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Improvising Personalized travel recommendation System with Recency Effects

Big Data Mining and Analytics 2021年第3期4卷 139-154页

作者： Paromita Nitu Joseph Coelho Praveen Madiraju Department of Mathematical and Statistical Sciences Marquette UniversityMilwaukeeWI 53233USA Department of Computer Science Marquette UniversityMilwaukeeWI 53233USA

A travel recommendation system based on social media activity provides a customized place of interest to accommodate user-specific needs and preferences. In general, the user’s inclination towards travel destinations is subject to change over time. In this project, we have analyzed users’ twitter data, as well as their friends and followers in a timely fashion to understand recent travel interest. A machine learning classifier identifies tweets relevant to travel. The travel tweets are then used to obtain personalized travel recommendations. Unlike most of the personalized recommendation systems, our proposed model takes into account a user’s most recent interest by incorporating time-sensitive recency weight into the model. Our proposed model has outperformed the existing personalized place of interest recommendation model, and the overall accuracy is 75.23%.

关键词： travel recommendation time sensitivity recency effect personalization social media

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