In our system we first construct a

In our system we first construct a user profile and location model from the location based social data and find regular sequences among locations. User group and tour details are taken as input from the user. We then find nearby POIs in region and find their likeness by using user interests. Overall group preferences are obtained by giving equal weight to all users but due to considering social connections gives more priority to popular ones opinion .Variety of used metrics provides importance to even less popular but strong user opinions. Popular POIs of each time period are short listed and all possible routes among them which not contradicting with regular sequences are considered. Each route is evaluated by finding transition probability from one location to another and ranked accordingly. Finally top ranked packages are recommended to the user.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในระบบของเราที่เราสร้างครั้งแรก ผู้ใช้โพรไฟล์และตำแหน่งแบบจากตำแหน่งคะแนนสังคมข้อมูล และค้นหาลำดับปกติระหว่างสถาน รายละเอียดทัวร์และกลุ่มผู้ใช้นำมาเป็นอินพุตจากผู้ใช้ เราสามารถค้นหาจุดที่น่าสนใจในภูมิภาค แล้วค้นหาอุปมาของพวกเขา โดยใช้ความสนใจของผู้ใช้ โดยรวม การตั้งค่ากลุ่มจะได้รับ โดยให้น้ำหนักเท่ากับผู้ใช้ทั้งหมด แต่เนื่อง จากการพิจารณาการเชื่อมต่อสังคมให้ความสำคัญเพิ่มเติมนิยมคนมีความเห็น ใช้การวัดที่หลากหลายให้ความสำคัญเป็นที่นิยมแม้แต่น้อยแต่ความเห็นของผู้ใช้ที่แข็งแกร่ง จุดที่น่าสนใจเป็นที่นิยมของแต่ละช่วงเวลาจะสั้นอยู่ และไปได้ทุกเส้นทางในหมู่พวกเขาที่ไม่ทะลึ่ง มีลำดับปกติถือว่าเป็น แต่ละเส้นทางจะถูกประเมิน โดยการหาความน่าเป็นการเปลี่ยนแปลงจากสถานที่หนึ่งไปยังอีก และจัดอันดับตามลำดับ ในที่สุด แพคเกจอันดับสูงสุดขอแนะนำให้ผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระบบของเราครั้งแรกที่เราสร้างโปรไฟล์ของผู้ใช้และรูปแบบที่ตั้งจากตำแหน่งตามข้อมูลทางสังคมและหาลำดับปกติในหมู่สถานที่ กลุ่มผู้ใช้และการท่องเที่ยวรายละเอียดถูกนำมาเป็นข้อมูลจากผู้ใช้ จากนั้นเราจะหาจุดที่น่าสนใจใกล้เคียงในภูมิภาคและหาอุปมาของพวกเขาโดยใช้สนใจของผู้ใช้ การตั้งค่าของกลุ่มโดยรวมจะได้รับโดยให้น้ำหนักเท่ากันกับผู้ใช้งานทั้งหมด แต่เนื่องจากการพิจารณาการเชื่อมต่อสังคมให้ความสำคัญมากขึ้นในคนนิยม .Variety ความเห็นของตัวชี้วัดที่ใช้ให้ความสำคัญกับการแม้แต่น้อยที่นิยม แต่แข็งแรงความคิดเห็นของผู้ใช้ จุดที่น่าสนใจที่เป็นที่นิยมของแต่ละช่วงเวลาสั้นจดทะเบียนและเส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดในหมู่พวกเขาซึ่งไม่ขัดแย้งกับลำดับปกติได้รับการพิจารณา แต่ละเส้นทางจะถูกประเมินโดยการหาน่าจะเปลี่ยนแปลงจากสถานที่หนึ่งไปยังอีกและการจัดอันดับตาม แพคเกจการจัดอันดับในที่สุดได้รับการแนะนำให้กับผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในระบบของเราที่เราแรกสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และรูปแบบจากสถานที่ที่ตั้งตามข้อมูลทางสังคมและหาลำดับปกติของสถานที่ กลุ่มผู้ใช้และรายละเอียดทัวร์ถูกนำมาเป็นข้อมูลจากผู้ใช้ เราก็หาใกล้เคียงนำทางในภูมิภาค และค้นหาอุปมาของพวกเขาโดยการใช้ประโยชน์ของผู้ใช้ การตั้งค่ากลุ่มโดยรวมที่ได้จากการให้น้ำหนักเท่ากับผู้ใช้ทั้งหมด แต่เนื่องจากการพิจารณาการเชื่อมต่อทางสังคม ให้ความสำคัญกับคนที่นิยมใช้ความเห็น ความหลากหลายของตัวชี้วัดให้ความสำคัญแม้แต่น้อย นิยมแต่แข็งแกร่งความคิดเห็นผู้ใช้ นำทางยอดนิยมของแต่ละช่วงเวลาสั้น จดทะเบียน และเส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดของพวกเขาไม่ขัดแย้งกับลำดับปกติจะพิจารณา แต่ละเส้นทางจะถูกประเมินโดยการหาความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนจากสถานที่หนึ่งไปยังอีกและจัดอันดับตาม ในที่สุดก็ติดอันดับ ชุดแนะนำให้ผู้ใช้