Abstract-Använda rekommenderar system med hjälp av datorsystem teknik för att stödja turist rådgivningsprocessen erbjuder många fördelar jämfört med det traditionella systemet. En kunskapsbaserad recommender resonerar om passformen mellan en användares behov och funktionerna i tillgängliga produkter. Att tillhandahålla en effektiv service i etiopiska turistsektorn är avgörande för att locka fler utländska och lokala turister. Det finns dock stora problem som behöver lösas omedelbart. För det första svårigheten att få snabba, tillförlitliga och konsekventa expertråd inom sektorn som är lämpliga för varje besökares egenskaper och kapacitet. För det andra brister i antalet erfarna experter och samråd med enskilda personer som kan ge råd om turismfrågor i landet. Därför syftar detta dokument till att utforma ett recommender system för turistattraktion område och besökstid val som kan hjälpa experter och turister att fatta lämpliga beslut som hjälper dem att få snabb och konsekvent rådgivning. För att besökarna ska kunna identifiera turistattraktionsområden som har störst potential för framgång/tillfredsställelse och som matchar deras personliga egenskaper. Systemet ger rekommendationer till besökare baserat på tidigare lösta fall och ny fråga ges av turisten. För denna studie används ca 615 fall som samlas in från National Tour operation och 10 attribut som samlas in från experter som fallbas. Dessa attribut och fall används som kunskapsbas för att konstruera fallbaserad rekommendation. Systemet beräknar likheten mellan befintliga fall och nya frågor som tillhandahålls av besökarna, och ger lösning eller rekommendation genom att ta bästa fall till den nya frågan. I denna studie används JCOLIBRI fallbasutvecklingsverktyg för att utveckla prototypen. JCOLIBRI innehåller både användargränssnitt som gör det möjligt för besökare att ange sina sök- och programmeringskoder med hjälp av Java skriptspråk. För att avgöra prototypens tillämplighet i domänområdet har systemet utvärderats genom att involvera domänexperter och besökare genom visuell interaktion med hjälp av kriterierna för lätthet att använda, tidseffektivitet, tillämplighet i domänområdet och ge korrekt rekommendation. Baserat på prototypen användaracceptans testning, den genomsnittliga prestandan för systemet är 80% och 82% av domän experter respektive besökare. Systemets prestanda mäts också med hjälp av standardmåttet recall (IR-system) precisions- och noggrannhetsmått, där systemet registrerar 83 % recall, 61 % precision och 85,4 % noggrannhet.
I detta sammanhang kan RS som utformats i REF hjälpa besökare att identifiera de turistattraktionsområden som bäst motsvarar deras personliga profiler.
Recommender System in Tourism Using Case based Reasoning Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Engineering and Electronic Business', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}