Resumen

El rápido desarrollo de la industria turística y la era de Internet ha llevado a un problema cada vez más severo de sobrecarga de información de viajes, y los métodos de recomendación de viajes son esenciales para resolver el problema de sobrecarga de información. Los algoritmos de recomendación tradicionales solo se enfocan en escenarios comunes de viaje durante el día, combinando las calificaciones y atributos necesarios entre usuarios e ítems para calcular la similitud para una recomendación. Sin embargo, la investigación sobre recomendaciones de viajes nocturnos es uno de los pocos escenarios que necesita ser explorado urgentemente. Este artículo, basado en la ecualización de histogramas, logra mejores resultados experimentales en mejora de imágenes, combina la tecnología de redes neuronales convolucionales con la tecnología de extracción de características de imágenes nocturnas y comentarios de texto, y evalúa el error resultante con el error absoluto medio (MAE). Este artículo presenta el primer sistema de recomendación de viajes nocturnos. Lo compara con el método tradicional de filtrado colaborativo, y el modelo propuesto en este artículo puede

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Industria turística; Era de internet; Exceso de información de viajes; Métodos de recomendación; Recomendaciones de viaje nocturno
• Keywords:Development; Tourism industry; Internet era; Travel information overload; Recommendation methods; Night travel recommendations