8、智能旅游中利用隐式用户数据实现用户建模

智能旅游中利用隐式用户数据实现用户建模

在智能旅游应用场景中，利用隐式用户数据进行用户建模是提升推荐系统效果的关键。以下将介绍几种可用于用户建模的社交网络应用、智能手机上下文感知、数据过滤的语义网技术以及实现个性化的层次分析法。

1. 用于用户建模的替代社交网络应用

• Twitter
  • 平台概况 ：Twitter是2006年由Evan Williams和Chris Hughes在加利福尼亚州旧金山推出的在线社交网络平台。2021年约有4.2979亿用户，预计到2025年将增至4.9748亿。尽管它无法与Facebook和YouTube等社交媒体巨头相比，但多年来众多研究人员对其在数据提取方面的作用进行了研究，同时也有一些智能旅游领域的研究项目关注利用Twitter实现智能旅游体验。
  • 数据提取与应用 ：该平台允许用户撰写最多280个字符的推文、与已发布的推文互动并关注其他用户，这使得提取用户的宝贵信息成为可能。例如，Nidhi等人利用Twitter的API识别用户的朋友和关注者、时间线以及包含特定短语或主题标签的推文，并构建了基于内容的Twitter推荐系统；Tiwari等人则通过利用Twitter的隐式信息推断用户兴趣，克服协同过滤推荐系统中的冷启动问题；还有研究使用IBM Watson平台分析推文，以预测用户感兴趣的产品和服务类别。
  • 未来研究方向 ：认识到Twitter平台的潜力对于创建智能旅游推荐系统至关重要，未来可聚焦于利用文本分析、主题建模等新技