孙文平,常亮,宾辰忠,古天龙,孙彦鹏.基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐[J].计算机科学,2019,46(2):56-61
基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐
Travel Route Recommendation Based on Knowledge Graph and Frequent Sequence Mining
投稿时间:2018-01-26  修订日期:2018-03-15
DOI:
中文关键词:  旅游路线推荐,知识图谱,频繁序列模式挖掘,用户生成内容
英文关键词:Travel route recommendation,Knowledge graph,Frequent sequence pattern mining,User generated data
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(U1501252,61572146),广西创新驱动重大专项项目(AA17202024),广西自然科学基金项目(2016GXNSFDA380006),广西信息科学实验中心平台建设项目(PT1601),广西可信软件重点实验资助
作者单位E-mail
孙文平 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林541004  
常亮 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林541004  
宾辰忠 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林541004 binchenzhong@guet.edu.cn 
古天龙 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林541004  
孙彦鹏 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林541004  
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中文摘要:
      大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出。针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线。基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验。
英文摘要:
      Big data provide a huge amount of information and bring the information overload problem to users.This situa-tion is more serious in tourism field.To solve the problem that tourists need to spend a lot of time and energy to prepare a travel plan,this paper firstly proposed a method to construct a knowledge graph incorporating heterogeneous tourism data to extract the knowledge in tourism field.Secondly,this paper used the knowledge graph and travelogues to gene-rate the travel route database,and proposed a frequent route sequence pattern mining algorithm which can generate mass candidate routes according to the tourists’ type.Finally,a multi-dimensional route searching and ranking mechanism was designed to recommend personalization travel routes.The experimental results illustrate that the proposed method can adopt various factors,i.e.the number of tourist’s travel days,user types and attractions preferences,to help tourists to design personalized travel routes and effectively improve the tour experience.
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