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hybrid recommender system for Tourism Based on Big Data and AI:A Conceptual Framework

Big Data Mining and Analytics 2021年第1期4卷 47-55页

作者： Khalid AL Fararni Fouad Nafis Badraddine Aghoutane Ali Yahyaouy Jamal Riffi Abdelouahed Sabri LISAC Laboratory Department of InformaticsFaculty of Sciences Dhar El MahrazSidi Mohamed Ben Abdellah UniversityFez-Atlas 30000Morocco IA Laboratory Department of Computer ScienceFaculty of SciencesMoulay Ismail UniversityMoulay Ismail UniversityMeknes 50070Morocco

With the development of the Internet,technology,and means of communication,the production of tourist data has multiplied at all levels(hotels,restaurants,transport,heritage,tourist events,activities,etc.),especially with the development of Online Travel Agency(OTA).However,the list of possibilities offered to tourists by these Web search engines(or even specialized tourist sites)can be overwhelming and relevant results are usually drowned in informational"noise",which prevents,or at least slows down the selection *** assist tourists in trip planning and help them to find the information they are looking for,many recommender systems have been *** this article,we present an overview of the various recommendation approaches used in the field of *** this study,an architecture and a conceptual framework for tourism recommender system are proposed,based on a hybrid recommendation *** proposed system goes beyond the recommendation of a list of tourist attractions,tailored to tourist *** can be seen as a trip planner that designs a detailed program,including heterogeneous tourism resources,for a specific visit *** ultimate goal is to develop a recommender system based on big data technologies,artificial intelligence,and operational research to promote tourism in Morocco,specifically in the Daraa-Tafilalet region.

关键词： recommender systems user profiling content-based filtering collaborative filtering hybrid recommender system e-tourism trip planning

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