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基于用户画像下的在线旅游行程攻略推荐方法

2019-10-21陈浩昕谢雅丹

科学与财富 2019年32期
关键词:大数据

陈浩昕 谢雅丹

摘 要:随着互联网技术的发展,在线旅游已拥有最大的旅游市场,如何为庞大的用户群描绘用户画像,从而推荐与之匹配的旅游服务,是在线旅游企业进行精准营销的重要技术手段。本文将构建基于大数据的旅游用户画像,为在线旅游行程攻略推荐提供行之有效的可操作方法。

关键词:大数据;用户画像;在线旅游

引言

“大数据”一词最早于2008年9月在《Nature》出版的专刊“Big Date”[1]提出,一面世便受到了学术界、各国政府与各企业的广泛关注。Google、Facebook等企业最先在大数据分析领域进行了研究,根据用户基础行为数据,提出了一系列算法与模型,使大数据分析可以在多个领域的广泛应用变为可能。

随着社会的发展,旅游业已成为全球经济中发展势头最强劲和规模最大的产业之一。如何将大数据与旅游发展相结合,是在线旅游企业的研究重点。本文将基于大数据下用户画像,给予在线旅游行程攻略推荐的几种方法。

1基于在线旅游软件的独特用户画像构建

用户画像一词,最早由Alan Cooper在《软件创新之路》(1988)一书中提出。他认为,用户画像是根据用户人口统计信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像,是真实用户的综合原型[2]。传统的基于用户画像的旅游情景化推荐,将基层用户数据输出为用户画像标签,采取协同过滤方法,结合用户情景信息建立了不同景点的推荐模型。

但旅游行程攻略不同于简单的景点,需要对用户(推荐主体)与行程(被推荐对象)进行标签化,再进行标签间的相关性分析。……

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