基于游记主题挖掘与表达的旅游信息推荐研究

发布时间：2018-01-31 13:10

本文关键词： 在线旅游平台游记信息推荐信息服务文本挖掘　出处：《现代情报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅游信息细粒度推荐具有指导意义与实践意义。
[Abstract]:[Objective / significance] aiming at online tourism platform, this paper proposes a new strategy of mining travel travel subject labels, and recommending travel information by representative travel notes and related contents. [Methods / process] on the basis of constructing LDA topic model by using text mining technology and forming the topic label of traveling text, the algorithm of travel representation is adopted. In order to objectively express the text clustering results and the semantic relationship between the subject words, the travel information recommendation for the high description and high loyalty travel notes of the corresponding labels is selected. And take the "Hangzhou Journey" in the Grasshopper Honeycomb Travel Network as an example to verify it. [Results / conclusion] the results show that this method can find out the real tourism hot spots and key information needs of tourists in the historical tourism experience, and the recognition and clustering of high similarity travel records have a good effect. It is of guiding and practical significance to the fine granularity recommendation of tourism information.
【作者单位】：武汉大学信息资源研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”(项目编号:71420107026)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 网络游记作为人们获取旅游信息的重要来源之一,已经成为一种传递旅游信息的网络口碑,帮助并影响着旅游者的决策行为。在此背景下,游记资源的组织和整合对于在线旅游平台中的信息序化以及信息推荐策略研究具有重要意义。如今,在线旅游平台对于游记资源供用户筛选的条件大都局限

【相似文献】