协同过滤算法在旅游景点推荐中的应用

"基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型研究" 本文主要探讨了如何利用协同过滤算法来构建一个更有效的旅游景点推荐模型。协同过滤是一种常用的推荐系统算法，它基于用户的历史行为和偏好，通过寻找具有相似兴趣的用户群体，来预测用户可能感兴趣的新内容。在旅游领域，这一算法能帮助解决传统推荐系统中缺乏个性化和新颖性的问题。 首先，文章指出，随着互联网技术的快速发展，旅游爱好者可以通过各种平台获取丰富的旅游信息。然而，海量的信息使得用户难以快速找到符合个人兴趣的景点，因此推荐模型在此背景下显得尤为重要。推荐模型能够通过分析用户历史行为，快速筛选出对用户有价值的信息，提高信息发现的效率。 协同过滤算法的核心在于计算用户之间的相似度。在旅游景点推荐模型中，这一算法首先需要获取用户的历史旅行记录。通过使用DOM（Document Object Model）技术，可以解析和提取目标用户的历史旅游数据。这些数据随后被传递到推荐算法模块，其中，协同过滤算法会计算用户间的相似度，找出与目标用户兴趣最接近的邻居用户集合。 接下来，推荐综合处理模块将介入，它会去除目标用户已经游览过的景点，以确保推荐的新鲜度。最终形成的推荐集将包含目标用户可能感兴趣但尚未参观的景点，从而提供更加全面且个性化的推荐。 实验证明，与传统的关联规则为基础的旅游景点推荐模型相比，基于协同过滤算法的模型能推荐更多的新信息，内容更全面。这表明，协同过滤算法在旅游推荐领域的应用能够显著提升推荐模型的性能和用户体验。 关键词涉及到的技术和概念包括协同滤波（一种机器学习算法），DOM（用于解析HTML或XML文档的技术），用户相似度（衡量用户兴趣匹配程度的指标），近邻集合（包含与目标用户兴趣相近的其他用户），以及旅游景点推荐模型（用于根据用户行为预测其可能喜欢的旅游目的地的系统）。中图分类号和文献标识码则指明了该研究在信息技术和计算机科学领域的定位。 这篇研究展示了协同过滤算法在旅游景点推荐中的潜力，为旅游行业的个性化服务提供了新的思路和技术支持。通过优化推荐模型，不仅能够提升用户的旅游体验，也对旅游业的数字化发展起到了推动作用。