Design and Implementation of Recommendation Engine Based Suggestions for E-Tourism Application

Tourism is a largest service industry in India. When a user�s are interested in visiting the places, he searches the information about particular places in the internet. So to get appropriate information about a particular spot, the websites shows same data to all the users. So searching for the particular place and getting amount of information which is out of interest of user which is waste of time. Tourism is effective and efficient when the data which is provided should be according to what user demanding or expecting, instead of providing a huge amount of information. Service provided which should fulfill user demands

Sistema inteligente web de recomendación de actividades turísticas para una provincia del Perú

Hoy en día un tour turístico es un proceso complejo que consume tiempo al turista, porque no sólo busca información si no tiene que tomar en cuenta o considerar algunas restricciones como su presupuesto, fecha de viaje y al hacer todo esto, él debe poder planificarlo mayormente con la información que encuentra en la web y estos son numerosas páginas webs informando de distintas posibilidades de visitas. En esta tesis se propone un sistema web de recomendación de lugares turísticos en Lima denominado SIRETUR que considera los días de visita, el presupuesto asignado y el perfil del turista; cuya meta es ayudar a resolver la sobrecarga de información que hay en la web sobre actividades en Lima, facilitar la búsqueda y decisión a sus usuarios y que se encuentren satisfechos con la recomendación. Se combinó las técnicas “Basado en Contenido” y “Filtrado Colaborativo” para generar un sistema híbrido que aproveche las ventajas de cada uno y mejore la precisión de la recomendación. Adicionalmente, para facilitar el acceso se muestra los lugares turísticos recomendados en la interfaz de Google Maps. El sistema ha sido validado teniendo como usuarios finales a un grupo de turistas, en donde se tomó encuestas de satisfacción con el fin de medir su grado de conformidad respecto a la recomendación proporcionada. En los resultados, el 96% de los encuestados afirmó que la recomendación fue precisa y el 98% que fue fácil de usar