Framsteg inom turistekonomin har gjort det möjligt för oss att samla in enorma mängder reseinformation. Om korrekt analyseras, kan dessa data vara en källa till rik intelligens för att tillhandahålla realtids beslutsfattande och för tillhandahållande av reserekommendationer. Turen rekommendation är dock helt annorlunda än traditionella rekommendationer, eftersom turistens val påverkas direkt av resekostnaderna, vilket inkluderar den ekonomiska kostnaden och tiden. Därför ger vi i detta dokument en fokuserad studie av kostnadsmedvetna reserekommendationer. Längs denna linje utvecklar vi två kostnadsmedvetna latent faktor modeller för att rekommendera resepaket genom att beakta både resekostnaden och turistens intressen. Speciellt designar vi först en cPMF-modell, som modellerar turistens kostnad med en 2-dimensionell vektor. Dessutom, i denna CPMF-modell, turistens intressen och resekostnaden läras genom att utforska reseinformation. Dessutom, för att modellera osäkerheten i resekostnaden, introducerar vi ytterligare en Gaussian före i cPMF-modellen och utveckla GcPMF-modellen, där Gaussian tidigare används för att uttrycka osäkerheten i resekostnaden. Slutligen visar experiment på verkliga reseresedata att de kostnadsmedvetna rekommendationsmodellerna överträffar toppmoderna latenta faktormodeller med en betydande marginal. Dessutom kan GcPMF-modellen med Gaussian tidigare bättre fånga effekten av osäkerheten i resekostnaden, och därmed presterar bättre än CPMF-modellen.
Ge och al. REF tillhandahåller två kostnadsmedvetna latent faktor modeller för att rekommendera resepaket genom att beakta både resekostnader och turister intressen och utforma en cPMF-modell som modellerar turisterna kostar med en 2-dimensionell vektor och en GcPMF-modell där Gaussian föregående används för att uttrycka osäkerheten i resekostnaden.
Cost-aware travel tour recommendation
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}