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Original title:
Data-driven Destination Recommender Systems
Translated title:
Datengetriebene Empfehlungsdienste für Reiseziele
Author:
Dietz, Linus W.
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Ott, Jörg (Prof. Dr.)
Referee:
Ott, Jörg (Prof. Dr.); Bellogin Kouki, Alejandro (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 256; DAT 616; DAT 610
Abstract:
This thesis explores various aspects of the destination recommendation domain, namely mobility analyses about which types of travelers can be observed in location-based social media data, how these groups perform in point-of-interest recommendation, how long travelers should stay at a destination, and which data sources are suitable to characterize destinations. Finally, we propose a city recommender system that supports users making the trade-offs involved in their travel choices.
Translated abstract:
Diese Doktorarbeit untersucht verschiedene Aspekte von Empfehlungsdiensten für Reisende. Mobilitätsanalysen auf standortbasierten Social-Media-Daten offenbaren, welche Typen von Reisenden es gibt, wie diese Gruppen bei Point-of-Interest-Empfehlungen abschneiden, wie lange Reisende an einem Ort bleiben sollten und welche Daten zur Beschreibung von Reisezielen geeignet sind. Schließlich präsentieren wir ein Städteempfehlungssystem, das Reisende bei den den Abwägungen der Reisezielwahl unterstützt.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1685575
Date of submission:
05.09.2022
Oral examination:
20.01.2023
File size:
31207741 bytes
Pages:
188
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230120-1685575-1-0
Last change:
19.04.2023
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