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Deep Learning-based Tourism Recommendation System using Social Network Analysis

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.12 No.2 (2020.05)바로가기
  • 페이지
    pp.113-119
  • 저자
    Chi-Seo Jeong, Ki-Hwan Ryu, Jong-Yong Lee, Kye-Dong Jung
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A376982

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1 Big Data
2.2 Social Network Analysis
2.3 Definition of tourism type by personality type through deep learning
3. Design of Adaptive Recommendation System
3.1 System Overview and Configuration
3.2 Operation Process of Adaptive Recommendation System
4. Applications
4.1 Application of Toursim Recommended Systems
4.2 Social Network Analysis with tagging
5. Conclusion
References

키워드

Social Network Analysis Big Data Deep Learning Recommendation System

저자

  • Chi-Seo Jeong [ Master Student, Department of Information System KwangWoon University Graduate School of Smart Convergence, 20 Kwangwoon-ro, Nowon-gu, Seoul 01897, Korea ]
  • Ki-Hwan Ryu [ Professor, Department of Tourism Industry, Graduate school of smart convergence, Kwangwoon University, 20 Kwangwoon-ro, Nowon-gu, Seoul 01897, Korea ]
  • Jong-Yong Lee [ Professor, Ingenium College of liberal arts, Kwangwoon University ]
  • Kye-Dong Jung [ Professor, Ingenium College of liberal arts, Kwangwoon University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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