基于扩展图理论的在线旅游运营商个性化推荐策略优化研究

发布时间：2020-06-07 05:58

【摘要】：近年来,旅游业持续快速发展,并对世界各地许多国家的经济发展做出了重大贡献。与此同时,旅游推荐系统也得到了广泛应用,它可以帮助游客从冗余、杂乱的信息中找到感兴趣的旅游产品和服务,同时也有助于在线旅游运营商制定个性化旅游推荐,从而在当今竞争激烈的市场中拥有更强的竞争能力。大多数现有的推荐技术只关注于游客的偏好、着重于提高顾客购买率。但越来越多的研究认识到,游客需求随机的情况下,在线旅游运营商的收益也是旅游推荐中应考虑的一个重要方面。本文重点研究在线旅游运营商在推荐过程中,面对随机的游客需求,如何进行产品推荐,以取得较低的推荐成本。本文的主要研究工作如下:首先,通过对国内外旅游推荐的研究现状进行分析,指出现有研究的不足,从而强调开展本文研究的意义和重要性。然后,站在在线旅游运营商的角度,综合考虑旅游推荐成本和游客需求的随机性,明确本文研究的旅游推荐问题。其次,构建扩展图优化模型及求解算法。本文提出基于扩展图的推荐优化模型,用以对top-N推荐策略进行优化。top-N推荐策略只侧重于用户偏好。由于本文提出的基于扩展图的推荐优化模型是一个非线性离散优化问题,其包含指数次方的约束,直接求解非常困难。我们通过对问题转化,并提出一个割平面算法逐步迭代进行求解。最后,进行相关的数值实验,以验证本文基于扩展图优化方法的有效性,表明该方法构建的扩展图结构可以同时取得高水平的需求满足率和较低的推荐成本。此外,本文还讨论了该推荐优化方法的计算复杂度、解的质量和方法鲁棒性等方面。
【图文】：

型求解的平均 CPU 时间与 top-N 的取值的关系，可以看出，CPU 时间随着显著下降。例如，当有 40 个候选景点和 40 个游客类时，N = 6, 8, 10 和 1时间分别为 N = 4 时的 33.09％，，6.34％，3.78％和 1.63％。图 4-2 显示了据规模的情况下（= m 3=0, n 40=; m 3=0, n 60），Ψ 与 top-N 的关系，表明值的增加，Ψ 值也随之增加，即通过对优化模型求解可以得到灵活性更高。请注意，N 的大小反映了在线旅游运营商可以为游客提供的推荐景点的数是推荐结果的多样性。综合以上实验结果，证明了本文的推荐优化模型具性质，即，随着旅游推荐结果多样性的增加（表现为 N 取值的增加），推度Ψ 也随之增加，同时模型求解的 CPU 时间显著下降。 在本文中，我们 推荐策略中对每个游客类推荐 8 个最相关的景点，即 top-N 推荐策略中的后续的实验研究如无特别指出则均基于这一假设。

图 4-2 Ψ 与 top-N 的关系表 4.2 不同数量的候选景点和游客类的计算结果n CPU 时间（s）选择合作的景点数连线数 ΨnFuF40 19.80 9 100 0.9736 0.9985 0.9953 0.60 27.82 10 162 0.9785 0.9984 0.9959 0.80 23.57 11 230 0.9855 0.9984 0.9966 0.100 26.67 11 288 0.9881 0.9971 0.9951 0.40 62.10 12 103 0.9547 0.9957 0.9925 0.60 69.54 13 158 0.9605 0.9942 0.9919 0.80 82.71 14 220 0.9708 0.9975 0.9949 0.100 73.68 14 288 0.9781 0.9972 0.9949 0.40 281.77 16 107 0.9448 0.9980 0.9948 0.60 218.01 17 163 0.9554 0.9977 0.9944 0.
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F592;F724.6

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本文编号：2700958