一种基于概率图模型的个性化旅游游记推荐方法

摘要

本发明提供一种基于概率图模型的个性化旅游游记推荐方法，该发明采用伽马分布，泊松分解算法，对未知的用户偏好，地点特征进行很好的估算，能够利用文本信息及地点，是否点评游记等三个信息挖掘出这些隐特征，不用考虑读者的地理位置，景点的位置等一些无法获取的信息，能够提高推荐的准确率；采用联合的概率图模型，对于推荐系统中常见的“冷启动”问题，以及对于多图少字的游记能够很好的解决。