在借鉴SMRM解说系统规划方法基础上,提出有别于以往研究的森林公园旅游解说系统构建效用因子组合。文章选取加拿大班夫国家公园(Banff National Park)和中国张家界国家森林公园为问卷调研地,以中西方森林游憩者为受访对象,实证分析解说...在借鉴SMRM解说系统规划方法基础上,提出有别于以往研究的森林公园旅游解说系统构建效用因子组合。文章选取加拿大班夫国家公园(Banff National Park)和中国张家界国家森林公园为问卷调研地,以中西方森林游憩者为受访对象,实证分析解说因子对森林公园旅游解说的重要性。结果表明:森林公园旅游解说系统构建效用因子为解说文本、解说媒介、解说序列;中西方森林游憩者关于解说效用因子对森林公园旅游解说重要性均存在显著影响,且系数均为正数,即解说效用因子对森林公园旅游解说重要性亦均存在显著正向影响。展开更多
传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷...传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷分布模型(LDA)挖掘出用户潜在高效用因子和物品被靶向概率因子,进而将两种因子加权融合作为第一阶段;第二阶段采用奇异值分解预测用户评分值并根据该评分值选择物品。综上,本文提出一种加权高效用因子的两阶段混合推荐算法(hybrid recommendation algorithm based on two-phase weighted high utility factor,Htp_Uf)。在 MovieLens数据集上,实验结果表明,该算法在归一化累计折损增益(NDCG)和 1-Call两种评价标准下优于其他4种推荐算法,能够有效提高推荐质量。展开更多
文摘在借鉴SMRM解说系统规划方法基础上,提出有别于以往研究的森林公园旅游解说系统构建效用因子组合。文章选取加拿大班夫国家公园(Banff National Park)和中国张家界国家森林公园为问卷调研地,以中西方森林游憩者为受访对象,实证分析解说因子对森林公园旅游解说的重要性。结果表明:森林公园旅游解说系统构建效用因子为解说文本、解说媒介、解说序列;中西方森林游憩者关于解说效用因子对森林公园旅游解说重要性均存在显著影响,且系数均为正数,即解说效用因子对森林公园旅游解说重要性亦均存在显著正向影响。
文摘传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷分布模型(LDA)挖掘出用户潜在高效用因子和物品被靶向概率因子,进而将两种因子加权融合作为第一阶段;第二阶段采用奇异值分解预测用户评分值并根据该评分值选择物品。综上,本文提出一种加权高效用因子的两阶段混合推荐算法(hybrid recommendation algorithm based on two-phase weighted high utility factor,Htp_Uf)。在 MovieLens数据集上,实验结果表明,该算法在归一化累计折损增益(NDCG)和 1-Call两种评价标准下优于其他4种推荐算法,能够有效提高推荐质量。