Tourism Recommendation(관광 추천)란 무엇입니까?
Tourism Recommendation 관광 추천 - Compared with a single classifier, the integration framework based on gradient lifting tree improved the prediction performance, this method can effectively integrate the results of multiple models and accurately classify urban functional areas, and the model can provide reference for tourism recommendation, urban land planning and urban construction. [1] The psychological effects of the emotion of a user on tourism recommendations are studied and relevant recommendations are made. [2] Practically, the finding that has not been achieved via previous questionnaire surveys will serve as a reference for tourism recommendations and precision marketing. [3] Understanding tourist mobility using the contents benefits numerous applications, such as tourism recommendation and city planning. [4] To list few topics on which the technical papers that were submitted and presented in our conference were: Artificial Intelligence and Machine learning, Cloud Computing, Data Analytics, Data Security and Privacy for CPS, Block Chain, Virtual/Augmented reality and Internet of Things, on domains like agriculture, education, health care, Sports, Tourism Recommendations, etc. [5] Tourism recommendation has been studied by lots of researchers, although they took into account the social relation of users and the need of travelers, but if multi-dimensional social information and the seasonality of tourism service are considered, it may lead to better personality efficiency for tourism recommendation system. [6] However, few studies actually attempt to find the right timing for these tourism recommendations. [7]단일 분류기와 비교하여 경사 리프팅 트리 기반 통합 프레임워크는 예측 성능을 개선했으며 이 방법은 여러 모델의 결과를 효과적으로 통합하고 도시 기능 영역을 정확하게 분류할 수 있으며 모델은 관광 추천, 도시 토지 계획 및 도시 건설. [1] 사용자의 감성이 관광 추천에 미치는 심리적 영향을 연구하고 관련 추천을 합니다. [2] 실질적으로 이전 설문조사를 통해 달성되지 못한 결과는 관광 추천 및 정밀 마케팅을 위한 참고 자료가 될 것입니다. [3] 콘텐츠를 사용하여 관광 이동성을 이해하면 관광 추천 및 도시 계획과 같은 다양한 응용 프로그램에 이점이 있습니다. [4] 컨퍼런스에서 제출 및 발표된 기술 문서의 몇 가지 주제를 나열하자면 인공 지능 및 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석, CPS, 블록 체인, 가상/증강 현실 및 사물 인터넷을 위한 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 농업, 교육, 건강 관리, 스포츠, 관광 추천 등과 같은 도메인에서 [5] 관광 추천은 이용자의 사회적 관계와 여행자의 니즈를 고려하면서도 많은 연구자들이 연구해 왔지만, 다차원적인 사회적 정보와 관광 서비스의 계절성을 고려한다면 성격 효율성을 높일 수 있을 것이다. 관광 추천 시스템. [6] 그러나 실제로 이러한 관광 권장 사항에 대한 적절한 시기를 찾으려는 연구는 거의 없습니다. [7]
Adaptive Tourism Recommendation 적응형 관광 추천
In particular, for foreign travelers, it is difficult to find their favorite tourist destinations, so we proposed a personal adaptive tourism recommendation system in former research. [1] The established application also displays the recommended travel routes applied with the adaptive tourism recommendation algorithm for suggesting high-quality travel routes. [2] This research aims to develop a personal adaptive tourism recommendation system (PATRS) for FIT. [3]특히, 외국인 여행자의 경우 선호하는 관광지를 찾기가 어렵기 때문에 기존 연구에서 개인 맞춤형 관광 추천 시스템을 제안하였다. [1] 또한 구축된 애플리케이션은 고품질 여행 경로를 제안하기 위해 적응형 관광 추천 알고리즘이 적용된 추천 여행 경로를 표시합니다. [2] 본 연구는 FIT를 위한 개인 적응형 관광 추천 시스템(PATRS)을 개발하는 것을 목표로 한다. [3]
tourism recommendation system 관광 추천 시스템
A tourism recommendation system is a crucial solution to help tourists discover more diverse tourism destinations. [1] In particular, for foreign travelers, it is difficult to find their favorite tourist destinations, so we proposed a personal adaptive tourism recommendation system in former research. [2] This study explains about the implementation & testing of TOPSIS and TOPSIS-BORDA as algorithms for personal and group DSS in mobile-based tourism recommendation system in Malang. [3] In this regard, the tourism recommendation systems have become interesting for tourists, but challenging for designers because they should be able to provide personalized services. [4] Several researchers have successfully applied this method in developing a tourism recommendation system, therefore to achieve the goal of implementing a tourism recommendation, it is better to take advantage of a marketing technique such as promotion in order to increase sales and attract more comprehensive customers. [5] Aim at the problems of the tourist sight and tour route recommendation in intelligent tourism recommendation system of the intelligent tourism construction, this paper brings forward a tourism recommendation algorithm based on text mining and MP nerve cell model of multivariate transportation modes. [6] PurposeOne challenge for tourism recommendation systems (TRSs) is the long-tail phenomenon of ratings or popularity among tourist products. [7] This paper describes a set of models and algorithms used under a tourism recommendation system based in users and points-of-interest (POI) profiles. [8] Studies indicated that existing tourism recommendation systems provide misleading recommendations that do not actually meet tourist's expectations. [9] Results from the questionnaire test that has been done, it is obtained that the tourism recommendation system is useful with the benefit level reaching 86. [10] In the past decade, a variety of text mining techniques have been proposed and applied to tourism analysis to develop tourism value analysis models, build tourism recommendation systems, create tourist profiles, and make policies for supervising tourism markets. [11] In the context of tourism recommendation system, a previous research resulted in the concept of collecting the Tourism Contextual Information (TCI) data to determine the relevant information as the support of tourism recommendation system. [12] This research aims to develop a personal adaptive tourism recommendation system (PATRS) for FIT. [13] Tourism recommendation systems play a vital role in providing useful travel information to tourists. [14]관광 추천 시스템은 관광객들이 보다 다양한 관광지를 발견할 수 있도록 돕는 중요한 솔루션입니다. [1] 특히, 외국인 여행자의 경우 선호하는 관광지를 찾기가 어렵기 때문에 기존 연구에서 개인 맞춤형 관광 추천 시스템을 제안하였다. [2] 이 연구에서는 말랑의 모바일 기반 관광 추천 시스템에서 개인 및 그룹 DSS를 위한 알고리즘으로 TOPSIS 및 TOPSIS-BORDA를 구현 및 테스트하는 방법에 대해 설명합니다. [3] 이와 관련하여 관광 추천 시스템은 관광객들에게는 흥미롭지만 개인화된 서비스를 제공할 수 있어야 하기 때문에 디자이너에게는 어려운 과제가 되었습니다. [4] 여러 연구자들이 이 방법을 관광 추천 시스템 개발에 성공적으로 적용했기 때문에 관광 추천을 구현하는 목표를 달성하려면 판촉과 같은 마케팅 기법을 활용하여 매출을 늘리고 보다 포괄적인 고객을 유치하는 것이 좋습니다. [5] 본 논문은 지능형 관광 건설의 지능형 관광 추천 시스템에서 관광 명소 및 관광 경로 추천 문제를 해결하기 위해 텍스트 마이닝과 다변량 교통 모드의 MP 신경 세포 모델을 기반으로 한 관광 추천 알고리즘을 제시합니다. [6] 목적관광 추천 시스템(TRS)의 한 가지 과제는 관광 상품 사이의 등급 또는 인기도의 롱테일 현상입니다. [7] 이 문서는 사용자 및 관심 지점(POI) 프로필을 기반으로 하는 관광 추천 시스템에서 사용되는 일련의 모델 및 알고리즘에 대해 설명합니다. [8] 연구에 따르면 기존의 관광 추천 시스템은 실제로 관광객의 기대에 미치지 못하는 잘못된 추천을 제공합니다. [9] 실시한 설문조사 결과, 관광추천제도는 혜택수준이 86에 달할 정도로 유용한 것으로 나타났다. [10] 지난 10년 동안 다양한 텍스트 마이닝 기술이 제안되고 관광 분석에 적용되어 관광 가치 분석 모델을 개발하고, 관광 추천 시스템을 구축하고, 관광객 프로필을 만들고, 관광 시장을 감독하기 위한 정책을 만들었습니다. [11] 관광 추천 시스템의 맥락에서 선행 연구에서는 관광 추천 시스템의 지원으로 관련 정보를 결정하기 위해 TCI(Tourism Contextual Information) 데이터를 수집하는 개념이 나왔다. [12] 본 연구는 FIT를 위한 개인 적응형 관광 추천 시스템(PATRS)을 개발하는 것을 목표로 한다. [13] 관광 추천 시스템은 관광객에게 유용한 여행 정보를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. [14]
tourism recommendation algorithm 관광 추천 알고리즘
This paper presents a smart tourism recommendation algorithm based on a cellular geospatial clustering and weighted collaborative filtering. [1] The established application also displays the recommended travel routes applied with the adaptive tourism recommendation algorithm for suggesting high-quality travel routes. [2]본 논문은 셀룰러 공간 클러스터링과 가중 협업 필터링을 기반으로 한 스마트 관광 추천 알고리즘을 제시한다. [1] 또한 구축된 애플리케이션은 고품질 여행 경로를 제안하기 위해 적응형 관광 추천 알고리즘이 적용된 추천 여행 경로를 표시합니다. [2]