【摘 要】
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基于会话的协同过滤用固定时间窗划分交互历史并将用户兴趣表示为这些阶段的序列,但是旅游数据的高稀疏性会导致某些阶段内没有交互行为和近邻相似度计算困难的问题。为了缓
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航大学工程技术训练中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1533104);河北省自然科学基金资助项目(E2016202341);天津市自然科学基金资助项目(14JCZDJC32500);中央高校基本科研业务费资助项目(ZXH2012P009)~~
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基于会话的协同过滤用固定时间窗划分交互历史并将用户兴趣表示为这些阶段的序列,但是旅游数据的高稀疏性会导致某些阶段内没有交互行为和近邻相似度计算困难的问题。为了缓解数据稀疏,有效利用数据特性,提出了基于动态聚类的旅游线路推荐算法。该方法首先分析了旅游数据不同于其他标准数据的特性;其次利用动态聚类得到的变长时间窗口对游客交互历史进行划分,利用潜在狄利克雷分布（LDA）抽取每个阶段的概率主题分布,结合时间惩罚权值建立用户兴趣漂移模型;接着,通过反映年龄、线路季节、价格等因素的游客特征向量为目标游客选择近邻和候选
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