| 基于地理标记照片的个性化景点推荐方法 |
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| 引用本文： | 叶凡,孙玉,陈崇成,于大宇.基于地理标记照片的个性化景点推荐方法[J].地球信息科学,2021,23(8):1391-1400. |
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| 作者姓名： | 叶凡 孙玉 陈崇成 于大宇 |
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| 作者单位： | 1.福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 3501082.福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,福州 3501083.武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079 |
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| 基金项目： | 旗山学者奖励支持计划(XRC-19001);国家重点研发计划项目(2017YFB0504202) |
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| 摘 要： | 研究如何根据已有的海量旅游信息及数据,为游客个性化推荐旅游景点具有重要意义。本文利用从Flickr网站获取的2013—2018年香港特别行政区范围内的地理标记照片来识别旅游景点,并根据游客游览顺序重建旅游轨迹。在此基础上,针对现有方法尚未考虑游客偏好在旅行过程中会发生动态变化的问题,提出一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）和用户长短期偏好的个性化景点推荐方法（A Recommendation Method Based on LDA and User's Long and Short-Term Preference, L-ULSP）。该方法利用LDA主题模型获取景点特征信息,挖掘景点间的相关性,再利用注意力机制和长短期记忆网络分别学习用户的长期偏好和短期偏好,最后结合长短期偏好捕捉用户偏好的动态变化。实验结果表明, L-ULSP方法所推荐的景点在命中率和平均倒数排名2个指标上均优于现有其他方法,证明了本文所提方法可以从景点序列中有效学习游客偏好,并为游客推荐下一个景点。此外,本文通过对比实验,进一步验证了同时考虑用户的长短期偏好能够更好地学习用户的偏好变化。
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| 关 键 词： | 地理标记照片 景点推荐 旅游轨迹 长短期偏好 注意力机制 长短期记忆 主题模型 个性化推荐 |
| 收稿时间： | 2020-10-15 |
A Personalized Attraction Recommendation Method based on Geotagged Photos |
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| YE Fan,SUN Yu,CHEN Chongcheng,YU Dayu.A Personalized Attraction Recommendation Method based on Geotagged Photos[J].Geo-information Science,2021,23(8):1391-1400. |
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| Authors: | YE Fan SUN Yu CHEN Chongcheng YU Dayu |
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| Institution: | 1. Key Lab of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China2. National Engineering Research Center of Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China3. School of Remote Sensing Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | geotagged photos attractions recommendation tourism trajectory long-term and short-term preferences attention mechanism long short-term memory topic model personalized recommendation |
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