公开(公告)号：CN106997389B

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201710201405.5

申请日：2017-03-30

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 吴勇 ,  陈岭 ,  徐振兴 ,  施彦

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明涉及一种基于多数据集和协同张量分解的旅游景点推荐方法，通过利用不同数据源的用户行为信息为用户提供细粒度的旅游推荐服务。本发明首先从社交网站中获取多个数据集的信息；然后基于用户旅行历史信息构建用户‑景点‑时间张量，并结合协同张量分解模型对该张量进行分解和补全，获得用户的旅行偏爱；最后根据补全的用户‑景点‑时间张量以及用户输入的旅游城市和时间情景信息为用户推荐合适的旅游景点。该方法能够为用户提供基于时间感知的旅游景点推荐服务。

公开(公告)号：CN106997389A

公开(公告)日：2017-08-01

申请号：CN201710201405.5

申请日：2017-03-30

Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司

Inventor： 吴勇 ,  陈岭 ,  徐振兴 ,  施彦

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/14

Abstract: 本发明涉及一种基于多数据集和协同张量分解的旅游景点推荐方法，通过利用不同数据源的用户行为信息为用户提供细粒度的旅游推荐服务。本发明首先从社交网站中获取多个数据集的信息；然后基于用户旅行历史信息构建用户‑景点‑时间张量，并结合协同张量分解模型对该张量进行分解和补全，获得用户的旅行偏爱；最后根据补全的用户‑景点‑时间张量以及用户输入的旅游城市和时间情景信息为用户推荐合适的旅游景点。该方法能够为用户提供基于时间感知的旅游景点推荐服务。