【摘 要】
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路线搜索已经广泛地应用于基于位置的服务和旅游路线推荐等领域.现有的关于路线搜索的研究,通常只考虑景点之间路线的流行程度与用户的需求,因此提供的推荐路线并未考虑景点
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,东北大学信息科学与控制学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070024)资助~~
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路线搜索已经广泛地应用于基于位置的服务和旅游路线推荐等领域.现有的关于路线搜索的研究,通常只考虑景点之间路线的流行程度与用户的需求,因此提供的推荐路线并未考虑景点类别的丰富性,存在类别重复的现象.为了能使用户在短时间内体验所在地区不同类别特色的景点,增强旅游体验效果,文中提出一种新的路线搜索:短时间体验式路线搜索(SERS).该路线搜索方法根据用户给定的查询位置vs、旅行时间限定t以及用户对景点类别选择的集合uc,找到一条非重复多类别且收益最大化的最优景点访问路线.为了有效处理SERS,提出一种预计算结点收益上界值的优化策略,设计了两种优化搜索算法:单收益上界剪枝搜索算法(SUB)和多收益上界剪枝搜索算法(MUB).优化的搜索算法利用收益上界值剪掉了不可能产生结果的分枝,提高了搜索效率.利用Gowalla和Foursquare社交网站真实的签到数据集进行了充分实验,评估了所提出的算法在不同参数设置下的搜索效率,验证了算法的有效性.
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