查询结果:   王婧虹,李银胜.基于人性化用户特征的在线酒店推荐技术研究[J].计算机应用与软件,2019,36(2):113 - 119.
中文标题
基于人性化用户特征的在线酒店推荐技术研究
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
152
英文标题
A HUMANIZED USER FEATURES APPROACH FOR HOTEL RECOMMENDATION
作 者
王婧虹 李银胜 Wang Jinghong Li Yinsheng
作者单位
复旦大学软件学院 上海 201203     
英文单位
School of Software, Fudan University, Shanghai 201203, China     
关键词
酒店推荐 数字灵魂模型 人性化特征 协同过滤
Keywords
Hotel recommendation Cyber-Anima model Humanized features Collaborative filtering
基金项目
作者资料
王婧虹,硕士生,主研领域:电子商务。李银胜,副教授。 。
文章摘要
近年来,人们对于酒店的需求与日俱增。但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场。已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限。对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法。根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型。计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集。以“酒店管理营运博弈沙盘”为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件。实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题。
Abstract
In recent years, people’s demand for hotels is increasing rapidly. However, in the face of various hotel services, the problem of how to choose has become increasingly prominent, and accurate and reasonable personalized hotel recommendation has a huge market. The existing traditional recommendation technology and its recommendation system do not analyze and explain user behavior from endogenous parameters, and there are limitations in the accuracy of user interest point discovery and recommendation in the case of sparse data. This paper proposed a humanized user modeling and recommendation method for hotels. According to the Cyber-Anima model proposed by the laboratory, it was mapped to the hotel field, and a humanized hotel user model was obtained. We calculated the similarity between user preferences and hotel features, and combined the recommendation technology based on collaborative filtering to get the recommendation candidate set. Based on the e-learning software developed by our laboratory and used by tens of hotel management schools, we did the experiments. The experimental results show that this method has higher accuracy, recall and operation efficiency than the simple feature parameter matching and common collaborative filtering, and solves the problem of cold start and data sparseness to a certain extent.
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