崔春生，王雪，李文龙

北京物资学院信息学院, 北京 101149

出版日期:2020-06-25发布日期:2020-08-25

Research on the Algorithm of Tourist Attraction Recommendation Based　on User's Online Comments

CUI Chunsheng ,WANG Xue, LI Wenlong

School of Information, Beijing Wuzi University, Beijing 101149

Online:2020-06-25Published:2020-08-25







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本文评论

随着互联网的快速发展, 推荐系统的研究和应用朝着多方向、多领域 发展, 传统的推荐算法已经不再满足某些特定领域准确率的要求.考虑到用户在线评论信息可以获得用户对产品偏好信息及偏好程度, 文章提出一种基于用户在线评论的旅游景点推 荐算法.首先, 该算法用爬虫软件和Jieba分词对用户旅游景点的在线评论信息进行获取和预处理.其次, 利用情感强度分析法确定每条评论相对景点各属性的评价标度.再次, 依据处理后的在线评论信息计算用户对景点各属性的权重.最后, 利用TOPSIS排序方法实现对用户旅 游景点的推荐.实验表明, 该算法可以有效的确定用户对景点的偏好程度, 有效提升旅游景点推荐的准确性.

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