【摘要】：近年來(lái),旅游業(yè)持續(xù)快速發(fā)展,并對(duì)世界各地許多國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)。與此同時(shí),旅游推薦系統(tǒng)也得到了廣泛應(yīng)用,它可以幫助游客從冗余、雜亂的信息中找到感興趣的旅游產(chǎn)品和服務(wù),同時(shí)也有助于在線旅游運(yùn)營(yíng)商制定個(gè)性化旅游推薦,從而在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中擁有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)能力。大多數(shù)現(xiàn)有的推薦技術(shù)只關(guān)注于游客的偏好、著重于提高顧客購(gòu)買率。但越來(lái)越多的研究認(rèn)識(shí)到,游客需求隨機(jī)的情況下,在線旅游運(yùn)營(yíng)商的收益也是旅游推薦中應(yīng)考慮的一個(gè)重要方面。本文重點(diǎn)研究在線旅游運(yùn)營(yíng)商在推薦過程中,面對(duì)隨機(jī)的游客需求,如何進(jìn)行產(chǎn)品推薦,以取得較低的推薦成本。本文的主要研究工作如下:首先,通過對(duì)國(guó)內(nèi)外旅游推薦的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,指出現(xiàn)有研究的不足,從而強(qiáng)調(diào)開展本文研究的意義和重要性。然后,站在在線旅游運(yùn)營(yíng)商的角度,綜合考慮旅游推薦成本和游客需求的隨機(jī)性,明確本文研究的旅游推薦問題。其次,構(gòu)建擴(kuò)展圖優(yōu)化模型及求解算法。本文提出基于擴(kuò)展圖的推薦優(yōu)化模型,用以對(duì)top-N推薦策略進(jìn)行優(yōu)化。top-N推薦策略只側(cè)重于用戶偏好。由于本文提出的基于擴(kuò)展圖的推薦優(yōu)化模型是一個(gè)非線性離散優(yōu)化問題,其包含指數(shù)次方的約束,直接求解非常困難。我們通過對(duì)問題轉(zhuǎn)化,并提出一個(gè)割平面算法逐步迭代進(jìn)行求解。最后,進(jìn)行相關(guān)的數(shù)值實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證本文基于擴(kuò)展圖優(yōu)化方法的有效性,表明該方法構(gòu)建的擴(kuò)展圖結(jié)構(gòu)可以同時(shí)取得高水平的需求滿足率和較低的推薦成本。此外,本文還討論了該推薦優(yōu)化方法的計(jì)算復(fù)雜度、解的質(zhì)量和方法魯棒性等方面。
【圖文】：

型求解的平均 CPU 時(shí)間與 top-N 的取值的關(guān)系，可以看出，CPU 時(shí)間隨著顯著下降。例如，當(dāng)有 40 個(gè)候選景點(diǎn)和 40 個(gè)游客類時(shí)，N = 6, 8, 10 和 1時(shí)間分別為 N = 4 時(shí)的 33.09％，，6.34％，3.78％和 1.63％。圖 4-2 顯示了據(jù)規(guī)模的情況下（= m 3=0, n 40=; m 3=0, n 60），Ψ 與 top-N 的關(guān)系，表明值的增加，Ψ 值也隨之增加，即通過對(duì)優(yōu)化模型求解可以得到靈活性更高。請(qǐng)注意，N 的大小反映了在線旅游運(yùn)營(yíng)商可以為游客提供的推薦景點(diǎn)的數(shù)是推薦結(jié)果的多樣性。綜合以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證明了本文的推薦優(yōu)化模型具性質(zhì)，即，隨著旅游推薦結(jié)果多樣性的增加（表現(xiàn)為 N 取值的增加），推度Ψ 也隨之增加，同時(shí)模型求解的 CPU 時(shí)間顯著下降。 在本文中，我們 推薦策略中對(duì)每個(gè)游客類推薦 8 個(gè)最相關(guān)的景點(diǎn)，即 top-N 推薦策略中的后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究如無(wú)特別指出則均基于這一假設(shè)。

圖 4-2 Ψ 與 top-N 的關(guān)系表 4.2 不同數(shù)量的候選景點(diǎn)和游客類的計(jì)算結(jié)果n CPU 時(shí)間（s）選擇合作的景點(diǎn)數(shù)連線數(shù) 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.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F592;F724.6

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本文編號(hào)：2700958