In this paper, we investigated the

In this paper, we investigated the problem of mining significant tourist locations and tourist travel sequence patterns based on
geo-tagged photos of users on socialmedia site. Proposedmethod is capable of understanding context (i.e., time, date, and weather),
as well as taking in to account the collective wisdom of people, to make tourist recommendations (i.e., tourist locations or travel sequence
pattern).We illustrated our technique on a sample of public Flickr data set. Experimental results demonstrated that the proposed
approach is able to generates better recommendations as compared to other state-of-the-art landmark recommendation
methods

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ เราตรวจสอบปัญหาของสถานท่องเที่ยวสำคัญทำเหมืองแร่และรูปแบบลำดับเดินทางท่องเที่ยวตามgeo ติดแท็กภาพถ่ายของผู้ใช้บนไซต์ socialmedia Proposedmethod มีความสามารถในการทำความเข้าใจบริบท (เช่น เวลา วัน และสภาพอากาศ),เป็นการในบัญชีภูมิปัญญาร่วมกันของคน ให้คำแนะนำท่องเที่ยว (เช่น สถานท่องเที่ยวหรือเดินทางลำดับลาย) เราแสดงเราเทคนิคการสุ่มตัวอย่างของชุดข้อมูล Flickr สาธารณะ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเสนอวิธีจะสร้างคำแนะนำดีกว่าเมื่อเทียบกับอื่น ๆ แนะนำมาร์คศิลปะวิธีการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราตรวจสอบปัญหาของการทำเหมืองสถานที่ท่องเที่ยวที่สำคัญและรูปแบบลำดับการเดินทางท่องเที่ยวที่ขึ้นอยู่กับ
รูปภาพที่ติดป้ายของผู้ใช้บนเว็บไซต์ SocialMedia Proposedmethod ความสามารถในการเข้าใจบริบท (เช่นเวลาวันที่และสภาพอากาศ)
เช่นเดียวกับการใช้บัญชีภูมิปัญญาของกลุ่มคนที่จะให้คำแนะนำที่ท่องเที่ยว (เช่นสถานที่ท่องเที่ยวหรือลำดับการเดินทาง
รูปแบบ) เราแสดงให้เห็นถึงเทคนิคของเราใน ตัวอย่างของประชาชน Flickr ชุดข้อมูล ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเสนอ
วิธีการสามารถที่จะสร้างการแนะนำที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับรัฐของศิลปะคำแนะนำสถานที่สำคัญอื่น ๆ
วิธี