Resumen

La tecnología clave del sistema de recomendación de viajes en línea ha sido ampliamente abordada por muchos expertos en Internet. Este documento estudia y diseña un modelo de servicio consciente del escenario en el sistema de planificación de viajes en línea y propone un modelo de recomendación de planificación de viajes en línea que integra un algoritmo de recomendación personalizado de filtrado colaborativo y agrupamiento. Al mismo tiempo, se presentan un método de prueba del rendimiento del algoritmo y un índice de evaluación del modelo. Los resultados muestran que el algoritmo CTTCF puede encontrar más usuarios vecinos que el algoritmo UCF, y que cuanto más pequeño es el espacio de búsqueda, más significativa es la ventaja. El número de vecinos es de 5, 10, 15, 20 y 25, respectivamente, y los valores promedio de error absoluto correspondientes son aproximadamente 0,815; 0,785; 0,765; 0,758 y 0,755, respectivamente. Las puntuaciones de los seis esquemas de recomendación de itinerarios de via

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Sistema de recomendación de viajes en línea; Modelo de servicio; Filtrado colaborativo; Algoritmo de recomendación personalizada por clustering; Método de prueba de rendimiento del algoritmo; Itinerario de viaje emocional
• Keywords:Online travel recommendation system; Service model; Collaborative filtering; Clustering personalized recommendation algorithm; Algorithm performance test method; Emotional travel itinerary