Système de recommandation pour la visite personnalisé des sites touristiques

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Date
2020
Authors
AOUN SAMI
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
université chadli ben djedid eltarf
Abstract
Notre travail concerne les systèmes d’aide à la visite personnalisé des sites touristiques. L’objectif est de concevoir un système de recommandation, pour améliorer l’expérience du visiteur, en lui recommandant les items les plus pertinents et en l’aidant à personnaliser son parcours. Nous proposons un filtrage basé sur le contenu et filtrage collaboratif. La prise en compte du contexte de l’utilisateur se fait à l’aide d’un post-filtrage contextuel, qui permet la génération d’un parcours personnalisé dépendant des œuvres qui ont été recommandées et qui prend en compte des informations contextuelles de l’utilisateur le temps de visite, budget,etc … Dans le domaine du tourisme, l’objectif est alors de recommander les sites touristiques parmi ceux qui satisfont les préférences du visiteur (temps et coût de visite par exemple). Nous définissons un système qui capte les préférences du visiteur et des fonctions qui calculent les ratings et similarités, et on termine par un test hors ligne du notre système Our work concerns support systems for personalized visits to tourist sites. The goal is to design a recommendation system to improve the visitor experience, by recommending the most relevant items and helping them to personalize their journey. We offer content-based filtering and collaborative filtering. The user's context is taken into account using contextual post-filtering, which allows the generation of a personalized journey depending on the works that have been recommended and which takes into account the contextual information of the user. user visit time, budget, etc ... In the field of tourism, the objective is then to recommend tourist sites among those which satisfy the visitor's preferences (time and cost of visit, for example). We define a system that captures the preferences of the visitor and functions that calculate the ratings and similarities, and we end with an offline test of our system
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