本文關鍵詞：基于社會媒體的旅游數(shù)據(jù)挖掘與個性化推薦　出處：《西安電子科技大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 社會媒體 旅游異質信息 個性化旅游推薦 可視化信息獲取 多模態(tài)信息融合 景點重排序 集體智慧

【摘要】：在信息化時代,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及,旅游業(yè)有著巨大的發(fā)展空間,人們越來越希望借助互聯(lián)網(wǎng)使旅游更加智能。同時,從互聯(lián)網(wǎng)中獲取的更多且更高質量的旅游信息,能夠豐富人們的旅游經驗并方便旅游計劃的制定和決策,這也使得個性化自由出行成為旅游業(yè)發(fā)展的主流方向。社會媒體上以用戶分享為特點的社區(qū)平臺和以自我表達為特點的自媒體產生了旅游資源的大數(shù)據(jù),這些資源如果被充分地利用在以高科技和新技術為驅動的智能旅游系統(tǒng)上,將為智能旅游研究領域帶來新的生機,且會為互聯(lián)網(wǎng)+旅游的發(fā)展發(fā)揮重要的作用。然而,社會媒體中的旅游數(shù)據(jù)具有以下特點:多樣性、冗余性、異質性和智慧性。針對社會媒體中旅游數(shù)據(jù)的特點,本論文主要解決目前存在的以下難題:社會媒體中旅游可視化信息(文本和圖像)難以高效地獲取;旅游多模態(tài)異構信息難以有效地利用;旅游景點多媒體實體信息難以恰當?shù)貦z索;旅游個性化推薦模型難以合理地構建。因此,論文主要的研究創(chuàng)新點如下:1.提出了一種基于混合特征圖模型的圖像搜索重排序方法,實現(xiàn)了利用混合的視覺特征與圖模型從網(wǎng)絡中快速獲取高質量的互聯(lián)網(wǎng)圖像,從而為基于社會媒體旅游圖像的分析提供數(shù)據(jù)保障。針對目前搜索引擎對圖像檢索的不足,運用視覺信息來彌補基于文本搜索與圖像間存在的語義鴻溝問題。針對單一視覺特征具有局限性的問題,利用潛在語義分析融合多視覺特征得到混合特征,這種混合特征不僅結合了多個單一特征且能保留這些特征之間的潛在關系。針對基于分類和聚類的重排序方法的不足,采用基于圖模型的重排序框架對圖像進行重排序,最終完成基于混合特征圖模型的圖像搜索重排序。此方法能高效且高質量地獲取社會媒體中的圖像信息,進而為后續(xù)的旅游圖像分析挖掘與個性化推薦工作做準備。2.提出了一種基于用戶操作行為檢測的相似視頻溯源方法,實現(xiàn)了對視頻的用戶操作行為檢測與相似視頻的溯源分析,從而管理互聯(lián)網(wǎng)中冗余的相似視頻并幫助去除冗余視頻,以保證從社會媒體中獲取高質量的旅游視頻。針對用戶對視頻進行的編輯操作行為,設計可判定溯源關系的操作行為檢測子進行操作行為檢測。針對檢測到的視頻操作行為,根據(jù)判定規(guī)則判斷相似視頻兩兩之間的父子關系。針對獲取的相似視頻對的父子關系,構建一組相似視頻溯源圖以分析相似視頻的關系,最終完成基于用戶操作行為檢測的相似視頻溯源分析。此方法能實現(xiàn)對社會媒體上存在的大量冗余相似視頻的高效檢索,濾除冗余視頻以及分析熱門視頻的動態(tài)演化。同時,視頻作為一種重要的可視化信息,從社會媒體上獲取的高質量視頻同樣可以應用在旅游數(shù)據(jù)分析上,進而完成對旅游信息的個性化推薦。3.提出了一種基于異質信息融合的旅游景點重排序方法,實現(xiàn)了基于用戶查詢及異質信息融合的旅游景點檢索與重排序,從而幫助用戶進行旅游決策。針對目前旅游商業(yè)網(wǎng)站僅被動提供旅游景點信息的不足,提出了基于查詢詞的景點檢索使用戶根據(jù)需求獲取景點信息。針對文本檢索多媒體信息實體的語義鴻溝問題,提出運用社會媒體中的旅游異質信息對初始檢索景點進行重排序。針對需要利用社會媒體旅游異質信息的問題,先挖掘基于內容(圖像和文本)的多隱主題特征,然后利用多隱主題特征進行基于圖模型的重排序,再對基于評分的信息(受歡迎度與滿意度)進行排序,最終完成基于異質信息融合的旅游景點重排序。此方法滿足了不同用戶獲取景點信息的需求,并且充分利用旅游異質信息完成在初始文本檢索基礎上的景點重排序,提升了用戶獲取旅游景點信息的體驗。所提出的基于異質信息融合的旅游景點重排序方法充分實現(xiàn)了用戶主動獲取所需景點信息的功能,為研究旅游個性化推薦問題做了充分準備。4.提出了一種基于集體智慧的個性化旅游景點推薦方法,實現(xiàn)了利用社會媒體中豐富的集體智慧并且結合用戶交互為用戶推薦景點的功能,從而為用戶個性化地推薦景點。針對網(wǎng)絡中含有大量用戶分享的旅游信息的現(xiàn)象,提出從旅游信息中挖掘集體智慧并提取結構化知識,從而為用戶決策提供充分依據(jù)。針對旅游數(shù)據(jù)的稀疏性和多樣性的特點,提出采用基于內容的推薦方法結合顯性用戶信息進行景點推薦。針對集體智慧知識利用的問題,提出利用流形正則化分類方法建立個性化景點相似模型,結合用戶交互對景點的多模態(tài)集體智慧知識進行權重自適應的融合,得到候選的推薦景點。針對用戶決策受情景上下文影響的現(xiàn)象,提出結合用戶定位信息對候選的推薦景點進行再次篩選,最終為用戶個性化地推薦旅游景點。所提出的基于集體智慧的個性化旅游景點推薦的方法僅需用戶簡單的交互,便可結合社會媒體信息中存在的集體智慧個性化地為用戶推薦景點。綜上所述,本文的研究成果是在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等學科的基礎上進行的基于互聯(lián)網(wǎng)+旅游的應用創(chuàng)新,涵蓋了圖像搜索重排序、視頻溯源分析、景點檢索與重排序、個性化景點推薦等相關研究內容,具體解決了社會媒體可視化信息的高效且高質量的獲取,以及基于社會媒體信息的景點重排序與景點個性化推薦問題,提出了一種新的思路來解決自然科學研究中遇到的問題,同時也適應旅游業(yè)目前的發(fā)展趨勢,進一步加快智慧旅游的發(fā)展速度,為其奠定了堅實的理論研究基礎。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;TP391.3

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