سیستم های توصیه گر هتل

استفاده از سیستم های توصیه گر افزایش فروش در تجارت الکترونیک را اثبات نموده است. هدف سیستم ارائه محصولاتی به کاربر است که متضمن علاقه مندی و آسایش او از محصولات بوده و همچنین در شرکت ها شانس فروش خدمات را ارتقا دهد. یکپارچه سازی تکنیک های مدیریت داده می تواند مسائل مرتبط با ارائه خدمات منطبق با علایق مشتری را مخاطب قرار داده و کیفیت پیشنهاد ها را به طرز چشمگیری بهبود دهد. تحقیقات اخیر بر روی این سیستم ایده استفاده از داده های شبکه اجتماعی به منظور ارتقا سیستم توصیه گر سنتی و پیش بینی بهتر را آشکار می سازد. ما دیدگاه های سیستم های توصیه گر مبتنی بر داده شبکه اجتماعی توییتر را با استفاده از انواع رابط ها، روش های تجزیه وتحلیل محتوا با تکنیک های زبان شناسی محاسباتی و الگوریتم تاپیک مدلینگ ملت بیان می کنیم. پس از بررسی عمق اهداف، متدولوژی ها این مقاله به علاقه مندان در توسعه سیستم توصیه گر سفر و همچنین تسهیل تحقیقات آینده کمک می نماید.