标签推荐算法下旅游规划APP研究与设计

黄山市地区具有景点众多、游客基数庞大等特点,游客在出行时的需求各不相同。千篇一律的传统服务不能满足每一位游客的要求,也无法让游客深入了解黄山市人文风景,同时限制了互联网与旅游结合的发展方向和地区经济发展高度。为了解决这一问题,向黄山市游客推荐当地特色景点、商家、规划出行计划和提供定制化旅游体验服务。本文通过基于标签推荐算法的旅游规划APP的开发,指出互联网与旅游业结合的重要性和必要性。

基于社会化标注的博客标签推荐方法

为了提高博客系统推荐标签的质量,分析了现有的标签推荐算法及相关技术,提出了一种基于社会化标注的博客标签推荐方法。该方法的优势在于:利用相似博客的社会化标签作为候选标签集,确保了推荐标签的全面性和可用性;基于TF-IDF相似度方法定义筛选步骤去除候选标签集中冗余和冷僻的标签,提高了推荐标签的准确性和高效性。实验结果表明了该方法的有效性。

标签模糊和冗余在标签推荐中的研究及应用

现有的Folksonomy标签推荐系统使用的推荐算法没有考虑标签模糊和冗余问题,影响了用户建模和对推荐系统评估的准确性,并且降低了系统的推荐质量,增加了用户选择喜好项目时的负担。通过对标签推荐系统的研究,将标签模糊和冗余应用到标签推荐算法当中,有助于提高系统的推荐质量,并且能提供更合理的评价方法。实验结果表明:经过标签模糊和冗余处理的标签推荐算法显著地提高了推荐系统的推荐质量。

基于标签的商务女装推荐模型研究

商务女装是女性的日常着装之一,很多女性在网购商务女装时常常花了很长的搜索时间却找不到令人满意的服装。本文将根据用户在搜索过程中常用的关键词类别进行调研,得到用户在网购时常用的关键词排序后,再根据关键词的内容进行细分,构建标签体系。根据TF-IDF和余弦相似算法构建基于标签的推荐系统,从而提高用户在购买商务女装时的精确度。

基于众包的图片标注系统

在机器视觉系统的训练过程中,需要大量带有标签的图像来增强识别能力。传统的方法是召集一部分人进行独立注释,效率低,质量差。本文设计一个基于众包的图像标注系统。该系统利用协同过滤技术将图片推送给具有相应专业或兴趣爱好的志愿者,然后通过语义处理算法对同一幅图片的标签集进行整理和归类,最后得出准确有效的标签。实验结果表明,该系统比传统图像标注方法有更好的鲁棒性和更高的效率。