佳文推介 | 基于地理标记照片的个性化景点推荐方法
引用格式：
叶凡,孙玉,陈崇成,等.基于地理标记照片的个性化景点推荐方法[J].地球信息科学学报，2021,23(8):1391-1400. [ Ye F, Sun Y, Chen C C, et al. A personalized attraction recommendation method based on geotagged photos[J]. Journal of Geo-information Science, 2021,23(8):1391-1400. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200608
导 言
旅游是人们重要的休闲娱乐活动之一。随着生活节奏的加快，人们对于旅游体验也提出了新的期待：既要绕过让人头痛的旅游攻略制定环节，还要在有限的时间内游览更多更有趣的景点。这要求我们必须在短时间内为游客私人订制一条景点密度大且符合其个人审美口味的线路。显然，依靠传统的旅游手册或跟随旅行团的方式已经难以应对，必须借助人工智能算法，挖掘旅游大数据，结合个人行为习惯和偏好设置等为其快速遴选、推荐景区景点，合理规划旅游线路，才能最终让游客不但可以“说走就走”，而且有“一路惊喜”。
随着智能手机、平板电脑等智能终端设备的普及，人们使用移动互联网的频率和时长不断增加，日常生活、工作和娱乐均与其深度绑定、交融。用户对互联网的作用已经从单纯的信息接收者转向信息的生产者。得益于定位技术（如GPS、无线蜂窝网络等）的不断成熟和广泛应用，各类手机APP采集用户的位置信息已成为常规操作。基于位置的社交网络服务得到广泛应用，用户可随时随地记录并分享自己的位置信息和移动轨迹，同时，也可以由其他用户分享的数据中获取所需信息。仅Flickr一家网站，其用户目前共享的照片就已达到PB级。这些照片的元数据中记录了游客的拍摄照片时的地理位置信息，可用于重建游客历史轨迹、分析不同游客的旅行模式及推荐游客感兴趣的旅游景点等，为游客提供旅游景点及旅游路线推荐服务创造了可行性条件。
旅游推荐的常用方法包括通用推荐和个性化推荐。通用旅行推荐遵循“挖掘历史轨迹→发现热门景点→经典旅行序列→推荐”的范式，为用户推荐最受欢迎的景点及路线；个性化推荐则在推荐过程中考虑不同游客的兴趣特征，可提供更加符合用户个人偏好的推荐。目前已有许多学者从事基于地理标记照片的旅游推荐研究工作，但仍然面临诸多挑战，例如：游客可能由于旅行时间或花费的限制仅选择少量的景点游玩，会导致严重的数据稀疏性问题；人们在进行旅游决策的过程中，受感知环境和个人偏好的共同影响，在旅行时游客的位置和偏好都会发生动态变化，而传统的静态模型无法捕捉此类变化。
在此背景下，本文提出了一种新颖的个性化景点推荐方法，其基本思想是联合学习用户的长期偏好和短期偏好。该方法可在建立景点序列信息的同时，学习用户偏好的变化。实验结果表明在命中率和平均倒数排名两个推荐系统常用评价指标上，所提出的方法均优于现有其他方法。此外，将基于长短期偏好的景点推荐与仅基于长期偏好的推荐结果进行对比，证明综合考虑长短期偏好可提高推荐的准确性，为景点推荐工作提供了新的视角。
叶凡，孙玉，陈崇成
（本文作者）
作 者 信 息
福州大学数字中国研究院（福建）硕士研究生，主要研究方向为推荐系统、数据挖掘。
福州大学数字中国研究院（福建）副研究员、硕士生导师。研究兴趣包含但不限于时空数据挖掘、大地测量数据处理。
福州大学数字中国研究院（福建）教授、博士生导师，主要研究方向为空间决策支持系统、地理信息网络共享服务技术、文化遗产数字化与文化旅游信息服务。已在国内外学术期刊和国际会议上发表论文180余篇，其中SCI、EI收录论文62篇。
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《地球信息科学学报》是由中国科学院主管，由中国科学院地理科学与资源研究所、中国地理学会联合主办，由资源与环境信息系统国家重点实验室（中国科学院地理科学与资源研究所）、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）联合协办的地球信息科学领域综合性学术期刊，月刊。学报创刊于1996年，创始人为陈述彭院士。学报现任主编徐冠华院士，执行主编陆锋研究员。
《地球信息科学学报》是中国科学引文数据库（CSCD）核心期刊、中国科技核心期刊、全国中文核心期刊。2020年《中国科技期刊引证报告（核心版）》和《中国学术期刊影响因子年报》均显示，学报影响因子位列测绘科学技术期刊第2名。在2020年版中国科学院科学出版基金中文科技期刊排行榜中，学报排名第25位。
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