【摘 要】
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针对旅游推荐系统中基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题,以及现有轨迹挖掘方法忽略旅游轨迹中高级语义的问题,提出基于门控循环单元轨迹挖掘模
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.U1501252,61572146);广西自然科学基金项目(No.2016GXNSFDA380006);广西创新驱动重大专项项目(No.AA17202024);广西信息科学实验中心平台建设项目(No.PT1601);广西高校中青年教师基础能力提升项目(No.2018KYD203);广西可信软件重点实验课题(No.KX201729)资助~~
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针对旅游推荐系统中基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题,以及现有轨迹挖掘方法忽略旅游轨迹中高级语义的问题,提出基于门控循环单元轨迹挖掘模型的推荐方法.为了充分利用旅游轨迹的高级语义信息,基于循环神经网络设计轨迹挖掘表示模型,对游客的旅游轨迹进行建模,在利用游客历史轨迹建模后向游客提供个性化旅游景点推荐.在真实旅游轨迹数据集上的实验表明,相比广泛使用的基线方法,文中方法在景点推荐的准确性和质量上都有一定提高.
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