【摘 要】
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为提高旅游线路推荐结果的有效性,降低干扰数据对推荐结果的影响,提出一种基于图基（Tukey）检验的M估计游客怀疑度模型的旅游线路协同推荐方法。首先,基于游客兴趣偏好构建旅游
【基金项目】
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国家开放大学科研基金资助项目（G16A2001Z）, 厦门城市职业学院第五批校企合作课程基金资助项目（xqkc2017119）
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为提高旅游线路推荐结果的有效性,降低干扰数据对推荐结果的影响,提出一种基于图基（Tukey）检验的M估计游客怀疑度模型的旅游线路协同推荐方法。首先,基于游客兴趣偏好构建旅游景点路线推荐算法框架,并基于k-距离的游客怀疑度构建可靠邻居模型;其次,针对提出的模型,提出一种基于图基检验M估计的鲁棒矩阵分解算法,构建游客特征矩阵和项目特征矩阵,通过调整游客间的相似性,减少干扰配置项目对特征矩阵鲁棒估计的影响;最后,在网爬数据集上进行仿真测试。测试结果显示,所提算法具有更高的游客整体满意度、更低的游客痛苦度,并且旅
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