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基于深度学习的POI及线路推荐算法的研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网和移动互联网的普及，人们越来越喜欢利用移动设备出行，而出行过程中的地点选择和线路规划往往是一个重要的问题。如何让用户在众多的地点中找到最适合自己的选择，如何通过用户的历史数据和偏好推荐最佳的线路规划，已成为各大科技公司及旅游服务机构关注和研究的问题。
当前大多数基于POI（PointofInterest，兴趣点）的推荐算法，常采用基于时间、位置、类别等条件的简单加权推荐，对于用户历史记录的分析较为简陋。因此需要一种更高级的算法，能够对用户的历史行为和兴趣进行深度分析，为用户提供更加个性化的服务。
二、研究内容和目标
本论文将基于深度学习的方法，构建POI和线路的用户兴趣模型。该模型目的在于通过用户的历史数据和实时数据对用户兴趣模型进行实时更新，从而更加准确地推荐符合用户兴趣和偏好的地点和线路规划。
具体研究内容如下：
1、对用户历史数据和实时数据进行收集和分析，包括用户历史浏览记录、收藏、评价、打卡等信息，以及实时位置和行为数据。
2、构建用户兴趣模型，实现对用户兴趣和喜好进行建模并不断更新。模型可以采用深度神经网络等方法进行训练和优化。
3、基于用户兴趣模型，实现POI的推荐算法。该算法应该考虑时间、位置、类别等因素，并对用户兴趣和偏好进行个性化推荐。
4、基于用户兴趣模型，实现线路的推荐算法。该算法应该考虑地点之间的距离、交通状况等因素，并通过深度学习算法实现个性化推荐。
5、实现该算法的原型系统，并通过实验和评估对算法进行测试和优化。
三、研究方法和技术路线
本论文基于深度学习算法构建POI及线路推荐系统，具体实现路线如下：
1.数据收集及处理。采用爬虫技术、地图api等方式搜集用户地方、位置、类别、评分等数据，并清洗数据、去重。
2.POI热度排序。将用户查询到的POI按热度降序排列，并根据兴趣点分类里的推荐权重，进行类别加权排序。
3.用户行为分类模型构建。基于深度学习算法，建立一个poi和用户行为的分类模型，训练该模型，以预测用户的喜好。同时，该模型可将每个用户兴趣进行编码，以形成用户的特征描述。
4.用户兴趣模型构建。基于步骤3中的分类模型，构建用户行为兴趣模型。模型将采用深度学习算法，以捕捉并更新每个用户的兴趣。
5.深层神经网络模型。利用基于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN的深层神经网络模型，将用户当前位置和地点特征作为输入，生成用户兴趣模型中的下一个用户兴趣点的矢量。
6.POI推荐与路径规划。根据用户当前位置、路径规划等因素，使用基于神经网络的更新模型，对结果进行推荐和路径规划。
7.原型系统实现及测试。使用Flask框架实现POi显示和路径规划，使用Dijkstra算法实现路径规划，最后使用Web地图API定位和显示提供优质的服务。
四、研究意义
本论文的研究意义主要体现在以下几个方面：
1、利用深度学习技术构建的POI及线路推荐系统，为用户提供更加准确、个性化的服务，改善人类的旅游习惯。
2、该算法的推荐能够实时更新用户兴趣，准确地推荐符合用户兴趣和偏好的地点和线路规划。
3、本研究将综合运用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习算法，可为相关领域的研究和推广提供经验和范例。