【摘 要】
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互联网技术和社会经济的快速发展使得人们对旅游的需求越来越高,现有的旅游信息推荐系统实现旅游景点推荐的同时,主要存在两个方面的问题:一方面现有的旅游推荐方法对旅游文本信息特征分析通常采用浅层学习,该方法无法有效的对用户和旅游项目特征的深层次关系进行学习;另一方面对旅游文本信息的低维数据特征组合的稀疏问题没有得到有效的解决。基于此,本文提出了一种基于场加权分解机的旅游信息推荐系统。对于使用文本信息进行
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互联网技术和社会经济的快速发展使得人们对旅游的需求越来越高,现有的旅游信息推荐系统实现旅游景点推荐的同时,主要存在两个方面的问题:一方面现有的旅游推荐方法对旅游文本信息特征分析通常采用浅层学习,该方法无法有效的对用户和旅游项目特征的深层次关系进行学习;另一方面对旅游文本信息的低维数据特征组合的稀疏问题没有得到有效的解决。基于此,本文提出了一种基于场加权分解机的旅游信息推荐系统。对于使用文本信息进行推荐的旅游推荐系统,在使用文本信息时由于没有考虑语义相似性而无法获得文本信息的全面特征,所以本文在数据预处理阶段采用词嵌入方法中的Skip-Gram模型对文本信息进行词向量转换处理,该方法可以实现把网络爬虫后得到的旅游相关的文本信息用低维实值的向量表示,增强了文本语义关联,有利于下一步神经网络对文本信息的处理。对现有的推荐算法无法有效的对文本深层次特征进行学习的问题,提出一种基于场加权分解机的旅游信息预测模型,模型由卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和场加权分解机共同构成,模型采用CNN对旅游评论文本信息特征进行深层次提取和RNN对旅游用户、景点基本信息进行深层次特征提取。采用场加权分解机算法将神经网络的输出构建在一个共同作用层,进一步学习从CNN和RNN中提取到的旅游文本特征之间的相互作用,可有效解决数据特征组合的稀疏性对推荐系统的影响。本文对基于场加权分解机的旅游信息推荐预测模型的MAE、MSE、多样性和准确率等评判指标进行了理论分析,通过对Slop One、User CF等不同算法的验证可得,基于场加权分解机的预测模型的MAE、MSE最小;不同推荐景点（N）下,基于场加权分解机的预测模型准确率最高。系统使用Python作为开发语言,利用Django、My SQL等设计并实现了可视化Web应用界面。将训练好的预测模型应用到四川省旅游信息推荐系统中,通过对四川省2422个景点的推荐测试表明,推荐准确率高,系统运行稳定。
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