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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
홍민성 (경희대학교) 정남호 (경희대학교) 한석호 (경희대학교)
저널정보
한국관광레저학회 관광레저연구 관광레저연구 제34권 제3호(통권 제175호)
발행연도
2022.3
수록면
431 - 444 (14page)
DOI
10.31336/JTLR.2022.3.34.3.431

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The purpose of this study is to propose a smart tourism restaurant recommendation algorithm based on deep sequential interaction embedding to successfully predict the preferred choices of tourists and promote their decision-making. We use Doc2Vec, a deep learning-based natural language processing technology, to learn the representation vectors of tourists and items by considering their interactions’ sequence, and then input them into multi-layer perceptron and matrix factorization that make up a deep artificial neural network to learn nonlinearity and linearity of interactions. Finally, we predict the possibility of tourists preferring restaurants and recommend top-N restaurants for each user. Indeed, the results of comparing the TripAdvior and MovieLens data sets demonstrated that our proposed recommendation algorithm (DSESTRR) significantly improved the recommendation accuracy compared to other algorithms. Based on the above results, the usefulness of DSESTRR in the tourism field was discussed, and theoretical and practical implications were proposed.
#스마트관광(Smart Tourism) #추천 시스템(Recommneder System) #관광객 의사결정 (Tourist Decision Making) #딥러닝(Deep Leaning) #레스토랑 추천(Restaurant Recommendation) #워드 임베딩(Word Embedding)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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