| 基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐 |
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| 引用本文： | 孙文平,常亮,宾辰忠,古天龙,孙彦鹏.基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐[J].计算机科学,2019,46(2):56-61. |
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| 作者姓名： | 孙文平 常亮 宾辰忠 古天龙 孙彦鹏 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林541004;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林541004;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林541004;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林541004;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林541004 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(U1501252,61572146),广西创新驱动重大专项项目(AA17202024),广西自然科学基金项目(2016GXNSFDA380006),广西信息科学实验中心平台建设项目(PT1601),广西可信软件重点实验资助 |
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| 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。
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| 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 |
| 收稿时间： | 2018/1/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/3/15 0:00:00 |
Travel Route Recommendation Based on Knowledge Graph and Frequent Sequence Mining |
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| SUN Wen-ping,CHANG Liang,BIN Chen-zhong,GU Tian-long and SUN Yan-peng.Travel Route Recommendation Based on Knowledge Graph and Frequent Sequence Mining[J].Computer Science,2019,46(2):56-61. |
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| Authors: | SUN Wen-ping CHANG Liang BIN Chen-zhong GU Tian-long and SUN Yan-peng |
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| Affiliation: | Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China,Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China,Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China,Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China and Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Travel route recommendation Knowledge graph Frequent sequence pattern mining User generated data |
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