| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,201 |
| تعداد مقالات | 17,938 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,013,157 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,793,581 |
راهکارهای ارتقای عملکرد سیستمهای توصیه گر مکان مورد علاقه به گردشگران (POI) | ||
| مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
| مقاله 4، دوره 12، شماره 44، تیر 1402، صفحه 113-143 اصل مقاله (1.65 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/ims.2023.69390.2214 | ||
| نویسندگان | ||
| سمانه شیبانی1؛ حسن شاکری* 2؛ رضا شیبانی3 | ||
| 1گروه مهندسی کامپیوتر، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران | ||
| 2عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی مشهد | ||
| 3گروه مهندسی کامپیوتر، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران | ||
| چکیده | ||
| کاربرد سیستمهای توصیه گر در تخمین و پیشنهاد مکانهای مورد علاقه (POI) گردشگران در سالهای اخیر گسترش چشمگیری یافته است. رویکرد متداول برای شناسایی علایق کاربران استفاده از تکنیک فیلترینگ مشارکتی (CF) است. با وجود این، دقت و کارآمدی رویکرد CF با اعمال پارامترهای مختلف و رویکردهای تکمیلی قابل بهبود است. در این مقاله، راهکار جدیدی برای ارتقاء پیشنهادهای POI به گردشگران ارائه می شود که از یک مدل زمانی پنج بعدی شامل ابعاد ساعتهای شبانه روز، روزهای هفته، روزهای ماه، ماههای سال و مناسبتها استفاده می کند و با محاسبه فاصله اقلیدسی بین زمان توصیه با زمان تجربه های قبلی کاربر فعال و کاربران مشابه او مکانهای مناسب را شناسایی و پیشنهاد می کند. راهکار پیشنهادی همچنین از پارامتر اعتماد برای افزایش دقت پیشنهاد POI بهره می گیرد. برای بهبود دقت ارزیابی اعتماد یک معیار جدید مبتنی بر ساختار درخت شباهت بین زمینه ها معرفی شده است. نتایج آزمایشهای انجام شده بر روی چند مجموعه داده معروف نشان می دهد که مدل پیشنهادی کارآمدی و صحت بالاتری نسبت به روشهای موجود ارائه می کند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سیستم توصیه گر گردشگری؛ پیشنهاد آگاه از زمان؛ پیشنهاد مبتنی بر اعتماد؛ پیشنهاد آگاه از زمینه | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
مودودی ارخودی، مهدی و فردوسی، سجاد (1399). سنجش الگوی رفتاری عرضه و تقاضای گردشگری مبتنی بر تحولات نظام سرمایهداری، مطالعه موردی: شهر کرج و روستاهای پیرامونی. فصلنامه مطالعات شهری، 9(36)، 100-85. doi: 10.34785/J011.2021.869
شایان، حمید.، مودودی ارخودی، مهدی، فردوسی، سجاد. (1401). رفتارشناسی عرضه و تقاضای گردشگری مبتنی بر تحولات نظام سرمایهداری. دوفصلنامه مطالعات اجتماعی گردشگری، 10(19)، 1-28. doi: 10.52547/journalitor.36268.10.19.0
سقایی، مهدی و پاپلی یزدی، محمدحسین (1393). گردشگری: ماهیت و مفاهیم. تهران: انتشارات سمت.
References
Ardissono, L., & Mauro, N. (2020). A compositional model of multi-faceted trust for personalized item recommendation. Expert Systems with Applications, 140, 112880. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019 .112880
Bedi, P. (2020). Combining trust and reputation as user influence in cross domain group recommender system (CDGRS). Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38 (5), 6235-6246. https://doi.org/10.3233/JIFS-179705
Deshpande, M., & Karypis, G. (2004), Item-based top-n recommendation algorithms. ACM Transactions on Information Systems, 22, 143–177. https://doi.org/10.1145/3545796
El Yebdri, Z., Benslimane, S. M., Lahfa, F., Barhamgi, M., & Benslimane, D. (2021). Context-aware recommender system using trust network. Computing, 103, 1919–1937. https://doi.org/10.1007/s00607-020-00876-9
Hosseini, S., Yin, H., Zhou, X., Sadiq, S., Kangavari, M. R., & Cheung, N.-M. (2019). Leveraging multi-aspect time-related influence in location recommendation. World Wide Web, 22(3), 1001-1028. https://doi.org/10.1007/s11280-018-0573-2
Ineson, E., Yap, H., & Niţă, V. (2017). International Case Studies for Hospitality, Tourism and Event Management Students and Trainees. Technopress.
Kefalas, P., & Manolopoulos, Y. (2017). A time-aware spatio-textual recommender system. Expert Systems with Applications, 78, 396-406. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.01.060
Khazaei, E., & Alimohammadi, A. (2018). An automatic user grouping model for a group recommender system in location-based social networks. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(67), 1-18. https://doi.org/10.3390/ijgi7020067
Liasidou, S. (2022). Reviewing the Content of European Countries’ Official Tourism Websites: A Neo/Post-Fordist Perspective. Tourism and Hospitality, 3(2), 380-398. https://doi.org/10.3390/tourhosp3020025
Moradi, P., Ahmadian, S., & Akhlaghian, F. (2015). An effective trust-based recommendation method using a novel graph clustering algorithm. Physica A: Statistical mechanics and its applications, 436, 462-481. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.05.008
Musto, C., Gemmis, M., Semeraro, G., & Lops, P. (2017). A multi-criteria recommender system exploiting aspect-based sentiment analysis of users' reviews. Proceedings of the eleventh ACM conference on recommender systems. https://doi.org/10.1145/3109859.3109905
Nobahari, V., Jalali, M., & Mahdavi, S. J. S. (2019). ISoTrustSeq: a social recommender system based on implicit interest, trust and sequential behaviors of users using matrix factorization. Journal of Intelligent Information Systems, 52(2), 239-268. https://doi.org/10.1007/s10844-018-0513-8
Ozsoy, M. G., Polat, F., & Alhajj, R. (2016). Time preference aware dynamic recommendation enhanced with location, social network and temporal information. 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 909-916. https://doi.org/10.1109/ASONAM.2016.7752347
Rafailidis, D., & Nanopoulos, A. (2015). Modeling user preference dynamics and side information in recommender systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 46(6), 782-792. https://doi.org/10.1109/TSMC.2015.2460691
Richa, & Bedi, P. (2021). Trust and Distrust based Cross-domain Recommender System. Applied Artificial Intelligence, 35(4), 326-351. https://doi.org/10.1080/08839514.2021.1881297
Roy, F. (2020). A Comparative Analysis of Different Trust Metrics in User-User Trust-Based Recommender System, Preprint. https://doi.org/10.20944/preprints202011.0466.v1
Sani, N. S., & Tabriz, F. N. (2017). A new strategy in trust-based recommender system using k-means clustering. International Journal of Advanced Computer Science And Applications, 8(9), 152-156. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2017.080922
Savage, N. S., Baranski, M., Chavez, N. E., & Höllerer, T. (2012). I’m feeling loco: A location-based context aware recommendation system. Advances in Location-Based Services, 37-54. https://doi.org/ 10.1007/978-3-642-24198-73
Tahmasbi, H., Jalali, M., & Shakeri, H. (2018). Modeling temporal dynamics of user preferences in movie recommendation. 2018 8th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), 194-199. https://doi.org/10.1109/ICCKE.2018.8566316
Tuan, C.-C., Hung, C.-F., & Wu, Z.-H. (2017). Collaborative location recommendations with dynamic time periods. Pervasive and Mobile Computing, 35, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2016.07.008
Wu, Z., & Palmer, M. (1994). Verbs semantics and lexical selection. Proceedings of the 32nd annual meeting on Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.3115/981732.981751
Ying, H., Wu, J., Xu, G., Liu, Y., Liang, T., Zhang, X., & Xiong, H. (2019). Time-aware metric embedding with asymmetric projection for successive POI recommendation. World Wide Web, 22(5), 2209-2224. https://doi.org/10.1007/s11280-018-0596-8
Zhang, J.-D., & Chow, C.-Y. (2015). TICRec: A probabilistic framework to utilize temporal influence correlations for time-aware location recommendations. IEEE Transactions on Services Computing, 9(4), 633-646. https://doi.org/10.1109/TSC.2015.2413783
Zhao, X., Ma, Z., & Zhang, Z. (2018). A novel recommendation system in location-based social networks using distributed ELM. Memetic computing, 10(3), 321-331. https://doi.org/10.1007/s12293-017-0227-4
Zheng, X.-L., Chen, C.-C., Hung, J.-L., He, W., Hong, F.-X., & Lin, Z. (2015). A hybrid trust-based recommender system for online communities of practice. IEEE Transactions on Learning Technologies, 8(4), 345-356. https://doi.org/10.1109/TLT.2015.2419262
Zhou, Y., Yang, G., Yan, B., Cai, Y., & Zhu, Z. (2022), Point-of-interest recommendation model considering strength of user relationship for location-based social networks. Expert Systems with Applications. 199, 117147. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117147
References [In Persian]
Arkhudi, M., & Ferdowsi, S. (2020), Assessing the behavioral pattern of tourism supply and demand based on the changes of the capitalist system (Case: Karaj city and surrounding villages). Motaleate Shahri, 9(36), 85-100. [In Persian].
Shayan, H., Arkhudi, M., & Ferdowsi, S. (2021), Behavior of tourism supply and demand based on the changes of the capitalist system. Social Studies in Tourism, 10(19), 1-28. [In Persian].
Papoli Yazdi, M.H., & Saghaei, M. (2004). Tourism: Nature and Concepts. Tehran: SAMT Publication. [In Persian].
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 724 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 565 |
||