観念に基づくコンテキスト対応の観光推薦システムアプリケーション

本研究では、観光のための新しい推薦システム（RS）を紹介します。このRSは、現在の最先端の推薦システムのルールに従ってコンテキストに対応しており、異なる提供アイテムをグループ化するために使用される観光オントロジーの上に機能しています。提示されたRSは、異なるタイプの推薦者を組み合わせたアンサンブルを作成し、RSの成熟度に応じて変化します。単純な内容ベースの推薦から始まり、人気、人口統計、および協調フィルタリング手法を反復的に追加し、評価密度とユーザーの数量が増加します。その結果、アイテムの特定のカテゴリおよびメタカテゴリに正しく分類するために観光オントロジーと自然言語処理（NLP）を使用する、ライフサイクルの中で変化するRSが得られます。このアイテム分類は、ユーザーの好みとアイテムとの関連を促進し、提供されるアイテムをより良く分類しグループ化することを可能にし、特にコンテキストに対応したフィルタリングに役立ちます。