観光とホスピタリティのジャーナル
オープンアクセス

概要

推薦システムの動的選択：観光への応用

サミュエル・アルレオとブルーノ・シルバ

レコメンデーション システムは、特定のユーザーが興味を持ちそうなアイテムを提案するソフトウェア ツールおよびテクニックです。これらのシステムは、ユーザーがニーズに合った製品を見つけやすくすると同時に、売上を向上させるため、ほとんどの e コマース アプリケーションの重要な部分です。さまざまなソースや情報の種類を使用してユーザーの好みを判断するためのアプローチがいくつか作成されています。協調フィルタリングは評価の履歴を使用し、コンテンツと知識ベースのレコメンデーションはアイテムの特徴を扱い、コンテキスト認識システムはユーザーを取り巻く状況パラメーターまたは条件に基づいて提案を提供し、人口統計フィルタリングはユーザーの人口統計特性を利用します。さらに、各方法の欠点を克服するために 2 つ以上のテクニックを融合するハイブリッド アプローチもあります。
この研究では、レコメンデーション システム分野への動的選択の適用について研究しています。この選択戦略は、複数の分類器システムから取られており、各テスト パターンに対して特定の分類器のセットを選択することで構成されます。この概念をこの研究のコンテキストに適合させるために、各予測で最適な推奨方法を動的に選択しようとするハイブリッド システムが提案されました。
実験を行った結果、動的選択を適用しても推奨に大きな改善は見られませんでした。ただし、ハイブリッド コンテンツ ベースで人口統計情報とコンテキスト情報を含めると、システムの精度が大幅に向上しました。最終的なソリューションは、ホテルや書籍のレビューを含むデータセットを使用して評価されました。結果から、推奨機能は観光関連のシナリオで機能し、コンテンツ、人口統計、コンテキスト機能が利用できる限り、他の推奨問題にもパラメーター化できることが示されました。