基于多屬性打分的酒店推薦算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡信息技術的飛速發(fā)展,人們面對海量的信息資源往往難以找到符合自己興趣的信息,陷入信息過載的困境。個性化推薦系統(tǒng)能夠收集用戶的偏好、習慣和個性行為等信息,盡可能地給用戶提供符合其興趣的商品或服務,而且是一種主動的服務形式。電子商務個性化推薦系統(tǒng)不僅能夠使用戶很方便地找到滿足需求的產(chǎn)品,同時也能使企業(yè)的競爭能力提高,因而在很多網(wǎng)站上得到廣泛運用。
　　本文在借鑒國內(nèi)外研究成果的基礎上，通過分析電子商務網(wǎng)站上用戶對酒店的評分特點,

2、將協(xié)同過濾的改進算法應用到酒店的推薦中,主要工作包括:
　　(1)本文分別從用戶和酒店供應商的角度,分析了個性化推薦服務對于酒店電子商務營銷的作用,并介紹了相關的概念和作用,以及實現(xiàn)推薦服務的若干技術。
　　(2)傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法只考慮用戶總體評分,沒有考慮用戶對項目多個側面評分,進而影響算法推薦的精度以及無法更加精確地體現(xiàn)用戶個性化的特點。本文結合攜程網(wǎng)上用戶對酒店多維度的打分信息,改進了傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中推薦準確度不