公开(公告)号：CN112287241A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011108107.X

申请日：2020-10-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 殷明康 ,  章韵

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/906 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明提供了一种旅游推荐方法，用于分析用户的旅游偏好，主要包括以下步骤：获取用户行为信息，包括标签数据和评分数据，判断是否属于冷启动；获取用户的标签数据，并判断该用户是否有评分数据；若无评分数据，则使用基于标签的推荐算法，按照标签权重进行排序，生成推荐结果；使用基于标签的推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法，将标签权重融入评分数据，生成推荐结果；对推荐结果进行过滤，选取Top N的数据进行缓存以供系统调用，向用户进行个性化推荐。本发明旨在通过获取并分析用户的旅游偏好数据，结合基于标签的推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法，向用户提供个性化的推荐结果，提高用户的旅游体验。

公开(公告)号：CN112287241B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202011108107.X

申请日：2020-10-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 殷明康 ,  章韵

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/906 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明提供了一种旅游推荐方法，用于分析用户的旅游偏好，主要包括以下步骤：获取用户行为信息，包括标签数据和评分数据，判断是否属于冷启动；获取用户的标签数据，并判断该用户是否有评分数据；若无评分数据，则使用基于标签的推荐算法，按照标签权重进行排序，生成推荐结果；使用基于标签的推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法，将标签权重融入评分数据，生成推荐结果；对推荐结果进行过滤，选取Top N的数据进行缓存以供系统调用，向用户进行个性化推荐。本发明旨在通过获取并分析用户的旅游偏好数据，结合基于标签的推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法，向用户提供个性化的推荐结果，提高用户的旅游体验。