14、旅游推荐系统：方法、应用与研究缺口

旅游推荐系统：方法、应用与研究缺口

1. 旅游景点推荐的重要性

旅游涉及众多因素，一个有效的推荐系统对于分析这些方面并提供合适的建议至关重要。由于游客对陌生地方的了解有限，在选择旅游目的地时常常面临挑战，因此需要一个能有效推荐旅游景点的系统。

旅游行业已经认识到推荐系统的重要性。一种创新的方法是利用关联开放数据来创建旅游推荐，这种方法会考虑多样和异构的数据以制定建议。此外，分析 Facebook 签到数据也被用于开发推荐系统，这些数据能揭示用户去过的地方、访问频率以及他们偏好的场所类型，为创建个性化推荐系统提供有价值的见解。

不过，旅游推荐系统也面临一些挑战。与其他领域的推荐系统相比，旅游推荐系统需要考虑更多方面，因为旅游涉及交通、住宿、景点等相互关联的领域，在进行推荐时必须综合考虑这些因素。

2. 旅游推荐系统的方法综述

2.1 基于协同过滤的旅游推荐系统

协同过滤是最古老的推荐方法之一，它通过找到兴趣相似的用户群体，分析这些相似用户的偏好来进行推荐。早期有人将协同过滤与主成分分析结合，并使用自适应神经模糊推理分析和支持向量回归来提供更准确的推荐。

基于协同过滤的位置推荐系统已经得到开发，但单纯的协同过滤可以通过结合其他方法来提高准确性，例如基于用户隐式反馈的内容感知协同过滤，这种方法能很好地处理冷启动问题。

协同过滤还可以用于处理移动游客的推荐问题。通过考虑用户的移动信息，如当前位置、时间、天气条件等，并结合无线传感器网络来精确获取用户位置和上传评分信息，利用上下文感知评分来确定用户的兴趣点。

在群体推荐系统中，协同过滤也可以发挥作用。结合上下文感知