論文の概要: Hotel Recommendation System Based on User Profiles and Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14045v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 09:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:54:11.552935
• Title: Hotel Recommendation System Based on User Profiles and Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: ユーザプロファイルと協調フィルタリングに基づくホテル推薦システム
• Authors: Bekir Berker T\"urker, Resul Tugay, \c{S}ule \"O\u{g}\"ud\"uc\"u, \.Ipek K{\i}z{\i}l
• Abstract要約: 本稿では,コンテンツベースと協調フィルタリングを組み合わせたハイブリッドホテルレコメンデーションシステムを提案する。 結果として得られるシステムはハイブリッドレコメンデーションシステムとして知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, people start to use online reservation systems to plan their vacations since they have vast amount of choices available. Selecting when and where to go from this large-scale options is getting harder. In addition, sometimes consumers can miss the better options due to the wealth of information to be found on the online reservation systems. In this sense, personalized services such as recommender systems play a crucial role in decision making. Two traditional recommendation techniques are content-based and collaborative filtering. While both methods have their advantages, they also have certain disadvantages, some of which can be solved by combining both techniques to improve the quality of the recommendation. The resulting system is known as a hybrid recommender system. This paper presents a new hybrid hotel recommendation system that has been developed by combining content-based and collaborative filtering approaches that recommends customer the hotel they need and save them from time loss.
• Abstract（参考訳）: 今では、多くの選択肢があるため、オンライン予約システムを使って休暇を計画している。 この大規模オプションからいつ、どこで選択するかは、ますます難しくなっている。 加えて、オンライン予約システムにある豊富な情報のために、消費者はより良い選択肢を見逃すことがある。 この意味では、リコメンデータシステムのようなパーソナライズされたサービスが意思決定において重要な役割を果たす。 従来の2つの推奨手法は、コンテンツベースと協調フィルタリングである。 どちらの方法にも利点はあるが、いくつかの欠点があり、そのいくつかは、両方のテクニックを組み合わせて推奨の質を向上させることで解決できる。 このシステムはハイブリッドレコメンデーションシステムとして知られている。 本稿では,ユーザが必要とするホテルを推薦し,時間的損失から節約するコンテンツベースと協調的なフィルタリング手法を組み合わせた,新しいハイブリッドホテル推薦システムを提案する。

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