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基于行为分析的个性化旅游景区推荐研究

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基于行为分析的个性化旅游景区推荐研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-21页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.1.1 研究背景第11-12页
    1.1.2 研究意义第12页
  1.2 国内外研究现状第12-18页
    1.2.1 国外研究现状第12-15页
    1.2.2 国内研究现状第15-17页
    1.2.3 国内外研究综述第17-18页
  1.3 本文研究的主要内容和方法第18-21页
    1.3.1 本文研究的主要内容第18-19页
    1.3.2 主要研究方法第19-21页
第2章 相关概念和理论基础第21-31页
  2.1 数据挖掘技术第21-26页
    2.1.1 数据挖掘的定义及流程第21-23页
    2.1.2 数据挖掘的任务第23-24页
    2.1.3 关联规则第24-26页
  2.2 智能导游系统第26-28页
    2.2.1 智能导游系统的定义第26页
    2.2.2 个性化推荐关联景区智能导游第26-27页
    2.2.3 景区智能导游系统个性化推荐现状及存在问题第27-28页
  2.3 个性化推荐技术第28-30页
    2.3.1 游客行为定义及描述第28页
    2.3.2 个性化景区推荐定义第28-29页
    2.3.3 个性化景区推荐方法分类第29-30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 传统关联规则算法与改进第31-40页
  3.1 关联规则的经典Apriori算法第31-35页
    3.1.1 Apriori算法基本思想第31页
    3.1.2 Apriori算法流程第31-35页
    3.1.3 Apriori算法在景区智能导游系统中的局限性第35页
  3.2 关联规则的Apriori算法改进第35-39页
    3.2.1 景区智能导游系统中游客行为特征第35-36页
    3.2.2 基于游客行为的Apriori算法改进第36-39页
    3.2.3 Apriori算法改进对比第39页
  3.3 本章小结第39-40页
第4章 基于改进Apriori算法的个性化景区推荐架构及实验第40-65页
  4.1 基于改进Aprori算法的行为一偏好模型框架结构第40-47页
    4.1.1 行为-偏好模型建立第40-42页
      4.1.1.1 游客行为关联水平加权第40-41页
      4.1.1.2 多源关联垂直加权第41页
      4.1.1.3 复合加权关联规则第41-42页
    4.1.2 行为-偏好模型算法描述第42-44页
    4.1.3 行为-偏好模型检验第44-47页
  4.2 基于行为-偏好模型的个性化景区推荐架构第47-52页
    4.2.1 虚拟关联模块第49-50页
    4.2.2 个性化景区推荐模块第50-51页
    4.2.3 推荐质量反馈模块第51-52页
  4.3 个性化景区推荐实验分析第52-61页
    4.3.1 数据来源第52-54页
    4.3.2 数据分析第54-61页
  4.4 个性化景区推荐方法第61-64页
    4.4.1 定位目标游客第61-62页
    4.4.2 关联旅游服务第62-63页
    4.4.3 系统界面优化第63-64页
  4.5 本章小结第64-65页
第5章 总结与展望第65-67页
  5.1 研究总结第65-66页
  5.2 不足与研究展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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