10.3969/j.issn.1000-386x.2019.02.020
基于人性化用户特征的在线酒店推荐技术研究
近年来,人们对于酒店的需求与日俱增.但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场.已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限.对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法.根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型.计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集.以“酒店管理营运博弈沙盘”为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件.实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题.
酒店推荐、数字灵魂模型、人性化特征、协同过滤
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TP3(计算技术、计算机技术)
2019-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
113-119
