【摘 要】
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传统基于关联规则的旅游景点推荐模型,不能综合其他相似用户的喜好数据,缺少推荐新信息的能力。为此,设计基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型。采用DOM技术搜索目标用户的历
【机 构】
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西南财经大学天府学院,成都腾远达创科技有限公司
【基金项目】
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四川旅游发展研究中心2019年度项目(LY19⁃34)
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传统基于关联规则的旅游景点推荐模型,不能综合其他相似用户的喜好数据,缺少推荐新信息的能力。为此,设计基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型。采用DOM技术搜索目标用户的历史记录,并利用DOMNode类中提供的方法访问并采集页面信息,将采集的数据传送至推荐算法模块,利用协同过滤算法计算用户相似度,求出目标用户的近邻集合。经过推荐综合处理模块剔除掉目标用户已经旅行过的旅游景点,形成最终推荐集推荐给目标用户。至此,模块设计完成。测试结果表明,对于同一目标用户,与传统的推荐模型相比,基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型
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