[发明专利]一种基于协同过滤算法的机票推荐方法

说明书

本发明公开一种基于协同过滤算法的机票推荐方法。所述方法包括：从历史搜索数据中获取与用户添加到购物车的航班相同航线的往返航班，计算每个往返航班的打分权重，计算每个加车航班与每个往返航班的去程航班和返程航班的相似度，构建对应每个往返航班的由所述相似度构成的向量，并计算对应任意两个往返航班的所述向量的相似度，然后通过以所述相似度为加权系数对往返航班的打分权重加权求和得到每个往返航班的评分，向用户推荐评分排前面的几个往返航班。本发明能够在用户将搜索单程机票信息添加到购物车后，根据用户添加到购物车的单程机票信息推荐同航线的往返机票。

技术领域

本发明属于机/车票查询技术领域，具体涉及一种基于协同过滤算法的机票推荐方法。

背景技术

随着经济的发展和人们生活水平的提高，外出旅游渐渐成为人们日常生活的一部分。而选乘飞机出行已成为大多数旅客的首选方式。大多数用户可以优选出单程出发的旅行航班机票；但是面对返程机票，大多数用户从机票价格、返程日期、旅行时长、中转次数等各方面因素综合考虑时，就开始出现了选择恐惧症。

为此，本发明提出一种利用基于物品的协同过滤算法推荐往返机票的方法。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种基于协同过滤算法的机票推荐方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于协同过滤算法的机票推荐方法，包括以下步骤：

步骤1，从历史搜索数据中获取与用户添加到购物车的航班即加车航班相同航线的往返航班；

步骤2，计算每个往返航班的打分权重R_i，i＝1,2,…,N，N为往返航班的数量；

步骤3，计算第k个加车航班与第i个往返航班的去程航班和返程航班的相似度a_igk和a_ibk，构建向量S_i＝(a_ig1,a_ib1,a_ig2,a_ib2,…,a_igK,a_ibK)，并计算任意两个向量S_i与S_j的相似度S(i,j)，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N，K为加车航班数量；

步骤4，按下式计算每个往返航班的评分：按照从大到小的顺序对所述评分排序，向用户推荐评分排前面的几个往返航班。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过从历史搜索数据中获取与用户添加到购物车的航班相同航线的往返航班，计算每个往返航班的打分权重，计算每个加车航班与每个往返航班的去程航班和返程航班的相似度，构建对应每个往返航班的由所述相似度构成的向量，并计算对应任意两个往返航班的所述向量的相似度，然后通过以所述相似度为加权系数对往返航班的打分权重加权求和得到每个往返航班的评分，按照从大到小的顺序对所述评分排序，向用户推荐评分排前面的几个往返航班，实现了基于协同过滤算法的往返机票推荐。本发明在用户将搜索单程机票信息添加到购物车后，根据用户添加到购物车的单程机票信息推荐同航线的往返机票。

附图说明

图1为协同过滤算法的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明实施例一种基于协同过滤算法的机票推荐方法，所述方法包括以下步骤：

S101、从历史搜索数据中获取与用户添加到购物车的航班相同航线的往返航班；