协同过滤算法应用于景点推荐研究

摘要

旅游电子商务与网络社交媒体发展导致旅游信息爆炸式增长,用户面临信息过载问题.为使用户快速获取并甄别信息,将传统协同过滤推荐算法应用于景点推荐,游客对景点评分构成评分矩阵,计算景点之间相似度,根据相似景点评分预测游客对目标景点评分.实验结果显示,景点预测评分平均绝对误差为0.696,Item-based景点推荐算法能根据游客偏好推荐景点.