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摘 要：該文首先分析了個(gè)性化旅游推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，并介紹了用戶行為數(shù)據(jù)、用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、上下文信息和基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等推薦技術(shù)近年來的研究進(jìn)展。其次，分析了能提升推薦性能的混合推薦技術(shù)以及滿足多約束場景的基于約束的推薦技術(shù)，介紹了相關(guān)領(lǐng)域的最新研究成果。最后，展望了個(gè)性化旅游推薦技術(shù)研發(fā)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：個(gè)性化旅游;推薦系統(tǒng);協(xié)同過濾;混合推薦;標(biāo)簽數(shù)據(jù);多約束場景

中圖分類號(hào)：TP316文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2020）03-00-03

0 引 言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，旅游行業(yè)與信息技術(shù)深度融合的需求越發(fā)強(qiáng)烈。在信息過載（Information Overload）的大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶經(jīng)常會(huì)感到無法快速獲取自己所感興趣的信息。因此，根據(jù)用戶的偏好，向用戶推薦其感興趣的個(gè)性化旅游推薦技術(shù)孕育而生。

個(gè)性化旅游推薦技術(shù)就是將推薦系統(tǒng)融入旅游行業(yè)，通過個(gè)性化的推薦，可以向用戶提供輔助決策，更高效、更精準(zhǔn)地向用戶推薦其感興趣的旅游產(chǎn)品[1-2]，因此，具有廣闊的應(yīng)用空間和研究價(jià)值。

1 推薦系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)

推薦系統(tǒng)（Recommender System）在分析用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立對(duì)應(yīng)的興趣模型（Interest Model），基于模型向用戶推薦滿足其興趣的偏好信息。

推薦技術(shù)可以按數(shù)據(jù)來源進(jìn)行分類，這些數(shù)據(jù)包括：用戶行為數(shù)據(jù)、用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、上下文信息和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。近年來，為進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)技術(shù)的性能、滿足多約束場景下的應(yīng)用，眾多研究人員分別提出了混合推薦技術(shù)[2-6]和基于約束的推薦技術(shù)[7-9]。

2 利用用戶行為數(shù)據(jù)的推薦技術(shù)

網(wǎng)站等平臺(tái)在運(yùn)行過程中會(huì)記錄大量的日志（Log）數(shù)據(jù)，這些日志數(shù)據(jù)包含的用戶行為數(shù)據(jù)，包括：頁面瀏覽、購買、點(diǎn)擊、評(píng)分和評(píng)論等。利用用戶行為數(shù)據(jù)的推薦技術(shù)正是借助用戶行為數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)推薦的一種推薦技術(shù)，可分為基于鄰域（Neighborhood-Based）的推薦技術(shù)、基于隱語義模型（Latent Factor Model）的推薦技術(shù)以及基于混合模型（Hybrid Model）的推薦技術(shù)等。

2.1 基于鄰域的推薦技術(shù)

基于鄰域推薦的核心是協(xié)同過濾（Collaborative Filtering，CF）。單純的CF受限于其性能，較少應(yīng)用于旅游推薦。

文獻(xiàn)[10]為解決傳統(tǒng)協(xié)同過濾中存在的數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)等問題，提出了面向旅游產(chǎn)品推薦的基于不確定近鄰（Uncertain Neighbors）的協(xié)同過濾算法（IUNCF）。IUNCF算法首先利用K-means聚類技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶信息的動(dòng)態(tài)分類篩選并分配推薦權(quán)重，然后結(jié)合內(nèi)容信息，實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，IUNCF算法能夠更有效地實(shí)現(xiàn)旅游產(chǎn)品推薦，其推薦準(zhǔn)確度也相應(yīng)提升。

2.2 基于隱語義模型的推薦技術(shù)

基于隱語義模型的推薦技術(shù)由于性能良好，源自文本挖掘領(lǐng)域的、旨在抽取文字中隱含語義的模型成為主要的推薦技術(shù)之一。

文獻(xiàn)[11]改進(jìn)了經(jīng)典Apriori算法，提出了融合矩陣聚類（Matrix Cluster）的MC-Apriori算法，同時(shí)，對(duì)用戶行為進(jìn)行頻繁集挖掘，最終實(shí)現(xiàn)符合用戶搜索偏好的推薦。通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證了MC-Apriori算法的準(zhǔn)確性高于Apriori算法。

孫彥鵬等提出了基于多重隱語義的MLSTR-RM模型用以表達(dá)旅游路線[12]。借助MLSTR-RM模型提取上下文的隱語義數(shù)據(jù)，采用負(fù)采樣方式將來自隱語義數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)用于模型參數(shù)的訓(xùn)練，并設(shè)計(jì)個(gè)性化景點(diǎn)推薦算法。經(jīng)過在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的測試，驗(yàn)證了MLSTR-RM模型的有效性。

朱桂祥等提出面向旅游產(chǎn)品推薦的基于主題序列模式的SECT引擎[13]。SECT引擎首先挖掘日志的主題以發(fā)現(xiàn)用戶行為范式，然后構(gòu)建序列模式數(shù)據(jù)庫。最后，用Markov N-gram模型完成點(diǎn)擊流與序列模式數(shù)據(jù)庫的匹配。經(jīng)過真實(shí)旅游數(shù)據(jù)集的測試，SECT引擎較之傳統(tǒng)算法，其性能更優(yōu)越。針對(duì)冷啟動(dòng)用戶，SECT引擎的推薦率和準(zhǔn)確率也更高。

文獻(xiàn)[1]以眾源地理數(shù)據(jù)集合為對(duì)象，研發(fā)了面向熱門路線推薦的路線可視化平臺(tái)。其技術(shù)路線是，首先，借助標(biāo)簽化技術(shù)實(shí)現(xiàn)路線數(shù)據(jù)的剪枝和篩選;然后，以Apriori算法挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁景點(diǎn)序列;其次，利用協(xié)同過濾尋找相似度高的路線;最后，根據(jù)頻繁序列項(xiàng)的綜合收益進(jìn)行推薦排序。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該平臺(tái)能提升F-Measure、召回率和準(zhǔn)確率等性能指標(biāo)。

2.3 基于混合模型的推薦技術(shù)

混合模型即采用兩種及以上的模型來設(shè)計(jì)推薦算法，由于其性能優(yōu)良，近年來已成為研究熱點(diǎn)。

文獻(xiàn)[3]利用在線評(píng)論數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)出一種景點(diǎn)個(gè)性化推薦算法。該算法通過對(duì)用戶景點(diǎn)評(píng)論進(jìn)行情感偏好分析，并運(yùn)用領(lǐng)域本體構(gòu)建技術(shù)，計(jì)算用戶的需求和滿意度，結(jié)合群體智慧，向用戶推薦符合其偏好的個(gè)性化旅游策略。

針對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)不足影響推薦效果的問題，文獻(xiàn)[4]提出一種基于域適應(yīng)的個(gè)性化景點(diǎn)推薦算法。該算法使用域適應(yīng)技術(shù)，并將標(biāo)記數(shù)據(jù)設(shè)置為輔助數(shù)據(jù)，運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練推薦模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能較好地解決標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的問題。

陳君同等提出一種協(xié)同過濾與用戶偏好相融合的旅游組推薦算法[5]。該算法將相似性影響和關(guān)聯(lián)性兩種因子加入到協(xié)同過濾中用以評(píng)分預(yù)測，結(jié)合均值和最小痛苦兩種策略提出綜合組內(nèi)局部和整體兩種滿意度的滿意度平衡策略。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，該算法能提升推薦的準(zhǔn)確率。

文獻(xiàn)[2]提出一種基于混合推薦策略的旅游推薦系統(tǒng)。首先，建立基于用戶靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種信息的混合用戶興趣模型，模型包含短期興趣和長期興趣兩種模型;然后，設(shè)計(jì)啟發(fā)式旅游行程規(guī)劃算法，該算法是基于多維度景點(diǎn)評(píng)分的;最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了旅游行程規(guī)劃算法的有效性，并在服務(wù)器端和iOS端部署了系統(tǒng)。

Fenza等改進(jìn)了協(xié)同過濾，并提出一種上下文感知推薦算法[6]。該算法利用游客和景點(diǎn)構(gòu)建模糊分類器，通過分類器對(duì)新游客進(jìn)行分類，然后利用上下文信息對(duì)比用戶感興趣的景點(diǎn)并生成類別匹配結(jié)果，最終對(duì)同一類別中的景點(diǎn)進(jìn)行推薦排序。

3 利用用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的推薦技術(shù)

借助物品和用戶的特征（Feature）或標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)推薦也是重要的推薦技術(shù)，常見的標(biāo)簽是普通用戶賦予物品和用戶的，稱為用戶生成的內(nèi)容（User Generated Content，UGC）標(biāo)簽。

文獻(xiàn)[14]將深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)應(yīng)用于旅游服務(wù)推薦系統(tǒng)。首先，在預(yù)處理階段，利用詞嵌入法對(duì)評(píng)論等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)詞匯的低維和稠密表示，同時(shí)，詞匯中還融入了語義;其次，采用CNN網(wǎng)絡(luò)和DNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶在線評(píng)論信息進(jìn)行處理并提取其特征;再次，采用因子分解機(jī)技術(shù)構(gòu)建共同作用層來連接三個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以提升特征的提取精度，降低數(shù)據(jù)稀疏的影響;最后，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，提出的旅游服務(wù)推薦系統(tǒng)比傳統(tǒng)推薦技術(shù)更為有效。

基于深度挖掘出的用戶畫像（Users'Demographic）是抽象的標(biāo)簽化畫像，能有效反映用戶行為特征。因此，用戶畫像已成為提升推薦算法性能的重要依據(jù)之一。文獻(xiàn)[15]提出一種旅游情境化推薦模型，該模型是基于用戶畫像的。通過構(gòu)建的測試系統(tǒng)對(duì)旅游情境化推薦模型進(jìn)行測試，結(jié)果表明，該推薦模型的推薦性能更優(yōu)。

4 利用上下文信息的推薦技術(shù)

常見的上下文（Context）信息（前述技術(shù)沒有采用）包括：用戶的訪問時(shí)間、所在地點(diǎn)、情感等，而這些上下文對(duì)于提升推薦系統(tǒng)性能來說是至關(guān)重要的。

常用的基于位置的推薦主要涉及三個(gè)方面的內(nèi)容，包括：數(shù)據(jù)集、評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)。文獻(xiàn)[16]在發(fā)現(xiàn)特殊評(píng)價(jià)方法及指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出一種面向移動(dòng)推薦系統(tǒng)的四層評(píng)價(jià)體系，該體系能有機(jī)結(jié)合基于位置的移動(dòng)推薦的模型、數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)要素，有助于提升評(píng)價(jià)的效用。

文獻(xiàn)[17]在抽取融合多源數(shù)據(jù)建立知識(shí)圖譜和挖掘游記的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建旅游路線數(shù)據(jù)庫，結(jié)合數(shù)據(jù)庫、游客類型和頻繁序列挖掘算法產(chǎn)生大量候選路線。最終，利用多維度路線搜索算法及評(píng)分機(jī)制向用戶推薦旅游個(gè)性化路線。綜合考慮旅行天數(shù)、用戶類型及偏好，上述推薦能有效提升用戶體驗(yàn)。

沈記全等提出一種融合情景上下文和用戶信任關(guān)系的景點(diǎn)推薦算法[18]。該算法在協(xié)同過濾中引入用戶信任度而非相似度以緩解數(shù)據(jù)稀疏的問題，并融合情景上下文來表征不同用戶的不同需求，以此建設(shè)景點(diǎn)推薦模型和算法。通過在模擬數(shù)據(jù)集上的對(duì)比，相比傳統(tǒng)方法，該景點(diǎn)推薦算法表現(xiàn)最優(yōu)。

5 基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的推薦技術(shù)

Facebook、微信以及新浪微博等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)展迅猛，積累了數(shù)十億計(jì)的用戶，社交網(wǎng)絡(luò)越來越多地融入眾多游客的生活中。因此，在基于地理位置服務(wù)的社交網(wǎng)絡(luò)（Location Based Social Networks，LBSNs）[19]中發(fā)現(xiàn)用戶的興趣點(diǎn)（Point of Interest，POI）已經(jīng)成為優(yōu)化推薦算法的重要研究領(lǐng)域。

文獻(xiàn)[20]提出一種基于LBSNs的景點(diǎn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與推薦算法。在該算法中，設(shè)計(jì)了POI關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建模型以提取POI的特征，并建立跨LBSN的POI特征聯(lián)合學(xué)習(xí)方法以便融合和推理多維信息，建構(gòu)基于時(shí)間特征的POI推薦模式。

文獻(xiàn)[21]提出一種基于LBSN的多目標(biāo)個(gè)性化POI序列推薦框架。在該框架中，選擇游客的簽到數(shù)據(jù)作為提取其偏好的依據(jù)，綜合考慮游客偏好、POI流行度和時(shí)空信息等因素，并利用多目標(biāo)優(yōu)化算法挖掘POI以形成個(gè)性化POI序列（即個(gè)性化線路）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該框架能提升推薦的命中率，滿足多樣性需求。

6 基于約束的推薦技術(shù)

由于現(xiàn)實(shí)條件的限制，游客的選擇無法做到隨心所欲，通常受到空間和時(shí)間等因素的約束，因此，基于約束條件的推薦技術(shù)更符合現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場景需求。

文獻(xiàn)[8]提出了一種基于時(shí)空約束的旅游路徑推薦算法。該算法從地理學(xué)的視域，分析游客空間行為和時(shí)間行為約束條件，包括：時(shí)間距離和個(gè)人偏好等，并改進(jìn)最短路徑算法，構(gòu)建決策行為個(gè)性化應(yīng)用場景下的高評(píng)分景點(diǎn)集合并規(guī)劃相對(duì)應(yīng)的旅游路徑。通過在實(shí)驗(yàn)區(qū)域的模擬測試，驗(yàn)證了該算法在約束條件下的有效性。

由于節(jié)假日大量游客的集中涌入，導(dǎo)致游客滿意度的大幅下降，將基于事件社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（Event-based Social Networks，EBSN）及其推薦策略引入到個(gè)性化旅游推薦中，是一個(gè)值得關(guān)注的新領(lǐng)域。文獻(xiàn)[9]提出在EBSN中的一種考慮約束的全局推薦策略。該策略的全局推薦優(yōu)化目標(biāo)是，在滿足事件接納用戶容量和時(shí)間沖突等約束的基礎(chǔ)上，使得不滿意度最小化，并建立約束對(duì)應(yīng)的單一目標(biāo)函數(shù)，借助二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法BPSO提升推薦優(yōu)化的性能。文中的策略可以有效地應(yīng)用于旅游推薦技術(shù)中。

7 結(jié) 語

個(gè)性化旅游推薦技術(shù)已成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn)，本文分析了典型的推薦技術(shù)，包括：利用用戶行為數(shù)據(jù)、用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、上下文信息和基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等，并介紹了近年來的研究進(jìn)展。同時(shí)，介紹了能提升性能效果的混合推薦技術(shù)和滿足多約束應(yīng)用場景的基于約束的推薦技術(shù)，研究了相關(guān)領(lǐng)域的最新成果。

總的來說，個(gè)性化旅游推薦技術(shù)的研究趨勢大致如下：

（1）用戶數(shù)據(jù)是研究的基礎(chǔ)。如何從多源的、大量的、龐雜的數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)，如何從數(shù)據(jù)中提取出相關(guān)的上下文信息，發(fā)現(xiàn)偏好特征，已成為推薦技術(shù)的共性問題之一;

（2）融合多種推薦技術(shù)的混合推薦技術(shù)是進(jìn)一步的研究方向之一;

（3）基于游客空間行為約束、時(shí)間行為約束和EBSN約束等的推薦技術(shù)更符合實(shí)際應(yīng)用需求，是值得深入研究的領(lǐng)域。

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