．,e ta l ．．P e r s o n a l i s e d t r a v e lr e c o m m e n d a t i o n b a s e do nl o c a t i o nc o－o c c u r r e n c e [J ]．C o m pu t e r S c i e n c e ,２０１１,J u n e :１Ｇ３０．[３]G eY．,L i uQ．,X i o n g H．．,e t a l ．．C o s t －a w a r e t r a v e l t o u r r e c Ｇo m m e n d a t i o n [C ]//P r o c e e d i n g s o f t h e １１t hK D D ,S a nD i e go ,C a l Ｇi f o r n i a ,U S A ,２０１１:９８３Ｇ９９１．[４]X i eM．,L a k s h m a n a nL ．V．S ．,W o o dP ．T．．C o m p R e c －T r i p:A c o m p o s i t e r e c o m m e n d a t i o ns y s t e mf o r t r a v e l p l a n n i n g [C ]//I n Ｇt e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nD a t aE n g i n e e r i n g ,H a n n o v e r ,G e r m a Ｇn y,２０１１:１３５２Ｇ１３５５．[５]Y uZ ．,X uH．,Y a n g Z ．,e t a l ．．P e r s o n a l i z e d t r a v e l p a c k a gew i t h m u l t i－P o i n t －o f －I n t e r e s t r e c o m m e n d a t i o n b a s e d o n c r o w d s o u r c e du s e r f o o t p r i n t s [J ]．I E E E T r a n s a c t i o n so n H u m a n －M a c h i n eS ys t e m s ,２０１５,４６(１):１Ｇ８．[６]T s a iC ．Y．,C h u n g S．H．．A p e r s o n a l i z e dr o u t er e c o m m e n d a t i o n s e r v i c e f o r t h e m e p a r k su s i n g RF I Di n f o r m a t i o na n dt o u r i s tb e Ｇh a v i o r [J ]．D e c i s i o nS u p p o r t S y s t e m s ,２０１２,５２(２):５１４Ｇ５２７．[７]Z h e n g Y．,X i eX．．L e a r n i n g tr a v e l r e c o m m e n d a t i o n f r o mu s e r －g e n e r a t e d G P St r a j e c t o r i e s [J ]．C M T r a n s a c t i o n o nI n t e l l i ge n t S y s t e m s a n dT e c h n o l o gi e s ,２０１１,２(１):３８９Ｇ３９６．。