A tourist recommender system to find users' points of interest using background information on Big data
Creators: name: Sadeghi Elham
Publisher: name: Zenodo
Year: 2017
Subjects: recommender systems
content-aware recommender
الگوریتم های مسیر یابی
خوشه بندی

description: English Abstract<br> Many countries depend heavily on the tourism industry for economic growth. Advent of the web has created new opportunities for tourists to discover new places and experience new adventures. However, number of possible destinations (places) have very increased and even the entire lifetime is not enough to visit all these places. Even for a city, there are many possible places to visit. Nowadays, online search to find an interesting pace for visit has been difficult more than ever before, not because there is not little information, but due to the availability of a lot of information. Trip planning is a tedious task, especially when the tourists do not want to choose a scheduled trip through a travel agency. In this situation, said that even these predetermined trips require a lot of time and effort to be arranged. In addition, the set of trip plans that a tourist can choose from, is usually limited. Furthermore, there may be many places that tourists enjoy, but has not been considered in a trip. Therefore, static planners often do not choose the right places at the right time. Hence, the planning process should consider many factors in order to provide the best possible recommendations (suggestions) for tourists. In this thesis, an algorithm, called balanced routing problem, has been provided in order to design the trips for tourists. This algorithm, which is combined with a content-aware recommendation system, creates an infrastructure of mobile software for enhanced tourism guide we have developed. We cover the underlying knowledge of trip planning and tourism recommender system and describe existing techniques. In addition, in order illustrate that our proposed algorithm yields better results, a comparison is done between existing systems and our algorithm. We will also discuss how to design our mobile software. Then, some suggestions are provided for future work finally conclusion is provided. Persian Abstract بسیاری از کشورها برای رشد اقتصادی، به شدت به صنعت گردشگری وابسته می باشند. ظهور وب فرصت<br> های جدیدی را برای گردشگر ها ایجاد کرده تا مکان های جدید را کشف کرده و ماجراهای جدیدی را نیز<br> تجربه کنند. برنامه ریزی سفر، کار خسته کننده ای می باشد، به ویژه وقتی که گردشگر نمی خواهد یک برنامه<br> سفر از پیش تعیین شده از طریق یک آژانس مسافرتی را انتخاب کند. که در این صورت می توان گفت، حتی<br> این برنامه های سفر از پیش تعیین شده نیاز به زمان و تلاش زیادی دارد که ترتیب داده شود. به علاوه،<br> مجموعه برنامه های سفری که یک توریست می تواند از آن انتخاب کنند، معمولاً محدود می باشد. به علاوه،<br> ممکن است مکان های زیادی وجود داشته باشد که توریست ها از بازدید آنها لذت ببرند، اما در سفر در نظر<br> گرفته نشده باشند. بنابراین برنامه ریزان ایستا اغلب مکان درست را در زمان درست انتخاب نمی کنند. به<br> همین دلیل است که فرایند برنامه ریزی باید بسیاری از فاکتور ها را به منظور ارائه بهترین پیشنهادات ممکن<br> به گردشگران در نظر گرفته شوند. در این پایان نامه ما یک الگوریتم به نام مسئله مسیریابی متعادل به منظور<br> طراحی سفر ها برای گردشگران ارائه می دهیم. این الگوریتم که با سیستم توصیه گر آگاه از محتوا برای<br> پیشنهادات گردشگری ترکیب شده است، یک زیرساخت از نرم افزار تلفن همراه برای راهنمای گردشگری<br> تقویت شده ای که ما توسعه داده ایم، ایجاد می کند. ما دانش زمینه ای مسئله برنامه رزی سفر و سیستم های<br> توصیه گر گردشگری را پوشش می دهیم و تکنیک های موجود را شرح خواهیم داد. به علاوه، به منظور<br> اینکه نشان دهیم الگوریتم پیشنهادی ما نتایج بهتری را حاصل میدهد، یک مقایسه بین سیستم های موجود و<br> این الگوریتم نیز صورت می گیرد. ما همچنین گردش کار پیاده سازی سیستم خود چگونگی طراحی نرم<br> افزار تلفن همراه خود را مورد بحث و بررسی قرار می دهیم. در نهایت، ما پیشنهاداتی را برای کار های بعدی<br> و در آخر نتیجه گیری را ارائه می دهیم.