基于 POI 嵌入方法的用户偏好旅游路线推荐
人工智能
2021-03-04 v1 信息检索
摘要
对于身处陌生国家的游客而言，行程规划与推荐是颇具挑战的任务。许多旅游推荐系统仅考虑宽泛的 POI 类别，难以契合用户偏好及其他位置约束。我们提出一种利用 POI 嵌入方法进行个性化旅游推荐的算法，该方法可对 POI 类型进行更精细的表示。我们的推荐算法将生成一串 POI 序列，在优化时间与位置约束的同时，依据相似游客的历史轨迹满足用户偏好。我们的旅游推荐算法被建模为自然语言处理中的词嵌入模型，并结合一种满足时间约束的迭代行程生成算法。基于 4 座城市的 Flickr 数据集，初步实验结果表明，依据召回率、精确率与 F1 分数衡量，我们的算法能够推荐相关且准确的行程。
引用
@article{arxiv.2103.02464,
title = {User Preferential Tour Recommendation Based on POI-Embedding Methods},
author = {Ngai Lam Ho and Kwan Hui Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02464},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the 26th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI'21), Poster Track