Sistema híbrido de recomendação para turismo baseado em big data e IA: Um framework conceitual

Com o desenvolvimento da Internet, da tecnologia e dos meios de comunicação, a produção de dados turísticos multiplicou-se em todos os níveis (hotéis, restaurantes, transporte, patrimônio, eventos turísticos, atividades, etc.), especialmente com o desenvolvimento das Agências de Viagem Online (OTA). No entanto, a lista de possibilidades oferecidas aos turistas por esses motores de busca na Web (ou mesmo sites turísticos especializados) pode ser avassaladora e resultados relevantes geralmente se perdem em "ruído" informativo, o que impede, ou pelo menos retrasa, o processo de seleção. Para auxiliar os turistas no planejamento de viagens e ajudá-los a encontrar as informações que estão buscando, muitos sistemas de recomendação foram desenvolvidos. Neste artigo, apresentamos uma visão geral das várias abordagens de recomendação utilizadas no campo do turismo. A partir deste estudo, propomos uma arquitetura e um framework conceitual para um sistema de recomendação turística, baseado em uma abordagem de recomendação híbrida. O sistema proposto vai além da recomendação de uma lista de atrações turísticas, adaptada às preferências dos turistas. Pode ser visto como um planejador de viagens que desenha um programa detalhado, incluindo recursos turísticos heterogêneos, para uma duração de visita específica. O objetivo final é desenvolver um sistema de recomendação baseado em tecnologias de big data, inteligência artificial e pesquisa operacional para promover o turismo em Marrocos, especificamente na região de Daraa-Tafilalet.