协同过滤推荐算法在大数据旅游推荐系统中的应用

文章通过爬虫技术从旅行网站爬取了景点数据,并对这些数据进行了清洗和处理。接着,在公开数据集上对两种协同过滤算法——UserCF(基于用户的协同过滤)和ItemCF(基于项目的协同过滤)进行了测试。实验结果表明,UserCF能够更准确地预测用户喜欢的物品,并且能够更全面地推荐物品,获得了更高的准确率和召回率,但覆盖率略低。而ItemCF能够覆盖更多的物品,从而为用户提供更多的选择。

旅游行程推荐服务研究综述

近年来,旅游行程推荐研究作为一个新兴的研究领域得到广泛关注,并取得了一定的成果,但大数据带来的旅游信息过载问题也给旅游服务平台提供的信息推荐服务带来了极大的挑战。如何利用知识图谱组织、存储、利用数据,挖掘旅行游记中对用户有参考价值的信息,成为提升旅游行程推荐服务质量的主要任务。为此,从基于知识图谱的推荐、基于旅行游记的推荐等方面对旅游行程推荐服务的研究进展和成果进行综述,总结并指出现有研究的不足和该领域未来的发展趋势。