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基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统
1
作者
彭明田
王味帅
+5 位作者
田丰
李江涛
卢燕
马淑燕
朱红林
刘驰
《计算机科学》
北大核心
2025年第S2期628-633,共6页
航空市场的快速扩展使航班选择愈加复杂,旅客难以从海量信息中选出最佳方案。现有航空行程推荐系统多采用按价格、时间或准点率排序的静态方法,难以兼顾用户个性化需求和多联程航班组合的复杂性。针对这种情况,提出了基于图卷积神经网...
航空市场的快速扩展使航班选择愈加复杂,旅客难以从海量信息中选出最佳方案。现有航空行程推荐系统多采用按价格、时间或准点率排序的静态方法,难以兼顾用户个性化需求和多联程航班组合的复杂性。针对这种情况,提出了基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统,以图结构数据处理提升推荐精度和个性化效果。该系统构建航班数据的图结构模型,细化航班关键属性,并将用户历史购票行为转化为图节点间的交互信息。通过图卷积神经网络逐层特征聚合,捕捉用户与航班属性间的高阶关系。实验结果表明,该模型有效结合用户偏好与航班静态属性,显著提高了推荐系统的性能与准确性,为用户提供更优的行程建议。
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关键词
图卷积神经网络
航空行程推荐系统
个性化
推荐
多联程航班
用户行为分析
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题名
基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统
1
作者
彭明田
王味帅
田丰
李江涛
卢燕
马淑燕
朱红林
刘驰
机构
中国民航信息网络股份有限公司北京市民航大数据工程技术研究中心
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S2期628-633,共6页
基金
智能动态行程规划技术研究项目。
文摘
航空市场的快速扩展使航班选择愈加复杂,旅客难以从海量信息中选出最佳方案。现有航空行程推荐系统多采用按价格、时间或准点率排序的静态方法,难以兼顾用户个性化需求和多联程航班组合的复杂性。针对这种情况,提出了基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统,以图结构数据处理提升推荐精度和个性化效果。该系统构建航班数据的图结构模型,细化航班关键属性,并将用户历史购票行为转化为图节点间的交互信息。通过图卷积神经网络逐层特征聚合,捕捉用户与航班属性间的高阶关系。实验结果表明,该模型有效结合用户偏好与航班静态属性,显著提高了推荐系统的性能与准确性,为用户提供更优的行程建议。
关键词
图卷积神经网络
航空行程推荐系统
个性化
推荐
多联程航班
用户行为分析
Keywords
Graph convolutional neural network
Air itinerary recommendation system
Personalized recommendation
Multi-connection flights
User behavior analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于图卷积神经网络的多属性个性化航空行程推荐系统
彭明田
王味帅
田丰
李江涛
卢燕
马淑燕
朱红林
刘驰
《计算机科学》
北大核心
2025
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