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학술저널
저자정보
홍민성 (경희대학교) 정남호 (경희대학교) 한석호 (경희대학교)
저널정보
한국관광레저학회 관광레저연구 관광레저연구 제34권 제6호(통권 제178호)
발행연도
2022.6
수록면
157 - 174 (18page)
DOI
10.31336/JTLR.2022.6.34.6.157

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This study proposes a new recommendation algorithm to facilitate decision-making by successfully predicting the preferences of potential tourists to hotels in Online Travel Agency (OTA) service. To this end, we developed a new hotel recommendation algorithm based on deep sequential interaction embedding. Specifically, we used Doc2Vec, a deep learning-based natural language processing technology, to learn expression vectors taking into account the interaction order of tourists and items, and then input them into MLP and GMF to learn the nonlinearity and linearity of interactions. Experiments with one real-world dataset demonstrate that our algorithm outperforms other recent recommendation algorithms with a performance improvement of 13.23% in hotel tourism. From the experimental results, the usefulness of the recommender system in OTA and the extension to other tourism fields were discussed, and theoretical and practical implications were presented.
#추천 시스템(Recommneder System) #온라인 여행사(Online Travel Agency) #관광객 의사결정(Tourist Decision Making) #호텔 추천(Hotel Recommendation) #워드 임베딩(Word Embedding)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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