摘要：大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出。针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线。基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电子信息科学综合
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 哥白尼索引(波兰) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：旅游路线推荐 知识图谱 频繁序列模式挖掘 用户生成内容
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
