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摘要
景点推荐系统可以帮助游客过滤大量的无关信息,还能辅助商家发掘潜在的顾客.然而,现有的基于传统方法的推荐系统,如基于内容的推荐或协同过滤系统,虽推荐过程相对透明直观,但由于数据稀疏性的存在,推荐结果往往不够准确;基于深度学习的推荐方法,虽在一定程度上提高了推荐结果的精度,但由于缺乏可解释性和透明度,难以满足部分用户理解推荐依据的愿望,也阻碍了此类方法的推广应用.为了解决当前方法所存在的局限,本文引入基于知识图谱的景点推荐框架,将推荐过程与知识图谱嵌入相结合,推断用户兴趣在知识图谱上的传播路径,以此作为推荐依据.此外,本文通过对真实旅游数据的多角度时空分析,探究旅游活动的时空规律,并将其应用于景点推荐框架中,提出一种面向旅游的基于知识图谱的可解释推荐方法——Geo-RippleNet,并通过构建基于开放网络资源的旅游知识图谱,对Geo-RippleNet进行了全面的实验验证.结果表明,本文提出的基于知识图谱的景点推荐方法,不仅可以最大限度地吸收知识图谱丰富的语义信息,从而实现可观的性能提升,还能充分利用图谱的关系知识,推理兴趣传播路径,以增强推荐结果的可解释性.此外,将旅游活动的时空规律融入到上述推荐框架中,能够还原用户出游和决策的时空过程,进一步提高方法的性能表现.
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