基于多重隐语义表示模型的旅游路线挖掘

摘要：

针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题,提出多重隐语义旅游路线表示模型(MLSTR-RM).MLSTR-RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响,高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义.首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息,然后通过负采样的方式训练模型参数,最后基于MLSTR-RM模型设计个性化景点推荐方法.在真实数据集上的实验表明文中模型的有效性.

关键词：旅游路线挖掘、隐语义、多重隐语义、景点推荐

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目U1501252,61572146;广西自然科学基金项目2016GXNSFDA380006;广西创新驱动重大专项项目AA17202024;广西信息科学实验中心平台建设项目PT1601;National Natural Science Foundation of ChinaU1501252,61572146;Natural Science Foundation of Guangxi Province2016GXNSFDA380006;Innovation-Driven Major Projects of Guangxi ProvinceAA17202024;Guangxi Informa-tion Science Experiment Center Platform Construction ProjectPT1601

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：462-469