![](/images/graphics-bg.png)
Mining Local Specialties for Travelers by Leveraging Structured and Unstructured Data
المؤلفون المشاركون
Jiang, Kai
Liu, Like
Xiao, Rong
Yu, Nenghai
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Recently, many local review websites such as Yelp are emerging, which have greatly facilitated people's daily life such as cuisine hunting.
However they failed to meet travelers' demands because travelers are more concerned about a city's local specialties instead of the city's high ranked restaurants.
To solve this problem, this paper presents a local specialty mining algorithm, which utilizes both the structured data from local review websites and the unstructured user-generated content (UGC) from community Q&A websites, and travelogues.
The proposed algorithm extracts dish names from local review data to build a document for each city, and applies tfidf weighting algorithm on these documents to rank dishes.
Dish-city correlations are calculated from unstructured UGC, and combined with the tfidf ranking score to discover local specialties.
Finally, duplicates in the local specialty mining results are merged.
A recommendation service is built to present local specialties to travelers, along with specialties' associated restaurants, Q&A threads, and travelogues.
Experiments on a large data set show that the proposed algorithm can achieve a good performance, and compared to using local review data alone, leveraging unstructured UGC can boost the mining performance a lot, especially in large cities.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Kai& Liu, Like& Xiao, Rong& Yu, Nenghai. 2012. Mining Local Specialties for Travelers by Leveraging Structured and Unstructured Data. Advances in Multimedia،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513868
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Kai…[et al.]. Mining Local Specialties for Travelers by Leveraging Structured and Unstructured Data. Advances in Multimedia No. 2012 (2012), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513868
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Kai& Liu, Like& Xiao, Rong& Yu, Nenghai. Mining Local Specialties for Travelers by Leveraging Structured and Unstructured Data. Advances in Multimedia. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513868
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-513868
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)