个性化混合推荐算法在旅游中的应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 推荐系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 基于用户行为特征建模的研究现状 | 第13页 |
| 1.3.3 基于情景模式建模的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 推荐系统相关技术及理论概述 | 第16-31页 |
| 2.1 旅游移动应用研究 | 第16页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第16-18页 |
| 2.3 推荐算法介绍 | 第18-27页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于协同过滤的推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 混合推荐算法 | 第23-27页 |
| 2.4 情景建模相关概念 | 第27-30页 |
| 2.4.1 旅游活动中情景知识分类 | 第27-28页 |
| 2.4.2 旅游活动中情景数据的采集 | 第28页 |
| 2.4.3 现有情景模型构建方法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于特征-情景的混合模型的构建 | 第31-40页 |
| 3.1 用户偏好模型与情景模型构建 | 第31-34页 |
| 3.1.1 用户行为特征元素特点 | 第31-32页 |
| 3.1.2 用户偏好模型建立 | 第32-33页 |
| 3.1.3 标签化的情景模型构建 | 第33-34页 |
| 3.2 基于特征-情景的混合模型的构建 | 第34-35页 |
| 3.3 基于特征-情景的混合模型相似性度量 | 第35页 |
| 3.3.1 混合模型用户相似性计算 | 第35页 |
| 3.3.2 基于混合模型的个性化推荐 | 第35页 |
| 3.4 算法实验分析比较 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 混合推荐在智能景区中应用 | 第40-54页 |
| 4.1 景区智能导游系统 | 第40页 |
| 4.2 景区智能导游系统整体设计 | 第40-47页 |
| 4.2.1 景区智能导游系统架构 | 第42-46页 |
| 4.2.2 个性化旅游推荐系统工作流程 | 第46-47页 |
| 4.3 个性化旅游推荐系统设计 | 第47-53页 |
| 4.3.1 系统数据库设计 | 第47-50页 |
| 4.3.2 系统开发实现 | 第50-52页 |
| 4.3.3 个性化推荐实验 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
