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题名广西桂林龙脊梯田景区旅游满意度实证研究
被引量：3
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作者
刘楠
吴忠军
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机构
桂林理工大学旅游学院
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出处
《大众科技》
2015年第5期162-164,181,共4页
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基金
国家社科基金特别委托项目
中国社会科学院创新工程重大专项"21世纪初中国少数民族地区经济社会发展综合调查"项目子课题<广西龙胜各族自治县经济社会发展调查>(13@ZH001)
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文摘
文章依据龙脊梯田景区自身特点构建了旅游满意度测评模型,并对景区的游客进行了抽样调查,取得旅游满意度的数据。通过均值分析比较龙脊梯田景区旅游各分项满意度的高低,发现景观特色满意度与居民态度满意度较高,而娱乐活动满意度与旅游购物满意度较低;利用多元回归分析了各分满意度对总体满意的贡献,发现民族特色满意度对景区旅游总体满意贡献最大,而旅游购物满意度贡献最小。最后在研究结论的基础上,提出了一些提高景区旅游满意度的建议。
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关键词
龙脊梯田
旅游满意度
分项满意度
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Keywords
Longji scenic spot
tourist satisfaction
item satisfaction
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分类号
F592.7
[经济管理—旅游管理]
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题名一种改进的兴趣相似度个性化推荐算法
被引量：3
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作者
李浩
梁京章
潘莹
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机构
广西大学电气工程学院
广西大学信息网络中心
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出处
《计算机技术与发展》
2022年第12期1-6,共6页
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基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190108)。
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文摘
传统的协同过滤推荐算法在进行相似度计算时主要考虑用户对物品的评分,通过评分获取用户之间的相似度,缺少对用户兴趣相似度的考虑,同时在进行相似度计算时未考虑用户自身属性的影响,其相似度计算存在一定的失真性。针对这一问题,提出一种改进的兴趣相似度个性化推荐算法,根据不同的用户对物品的兴趣会因用户的自身属性不同而存在差别,设计一种改进的兴趣相似度计算方法,在进行兴趣相似度计算时引入用户的自身属性因素,如年龄、性别等属性因素;根据用户对物品的兴趣会受到物品的热门程度的影响,提出物品热点影响率与物品属性满意度的概念,并根据物品的热点影响率与物品属性满意度在计算相似度时赋予物品不同的权重关系;根据用户的兴趣会随着时间的变化而发生改变,将时间因素加入到推荐过程中,最终通过融合时间因子的影响做出最终的评分预测。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值更低,推荐效果更优。
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关键词
推荐算法
协同过滤
兴趣相似度
物品热点影响率
物品属性满意度
时间因子
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Keywords
recommendation algorithm
collaborative filtering
interest similarity
hot spot influence of articles
item attribute satisfaction
time factor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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