2020
DOI: 10.1108/imds-10-2019-0584
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Abstract: PurposeOne challenge for tourism recommendation systems (TRSs) is the long-tail phenomenon of ratings or popularity among tourist products. This paper aims to improve the diversity and efficiency of TRSs utilizing the power-law distribution of long-tail data.Design/methodology/approachUsing Sina Weibo check-in data for example, this paper demonstrates that the long-tail phenomenon exists in user travel behaviors and fits the long-tail travel data with power-law distribution. To solve data sparsity in the long-… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2021
2021
2024
2024

Publication Types

Select...
6

Relationship

0
6

Authors

Journals

citations
Cited by 6 publications
(1 citation statement)
references
References 36 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Sadece aynı paketteki kullanıcılar arasındaki benzerlikleri hesaplınır ve aynı paketteki kullanıcıların seyahat tercihlerine göre önerilerde bulunulur, bu da yüksek boyutlu seyahat verilerinin hızlı en yakın komşu araması ve aşırı seyreklik sorununa uygulanabilir bir çözüm üretir. Kullanılan veri seti Sina Weibo check-in verileridir [17].…”
Section: Introductionunclassified
“…Sadece aynı paketteki kullanıcılar arasındaki benzerlikleri hesaplınır ve aynı paketteki kullanıcıların seyahat tercihlerine göre önerilerde bulunulur, bu da yüksek boyutlu seyahat verilerinin hızlı en yakın komşu araması ve aşırı seyreklik sorununa uygulanabilir bir çözüm üretir. Kullanılan veri seti Sina Weibo check-in verileridir [17].…”
Section: Introductionunclassified