【摘 要】
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针对现有旅游景点推荐个性化的不足问题，提出了一种基于信任关系与于情景上下文的旅游景点推荐算法。首先在传统的协同过滤算法上以用户信任度代替相似度来解决数据稀疏性；其次
【机 构】
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河南理工大学 计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61300124);河南省基础与前沿项目(152300410212);河南省科技攻关项目(162102310426,172102310250);河南省教育厅自然科学基金资助项目(17A520034)
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针对现有旅游景点推荐个性化的不足问题，提出了一种基于信任关系与于情景上下文的旅游景点推荐算法。首先在传统的协同过滤算法上以用户信任度代替相似度来解决数据稀疏性；其次引入用户情景上下文信息，更全面地反映出用户的个性化需求；最后基于用户的信任度和上下文信息优化，建立一个推荐结果准确度更高的旅游景点推荐模型。模拟实验结果表明，综合考虑信任度和情景上下文信息的推荐策略表现最优。
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