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针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题，提出多重隐语义旅游路线表示模型（MLSTR—RM）．MLSTR—RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响，高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义．首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息，然后通过负采样的方式训练模型参数，最后基于MLSTR—RM模型设计个性化景点推荐方法．在真实数据集上的实验表明文中模型的有效性．