【摘 要】
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采用问卷调查与自动抓取相结合的方式,采集用户信息、用户评分等旅游数据,对数据做分层抽样,生成包含用户旅游喜好信息的“智慧旅游”数据集。围绕该数据集,预处理用户评分并
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院,华东交通大学软件学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762038,61861016)资助项目;江西省科技厅自然科学基金(20171BAB202023)资助项目;江西省科技厅重点研发计划(20171BBG70093)资助项目;教育部人文社会科学研究规划基金(17YJAZH117,16YJAZH029)资助项目;江西省社会科学规划项目(16TQ02)资助项目
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采用问卷调查与自动抓取相结合的方式,采集用户信息、用户评分等旅游数据,对数据做分层抽样,生成包含用户旅游喜好信息的“智慧旅游”数据集。围绕该数据集,预处理用户评分并执行基于用户聚类的协同过滤算法,以计算目标用户与聚类中心的相似性。结合分层抽样模型生成的旅游喜好信息,输出混合推荐列表。实验结果表明:相比基线,混合分层抽样与协同过滤的推荐模型对评分预测的均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别降低11.5%~64.
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