基于用户在线评论的旅游景点推荐算法研究

随着互联网的快速发展,推荐系统的研究和应用朝着多方向、多领域发展,传统的推荐算法已经不再满足某些特定领域准确率的要求.考虑到用户在线评论信息可以获得用户对产品偏好信息及偏好程度,文章提出一种基于用户在线评论的旅游景点推荐算法.首先,该算法用爬虫软件和Jieba分词对用户旅游景点的在线评论信息进行获取和预处理.其次,利用情感强度分析法确定每条评论相对景点各属性的评价标度.再次,依据处理后的在线评论信息计算用户对景点各属性的权重.最后,利用TOPSIS排序方法实现对用户旅游景点的推荐.实验表明,该算法可以有效的确定用户对景点的偏好程度,有效提升旅游景点推荐的准确性.