群组旅游推荐新算法：基于潜在主题与成本优化

本篇论文深入探讨了"基于潜在主题及成本的群组旅游推荐算法"，由作者陈庚和张玉洁在《中国科技论文在线》上发表，他们隶属于北京邮电大学计算机学院以及智能通信软件与多媒体北京市重点实验室。随着智能设备的普及，地理位置相关的推荐服务，特别是旅游推荐，已成为推荐系统研究中的焦点。个性化推荐关注单个用户的需求，而群组推荐则面临更复杂的问题，它需要兼顾满足群体内每个成员的偏好。 文章的核心研究目标是针对群组旅游推荐场景，提出一种新颖的算法。该算法结合了潜在主题分析，这是一种挖掘用户兴趣背后深层次模式的技术，以及成本考虑，这可能涉及到旅行费用、时间消耗等因素。通过这种方法，论文旨在提高推荐的精确度和召回率，即在众多旅游选项中找到既符合群体整体需求又照顾到个体差异的最佳组合。 为了验证其有效性，作者进行了实验分析，结果表明，他们的算法在处理群组旅游推荐时展现出了显著的优势，能够在满足多样性和针对性之间取得良好的平衡。论文的关键领域标签为"计算机应用"，涵盖了推荐系统、旅游技术以及群组决策支持的计算机科学基础。 整个研究不仅对旅游行业有实际应用价值，也对推荐系统的理论发展有所贡献，尤其是在处理群体行为和需求优化方面。这篇论文的出版，无疑推动了学术界对于如何更有效地进行群组旅游推荐的研究和实践探索。