利用语言模型进行旅游行程推荐
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2023-11-22 v1 计算与语言
机器学习
摘要
旅游行程推荐涉及规划一组相关的兴趣点（POI）序列，它结合了运筹学（OR）与推荐系统（RS）两个领域的挑战。作为一个 OR 问题，需要在满足某些约束（如行程最长时间）的同时最大化某种效用（如行程中 POI 的受欢迎程度）。作为一个 RS 问题，它与问题或过滤或排序与用户相关的 POI 子集并将其作为行程一部分进行推荐密切相关。本文中，我们探索使用语言模型完成旅游行程推荐与规划任务。该任务具有推荐与用户相关的个性化 POI 并将这些 POI 规划为满足各种约束的行程这一独特需求。我们讨论了该领域的一些方法，例如使用 Word2Vec 和 GloVe 等词嵌入技术学习 POI 嵌入，以及使用基于 transformer 的 BERT 等技术生成行程。
引用
@article{arxiv.2311.12355,
title = {Utilizing Language Models for Tour Itinerary Recommendation},
author = {Ngai Lam Ho and Kwan Hui Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12355},
year = {2023}
}
备注
PMAI23 @IJCAI 2023 2nd International Workshop on Process Management in the AI era