Тема: Рекомендательная система туристических маршрутов
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Анализ предметной области 8
1.1 Анализ существующих туристических платформ 8
1.1.1 Booking.com 8
1.1.2 OneTwoTrip 9
1.1.3 Ostrovok.ru 10
1.2 Анализ существующих подходов составления рекомендаций 11
1.2.1 Матричная факторизация 13
1.2.2 Нейронные сети 15
1.2.3 Байесовские классификаторы 21
1.3 Опыт использования рекомендательных механизмов 24
1.4 Выводы по разделу 25
2 Проектирование рекомендательной системы 26
2.1 Исходные данные для построения системы рекомендательных
сервисов 28
2.2 Описание выходных данных рекомендательной системы 36
2.3 Описание алгоритма прогнозирования 36
2.4 Выводы по разделу 44
3 Результаты работы рекомендательной системы 45
3.1 Описание API получения исходных данных 45
3.2 Описание API рекомендательной системы 75
3.3 Тестирование рекомендательной системы 78
3.4 Выводы по разделу 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 89
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 90
ПРИЛОЖЕНИЕ A Листинги программы 92
ПРИЛОЖЕНИЕ B Презентация 100
📖 Введение
Информация, необходимая для составления списка рекомендаций, может быть получена явно, путем сбора оценок пользователей, или неявно, т.е. на основе его взаимодействия с системой. Кроме того, анализируются персональные данные потребителей, с последующей их классификацией по группам, для формирования прогнозов. В то же время данный подход имеет отрицательный аспект, заключающийся в однообразии подборок, наиболее подходящих под запрос, в следствии чего возникает проблема информационного пузыря, суть которой состоит в постоянно представляющейся одного и того же результата, в случае повторного обращения к системе с аналогичным запросом.
Данный вопрос свойственен в основном крупным информационным системам с постоянно пополняющейся базой объектов интереса и с неизменяемыми предпочтениями субъектов. Актуальность решения проблемы информационного пузыря обусловлено тем, что пользователь ограничивает себя определенного вида товарами или услугами, что в конечном итоге приводит к потере интереса к различным типам контента целевой платформы, а следовательно, к потере потенциальных клиентов.
Объект исследования: объект пользовательского интереса (туристические маршруты, события, локации).
Предмет исследования: рекомендательный сервис для решения задачи прогнозирования туристических маршрутов на основе предпочтений пользователя.
Цель исследования: разработка рекомендательной системы туристических маршрутов с целью сокращения временных затрат пользователя на поиск туристического маршрута, удовлетворяющего его требованиям, а также повышения востребованности данных объектов за счет добавления в подборку совершенно новых или не просмотренных ранее.
Задачи исследования:
- анализ критериев классификации туристических маршрутов,
- выявление методов, необходимых для классификации туристических маршрутов и используемых для формирования списка релевантных объектов интереса на основе предпочтений пользователя,
- разработка рекомендательной системы туристических маршрутов.
Актуальность (новизна) исследования: создание такого алгоритма ранжирования, позволяющего классифицировать объекты интереса на основе предпочтений пользователя и при этом решающего проблему информационного пузыря.
Практическая и научная значимость: модификация существующих алгоритмов прогнозирования посредством применения корректирующих коэффициентов для решения проблемы информационного пузыря.
Границы исследования: основной акцент ставится на изучении подходов составления рекомендаций и создании алгоритма, удовлетворяющего описанным ранее требованиям. В границы исследования не входят такие вопросы, как способы обмена данными в рекомендательной системе, а также способы хранения информации в базах данных.
✅ Заключение
Основные положения и выводы данной диссертации базировались на анализе подходов к формированию рекомендательных подборок в рамках хоздоговорной научно-исследовательской работы «Исследование способов построения рекомендательной системы туристических маршрутов».



