融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究

摘要：

[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐.[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐.[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性.

关键词：地理标签数据、DBSCAN聚类、旅游、个性化服务推荐

所属期刊栏目：39

分类号：G251(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家自然科学基金项目 "移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究"71573073;湖北省教育厅人文社会科学研究重点项目 "新媒体环境下政府信息服务链构建与质量评价研究"18D035

在线出版日期：2019-10-14（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：24-31