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基于循环知识图谱与文本挖掘的旅游景点推荐的开题报告
一、研究背景
旅游业是我国国民经济的重要支柱之一，也是重要的人民群众生活方式和文化交流方式。随着经济社会的发展和人们旅游需求的提升，旅游市场已经进入到一个多元化、个性化和智能化的时代。与此同时，旅游推荐系统成为旅游业发展的重要一环，这种基于用户需求的推荐系统已经被广泛应用于旅游业。在国内外的研究成果发表中旅游推荐当中，有数据挖掘技术和知识图谱技术等。
二、研究目的
结合循环知识图谱和文本挖掘技术，开发更加准确、更加智能的旅游推荐系统。通过对旅游景点的文本信息和用户的行为特征进行分析，根据用户需求，为用户提供个性化推荐服务，实现旅游景点的智能推荐。
三、研究内容
1.构建循环知识图谱
在实现旅游景点推荐的过程中，循环知识图谱是关键技术之一，在基于知识图谱的推荐系统中，循环知识图谱是一个能够从数据中自我学习和更新的图形模型。
2.文本挖掘技术的研究
旅游景点的介绍文字、评论和图片都是情感信息和观感信息的表达方式，而文本挖掘技术可以从这些信息中挖掘相关的特征，包括实体识别、关系抽取、情感分析、主体和客体抽取等。
3.旅游景点推荐算法的研究
通过分析用户的交互信息和旅游景点的特征信息，探索了旅游景点推荐算法的构建方法，包括协同过滤算法、基于内容过滤算法和基于知识图谱的推荐算法，以及将这些算法融合应用到推荐中。
四、研究意义
1.为游客提供个性化推荐
通过文本挖掘技术和循环知识图谱，能够发现隐藏在用户评论中的特征信息，为用户提供更加精准的个性化推荐服务，不仅提升用户体验，还能在旅游业中增加更多消费。
2.促进旅游业现代化改革
随着旅游业的迅猛发展，如何智能化推荐旅游产品已经成为一个重要的问题。本研究可以为旅游业现代化改革提供技术支持，解决用户需求与旅游景点之间信息不对称的问题，促进旅游业的发展。
3.提升智慧城市建设水平
智慧城市的建设要求城市内的各项活动都智能化、数据化，旅游推荐系统可以从数据分析中产生溯源信息，为管理者提供更完整、有效的处理手段，为智慧城市建设提供技术支持。
五、研究计划
1.前期准备阶段
学习循环知识图谱和文本挖掘技术的基本原理和算法，调研当前流行的推荐算法和推荐系统的设计方法，为研究做好准备。
2.进行数据预处理
对爬取的旅游景点、用户行为和评论等数据进行预处理，提高数据的质量、准确度和有效性，为建立知识图谱和推荐算法奠定基础。
3.构建循环知识图谱
定义旅游景点的实体、属性和关系，输入旅游景点的相关信息，通过图神经网络训练，自动更新权值和特征信息，构建循环知识图谱。
4.进行文本挖掘和特征提取
结合循环知识图谱，对旅游景点的特征进行分析和提取，包括情感分析、主题挖掘和TF-IDF等算法的应用，提高模型的准确性和可靠性。
5.研究推荐算法和应用
将协同过滤、基于内容和基于知识图谱三种算法进行整合，应用在实际旅游场景中，进行算法的参数优化和效果评估，为用户提供更加准确的旅游景点推荐。
六、结论
本研究将循环知识图谱和文本挖掘技术应用于旅游景点推荐系统，通过整合各种算法，实现了旅游景点的智能推荐。本研究可以为实现旅游业的智能化、现代化提供技术支持，为智慧城市建设做出贡献。