基于深度學(xué)習(xí)的旅游景點(diǎn)推薦模型研究

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摘 要：針對(duì)大數(shù)據(jù)造成的信息冗余問(wèn)題，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)解決了這個(gè)困擾，它能夠有效地挑選和剔除信息，讓用戶(hù)從眾多數(shù)據(jù)中找出對(duì)自己有用的內(nèi)容。文章聚焦于旅游景點(diǎn)推薦，提出了一種深度卷積融合位置信息模型DCNN-MPN。首先，借助CNN的水平與垂直濾波器，從用戶(hù)的過(guò)往行為中提取出具有價(jià)值的特性。緊接著，將用多頭自我注意的數(shù)據(jù)融入原記錄中。（剩余12350字）