GeoPMF:距离敏感的旅游推荐模型

摘要：

虽然目前旅游者可以利用Web搜索引擎来选择旅游景点,但往往难以获得较好符合自身需要的旅游规划.而旅游推荐系统是解决上述问题的有效方式.一个好的旅游推荐模型应具有个性化并能考虑用户时间和费用的限制.调研表明,用户在选择旅游景点时,目的地与用户常居地的距离常常是一个需要考虑的问题.因为旅行距离往往可以间接地反映了时间和费用的影响.于是,在贝叶斯模型和概率矩阵分解模型的基础上,提出一个旅行距离敏感的旅游推荐模型(geographical probabilistic matrix factorization,GeoPMF).主要思想是基于每个用户的旅游历史,推算出一个最偏好的旅游距离,并作为一种权重,添加到传统的基于概率矩阵分解的推荐模型中.在携程网站的旅游数据集上的实验表明,与基准方法相比,GeoPMF的RMSE(root mean square error)可以降低近10%;与传统概率矩阵分解模型(PMF)相比,通过考虑距离因子,RMSE平均降幅近3.5%.

关键词：旅游推荐、推荐系统、概率矩阵分解模型、距离敏感、GeoPMF算法

所属期刊栏目：54

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272240 ,61672322;山东省自然科学基金项目ZR2012FM037;微软国际合作基金项目FY14-RES-THEME-25 This work was supported by the National Natural Science Foundation of China 61272240 ,61672322 , the Natural Science Foundation of Shandong Province ZR2012FM037 , and the Microsoft International Cooperation Fund ProjectFY14-RES-THEME-25

在线出版日期：2017-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：405-414