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该文首先分析了个性化旅游推荐系统的数据来源,并介绍了用户行为数据、用户标签数据、上下文信息和基于社交网络数据等推荐技术近年来的研究进展。其次,分析了能提升推荐性能的混合推荐技术以及满足多约束场景的基于约束的推荐技术,介绍了相关领域的最新研究成果。最后,展望了个性化旅游推荐技术研发的发展方向。
个性化旅游推荐技术研究及发展综述
【摘 要】
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该文首先分析了个性化旅游推荐系统的数据来源,并介绍了用户行为数据、用户标签数据、上下文信息和基于社交网络数据等推荐技术近年来的研究进展。其次,分析了能提升推荐性能
【机 构】
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贵州师范学院数学与大数据学院,贵州师范学院大数据科学与智能工程研究院,贵州大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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物联网技术
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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贵州师范学院2016年度“一体两翼”学科专业发展专项科学研究项目(2016YTLY09);贵州省省级重点学科“计算机科学与技术”(ZDXK[2018]007号);2016年贵州省省级重点支持学科“计算机应用技术”(黔学位合字ZDXK[2016]20号);“贵州师范学院大学生互联网+创新创业训练中心”(黔教高发[2015]337号;黔教高发[2017]158号);贵州省教育厅创新群体重大研究项目
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