基于用户隐式数据的个性化酒店推荐算法䥺Symbol`@@
史达1,于淼川2*,李梦琪21.东北财经大学旅游与酒店管理学院, 辽宁 大连 116025;2.东北财经大学国际商学院, 辽宁 大连 116025
发布日期:
2021-07-19作者简介:
史达(1973— ),男,博士,教授,博士生导师,研究方向为旅游信息化. E-mail:shidadufe@126.com*通信作者简介:于淼川(1997— ),男,硕士研究生,研究方向为商业数据分析. E-mail:yumiaochuan_dufe@163.com;Personalized hotel recommendation algorithm based on user implicit data
SHI Da1, YU Miao-chuan2*, LI Meng-qi21. School of Tourism and Hospitality Management, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, China;
2. International Business College, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, China
Published:
2021-07-19摘要/Abstract
摘要: 在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义。考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利用XGBoost训练对改进后的推荐结果进行过滤,得到较好的个性化酒店推荐系统。文中采用真实的脱敏数据,证明利用层叠模型构建个性化酒店推荐系统的推荐效果更加精准,对于酒店在线平台的个性化服务具有较强的参考价值。
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