33、数字叙事推荐系统：提升文化遗产体验的新途径

数字叙事推荐系统：提升文化遗产体验的新途径

1. 引言

意大利拥有丰富的艺术和文化遗产，但只有少数人能够全面了解。现代技术在文化旅游领域的支持至关重要，目标是从传统文化旅游向旅游 2.0 转变。旅游 2.0 整合了未来互联网相关技术，如物联网（IoT）和服务互联网（IoS），使旅游体验数字化，这在智慧城市概念发展中起着关键作用。

然而，仅获取数据是不够的，数据量庞大也增加了管理难度。因此，在数据收集的第一阶段后，一个能够分析和过滤信息的工具——推荐系统（RS）就显得至关重要。RS 不仅能管理大数据，还能计算用户与待推荐服务之间的亲和力，并通过上下文信息改进这些预测，以适应用户的特定情况。上下文信息通过上下文维度树（CDT）引入，而数字叙事技术则能更好地吸引用户参与下一代文化旅游。

2. 背景技术

2.1 推荐系统

推荐系统是一种数据分析和过滤工具，通过交易阶段与用户交互，通常以评分的形式进行。评分可以有多种形式，最常见的是数值评分（如 1 - 5 分）或普通评分（非常同意、同意、中立、不同意、非常不同意）。推荐系统的关键特征是预测用户的口味和偏好，根据其评级预测和数据分析过滤方式，可分为以下几类：
- 基于内容的 RS ：为物品和用户构建数值化描述其主要特征的档案，通过余弦相似度计算用户对物品的喜好预测。这种方法不需要太多信息来评估用户偏好，但倾向于向用户推荐相同类型的物品。
- 协同过滤（CF）RS ：基于共享意见的概念，通过计算用户和物品之间的相似度来获取有用意见。可分为基于记忆的 CF（创建用户组或物品组）和基于模型的 CF（将已知