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針對傳統的旅游路線推薦算法推薦準確率不高的缺陷，提出一種基于興趣點（ POI）流行度和用戶興趣偏好的個性化旅游路線推薦（ PTIR）算法。首先通過分析得到用戶真實的歷史旅游足跡；然后根據用戶在每個景點的逗留時間提出基于時間的用戶興趣偏好；最后在給定的旅行時間限制、起點和終點下，設計最優旅游路線計算方法。在Flickr社交網站的真實數據集上進行實驗，結果顯示，相比傳統的只考慮POI流行度的算法，該個性化旅游路線推薦算法的準確率和召回率都有較大提升；相比只考慮用戶興趣偏好的算法，該個性化旅游路線推薦算法的準確率和召回率也有所提高。實驗結果表明綜合考慮POI流行度和用戶興趣偏好能使路線推薦得更準確。
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