Intelligent Point-of-Interest Recommendation for Tourism Planning via Density-based Clustering and Genetic Algorithm

In recent years, geographic information service and relevant social media become more popular, some geographic point may interest people, e.g. scenic spot or famous store, naming as a point-of-interest (POI). However, the number of POI contributing by social media grows exponentially which causing a searching problem. How to recommend a POI to a user/tourist becomes a challenge. This study proposes an intelligent system using density-based clustering and genetic algorithm to recommend a POIs solution for tourism planning. Density-based clustering identifies candidate POIs. Skyline method decides a superior POI from candidate POIs by dominant of multiple attributes. Genetic algorithm optimizes the recommendation solution. The contribution is to get a tourism POI solution from a huge amount of candidate POIs based on user/tourist preferences. An experimental system implementation is in progress. In future, we will use open data from Google map and Foursquare to proof the proposed system mechanism effectiveness

A hybrid recommendation approach for a tourism system

Many current e-commerce systems provide personalization when their content is shown to users. In this sense, recommender systems make personalized suggestions and provide information of items available in the system. Nowadays, there is a vast amount of methods, including data mining techniques that can be employed for personalization in recommender systems. However, these methods are still quite vulnerable to some limitations and shortcomings related to recommender environment. In order to deal with some of them, in this work we implement a recommendation methodology in a recommender system for tourism, where classification based on association is applied. Classification based on association methods, also named associative classification methods, consist of an alternative data mining technique, which combines concepts from classification and association in order to allow association rules to be employed in a prediction context. The proposed methodology was evaluated in some case studies, where we could verify that it is able to shorten limitations presented in recommender systems and to enhance recommendation quality

A developed GPS trajectories data management system for predicting tourists' POI

One of the areas that have challenges in the use of internet of things (IoT) is the field of tourism and travel. The issue here is how to employ this technology to serve the tourism and managing the produced data. This work is focus on the use of tourists' trajectories that are collected from global positioning system (GPS) mobile sensors as a source of information. The aim of work is to predict preferred tourism places for tourists by tracking tourists' behavior to extract the tourism places that have been visited by such tourists. Density based clustering algorithm is mainly used to extract stay points and point of interest (POI). By projecting GPS location (for user and places) on the Google map, the type and name of places favored by the tourists are determined. K nearest neighbor (KNN) algorithm with haversine distance has been adopted to find the nearest places for tourists. The evaluation of the obtained results shows superior and satisfactory performance that can reach the objective behind this work

Development of Context-Aware Recommenders of Sequences of Touristic Activities

En els últims anys, els sistemes de recomanació s'han fet omnipresents a la xarxa. Molts serveis web, inclosa la transmissió de pel·lícules, la cerca web i el comerç electrònic, utilitzen sistemes de recomanació per facilitar la presa de decisions. El turisme és una indústria molt representada a la xarxa. Hi ha diversos serveis web (e.g. TripAdvisor, Yelp) que es beneficien de la integració de sistemes recomanadors per ajudar els turistes a explorar destinacions turístiques. Això ha augmentat la investigació centrada en la millora dels recomanadors turístics per resoldre els principals problemes als quals s'enfronten. Aquesta tesi proposa nous algorismes per a sistemes recomanadors turístics que aprenen les preferències dels turistes a partir dels seus missatges a les xarxes socials per suggerir una seqüència d'activitats turístiques que s'ajustin a diversos contextes i incloguin activitats afins. Per aconseguir-ho, proposem mètodes per identificar els turistes a partir de les seves publicacions a Twitter, identificant les activitats experimentades en aquestes publicacions i perfilant turistes similars en funció dels seus interessos, informació contextual i períodes d'activitat. Aleshores, els perfils d'usuari es combinen amb un algorisme de mineria de regles d'associació per capturar relacions implícites entre els punts d'interès de cada perfil. Finalment, es fa un rànquing de regles i un procés de selecció d'un conjunt d'activitats recomanables. Es va avaluar la precisió de les recomanacions i l'efecte del perfil d'usuari. A més, ordenem el conjunt d'activitats mitjançant un algorisme multi-objectiu per enriquir l'experiència turística. També realitzem una segona fase d'anàlisi dels fluxos turístics a les destinacions que és beneficiós per a les organitzacions de gestió de destinacions, que volen entendre la mobilitat turística. En general, els mètodes i algorismes proposats en aquesta tesi es mostren útils en diversos aspectes dels sistemes de recomanació turística.En los últimos años, los sistemas de recomendación se han vuelto omnipresentes en la web. Muchos servicios web, incluida la transmisión de películas, la búsqueda en la web y el comercio electrónico, utilizan sistemas de recomendación para ayudar a la toma de decisiones. El turismo es una industria altament representada en la web. Hay varios servicios web (e.g. TripAdvisor, Yelp) que se benefician de la inclusión de sistemas recomendadores para ayudar a los turistas a explorar destinos turísticos. Esto ha aumentado la investigación centrada en mejorar los recomendadores turísticos y resolver los principales problemas a los que se enfrentan. Esta tesis propone nuevos algoritmos para sistemas recomendadores turísticos que aprenden las preferencias de los turistas a partir de sus mensajes en redes sociales para sugerir una secuencia de actividades turísticas que se alinean con diversos contextos e incluyen actividades afines. Para lograr esto, proponemos métodos para identificar a los turistas a partir de sus publicaciones en Twitter, identificar las actividades experimentadas en estas publicaciones y perfilar turistas similares en función de sus intereses, contexto información y periodos de actividad. Luego, los perfiles de usuario se combinan con un algoritmo de minería de reglas de asociación para capturar relaciones entre los puntos de interés que aparecen en cada perfil. Finalmente, un proceso de clasificación de reglas y selección de actividades produce un conjunto de actividades recomendables. Se evaluó la precisión de las recomendaciones y el efecto de la elaboración de perfiles de usuario. Ordenamos además el conjunto de actividades utilizando un algoritmo multi-objetivo para enriquecer la experiencia turística. También llevamos a cabo un análisis de los flujos turísticos en los destinos, lo que es beneficioso para las organizaciones de gestión de destinos, que buscan entender la movilidad turística. En general, los métodos y algoritmos propuestos en esta tesis se muestran útiles en varios aspectos de los sistemas de recomendación turística.In recent years, recommender systems have become ubiquitous on the web. Many web services, including movie streaming, web search and e-commerce, use recommender systems to aid human decision-making. Tourism is one industry that is highly represented on the web. There are several web services (e.g. TripAdvisor, Yelp) that benefit from integrating recommender systems to aid tourists in exploring tourism destinations. This has increased research focused on improving tourism recommender systems and solving the main issues they face. This thesis proposes new algorithms for tourism recommender systems that learn tourist preferences from their social media data to suggest a sequence of touristic activities that align with various contexts and include affine activities. To accomplish this, we propose methods for identifying tourists from their frequent Twitter posts, identifying the activities experienced in these posts, and profiling similar tourists based on their interests, contextual information, and activity periods. User profiles are then combined with an association rule mining algorithm for capturing implicit relationships between points of interest apparent in each profile. Finally, a rule ranking and activity selection process produces a set of recommendable activities. The recommendations were evaluated for accuracy and the effect of user profiling. We further order the set of activities using a multi-objective algorithm to enrich the tourist experience. We also carry out a second-stage analysis of tourist flows at destinations which is beneficial to destination management organisations seeking to understand tourist mobility. Overall, the methods and algorithms proposed in this thesis are shown to be useful in various aspects of tourism recommender systems

Geo Data Science for Tourism

This reprint describes the recent challenges in tourism seen from the point of view of data science. Thanks to the use of the most popular Data Science concepts, you can easily recognise trends and patterns in tourism, detect the impact of tourism on the environment, and predict future trends in tourism. This reprint starts by describing how to analyse data related to the past, then it moves on to detecting behaviours in the present, and, finally, it describes some techniques to predict future trends. By the end of the reprint, you will be able to use data science to help tourism businesses make better use of data and improve their decision making and operations.

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

Recent Advances in Social Data and Artificial Intelligence 2019

The importance and usefulness of subjects and topics involving social data and artificial intelligence are becoming widely recognized. This book contains invited review, expository, and original research articles dealing with, and presenting state-of-the-art accounts pf, the recent advances in the subjects of social data and artificial intelligence, and potentially their links to Cyberspace