Sisältöpohjainen suosittelija matkasuunnitelmasovellukselle
Vo, Aivan (2024)
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024052113925
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024052113925
Tiivistelmä
Tämän opinnäytetyön tavoitteena on toteuttaa sisältöpohjainen suosittelualgoritmi, joka hyödyntää kosinin samankaltaisuutta matkasuunnitelmasovellusta varten. Työn tarkoituksena on parantaa käyttäjäkokemusta tarjoamalla personoituja suosituksia eri nähtävyyksistä, jotka perustuvat aikaisempiin vuorovaikutuksiin sovelluksen kanssa. Hyödyntämällä kosinin samankaltaisuutta algoritmi arvioi eri nähtävyyksien ja käyttäjän mieltymysten välisiä samankaltaisuuksia luodakseen kymmenen kärjen suosituslistan, jota käyttäjä voi dynaamisesti muokata.
Kehitysprosessi sisältää Google Places API:n integroinnin reaaliaikaisen tietojen hakemiseen mahdollisista nähtävyyksistä. Tämän jälkeen seuraa datan suodattaminen ja järjestely nähtävyyksien suositummuuden perusteella. Keskeinen analyysitekniikka perustuu malliin, joka soveltaa kosinin samankaltaisuutta kohteiden ominaisuuksien ja käyttäjämieltymysten suhteen laskemiseksi. Tätä mallia hienosäädetään jatkuvasti käyttäjän antaman palautteen kautta, jossa käyttäjien vuorovaikutukset analysoidaan jatkuvasti suositusmoottorin päivittämiseksi.
Tämä työ edistää koneoppimistekniikoiden käytännön soveltamista matkailualalla, erityisesti kehittämällä käyttäjäkeskeisemmän suositusjärjestelmän. Suositusjärjestelmä parantaa nähtävyyskohteiden ehdotusten tarkkuutta ja personointia yhdistämällä käyttäjän vuorovaikutuksen sovelluksen kanssa dynaamisiin suosituspäivityksiin.
Kehitysprosessi sisältää Google Places API:n integroinnin reaaliaikaisen tietojen hakemiseen mahdollisista nähtävyyksistä. Tämän jälkeen seuraa datan suodattaminen ja järjestely nähtävyyksien suositummuuden perusteella. Keskeinen analyysitekniikka perustuu malliin, joka soveltaa kosinin samankaltaisuutta kohteiden ominaisuuksien ja käyttäjämieltymysten suhteen laskemiseksi. Tätä mallia hienosäädetään jatkuvasti käyttäjän antaman palautteen kautta, jossa käyttäjien vuorovaikutukset analysoidaan jatkuvasti suositusmoottorin päivittämiseksi.
Tämä työ edistää koneoppimistekniikoiden käytännön soveltamista matkailualalla, erityisesti kehittämällä käyttäjäkeskeisemmän suositusjärjestelmän. Suositusjärjestelmä parantaa nähtävyyskohteiden ehdotusten tarkkuutta ja personointia yhdistämällä käyttäjän vuorovaikutuksen sovelluksen kanssa dynaamisiin suosituspäivityksiin.