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融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究
被引量：
2
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作者
陈氢
冯进杰
《现代情报》
CSSCI
2019年第10期24-31,共8页
[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地...
[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。
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关键词
地理标签数据
DBSCAN聚类
旅游
个性化服务推荐
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职称材料
题名
融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究
被引量：
2
1
作者
陈氢
冯进杰
机构
湖北工业大学经济与管理学院
出处
《现代情报》
CSSCI
2019年第10期24-31,共8页
基金
国家自然科学基金项目“移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究”(项目编号:71573073)
湖北省教育厅人文社会科学研究重点项目“新媒体环境下政府信息服务链构建与质量评价研究”(项目编号:18D035)
文摘
[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。
关键词
地理标签数据
DBSCAN聚类
旅游
个性化服务推荐
Keywords
geo-tagged data
DBSCAN clusters
travel
personalized service recommendation
分类号
G251 [文化科学—图书馆学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究
陈氢
冯进杰
《现代情报》
CSSCI
2019
2
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