基本信息:
- 专利标题： 一种基于强化学习的个性化旅游线路推荐方法
- 申请号：CN202111498094.6 申请日：2021-12-09
- 公开(公告)号：CN114386664A 公开(公告)日：2022-04-22
- 发明人： 曹杰 , 陈蕾 , 王有权 , 丁达 , 申冬琴 , 罗婕
- 申请人： 河海大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区西康路1号;
- 专利权人： 河海大学,云境商务智能研究院南京有限公司
- 当前专利权人： 河海大学,云境商务智能研究院南京有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区西康路1号;
- 代理机构： 南京瑞弘专利商标事务所
- 代理人： 陈建和
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06F16/9537 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06Q50/14
摘要：
本发明公开了一种于强化学习的个性化旅游线路推荐方法，首先获取不同景点之间的移动交通时间和每个景点的平均访问时间，根据用户历史访问旅游线路建立景点‑景点转移概率模型和用户偏好模型。然后基于所述用户偏好模型、景点‑景点转移概率模型和景点热度模型，构建景点效用函数模型，最后基于获取的景点效用函数模型和个性化旅游路线约束，设计强化学习算法，获取匹配度最高的旅游路线，作为最终向用户推荐的旅游路线。本发明解决了传统旅游路线推荐方法无法满足游客的个性化需求的问题，同时考虑用户喜好和景点受欢迎程度，避免了景点类别的冷启动问题。
公开/授权文献:
- CN114386664B 一种基于强化学习的个性化旅游线路推荐方法 公开/授权日：2024-12-24