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Originaltitel:
Data-driven Destination Recommender Systems
Übersetzter Titel:
Datengetriebene Empfehlungsdienste für Reiseziele
Autor:
Dietz, Linus W.
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Ott, Jörg (Prof. Dr.)
Gutachter:
Ott, Jörg (Prof. Dr.); Bellogin Kouki, Alejandro (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 256; DAT 616; DAT 610
Kurzfassung:
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.
Übersetzte Kurzfassung:
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
Eingereicht am:
05.09.2022
Mündliche Prüfung:
20.01.2023
Dateigröße:
31207741 bytes
Seiten:
188
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230120-1685575-1-0
Letzte Änderung:
19.04.2023
 BibTeX