A Survey on Point-of-Interest Recommendations Leveraging Heterogeneous Data

Tourism is an important application domain for recommender systems. In this domain, recommender systems are for example tasked with providing personalized recommendations for transportation, accommodation, points-of-interest (POIs), or tourism services. Among these tasks, in particular the problem of recommending POIs that are of likely interest to individual tourists has gained growing attention in recent years. Providing POI recommendations to tourists \emph{during their trip} can however be especially challenging due to the variability of the users' context. With the rapid development of the Web and today's multitude of online services, vast amounts of data from various sources have become available, and these heterogeneous data sources represent a huge potential to better address the challenges of in-trip POI recommendation problems. In this work, we provide a comprehensive survey of published research on POI recommendation between 2017 and 2022 from the perspective of heterogeneous data sources. Specifically, we investigate which types of data are used in the literature and which technical approaches and evaluation methods are predominant. Among other aspects, we find that today's research works often focus on a narrow range of data sources, leaving great potential for future works that better utilize heterogeneous data sources and diverse data types for improved in-trip recommendations.Comment: 35 pages, 19 figure

Business intelligence and big data in hospitality and tourism: a systematic literature review

Purpose This paper aims to examine the extent to which Business Intelligence and Big Data feature within academic research in hospitality and tourism published until 2016, by identifying research gaps and future developments and designing an agenda for future research. Design/methodology/approach The study consists of a systematic quantitative literature review of academic articles indexed on the Scopus and Web of Science databases. The articles were reviewed based on the following features: research topic; conceptual and theoretical characterization; sources of data; type of data and size; data collection methods; data analysis techniques; and data reporting and visualization. Findings Findings indicate an increase in hospitality and tourism management literature applying analytical techniques to large quantities of data. However, this research field is fairly fragmented in scope and limited in methodologies and displays several gaps. A conceptual framework that helps to identify critical business problems and links the domains of business intelligence and big data to tourism and hospitality management and development is missing. Moreover, epistemological dilemmas and consequences for theory development of big data-driven knowledge are still a terra incognita. Last, despite calls for more integration of management and data science, cross-disciplinary collaborations with computer and data scientists are rather episodic and related to specific types of work and research. Research limitations/implications This work is based on academic articles published before 2017; hence, scientific outputs published after the moment of writing have not been included. A rich research agenda is designed. Originality/value This study contributes to explore in depth and systematically to what extent hospitality and tourism scholars are aware of and working intendedly on business intelligence and big data. To the best of the authors’ knowledge, it is the first systematic literature review within hospitality and tourism research dealing with business intelligence and big data

A knowledge destination framework for tourism sustainability: A business intelligence application from Sweden

Based on Grant\u27s (1996) knowledge-based view of the firm, Jafari\u27s (2001) knowledge-based platform of thinking and Schianetz, Kavanagh and Lockington (2007a) Learning Tourism Destination, the Knowledge Destination Framework (Höpken, Fuchs, Keil & Lexhagen, 2011) is introduced and a Web-based Destination Management Information system (DMIS) is presented. It is illustrated how knowledge creation, exchange and application processes can be improved by applying a Business Intelligence approach. By focusing on Online-Analytical Processing (OLAP), exemplarily for the Swedish tourism destination of Åre, it is highlighted how DMIS can be used as a monitor for measuring the proportion of tourists with the smallest ecological footprint (Dolnicar, Crouch & Long, 2008; Dolnicar & Leisch, 2008). After a discussion of study limitations, future research steps are outlined. The paper concludes by providing some critical remarks on the political economics of sustainability on a global scale and by outlining policy implications for the governance of sustainability at the level of tourism destinations

Analyse der Akzeptanz unterschiedlicher Darstellungsformen nachhaltiger Angebote in touristischen Online-Plattformen

In der vorliegenden Studie wurden ein Probandentest sowie eine Online-Umfrage zur Untersuchung der Akzeptanz unterschiedlicher Ansätze und Möglichkeiten, nachhaltige touristische Angebote zu bewerben bzw. nach nachhaltigen Angeboten auf Plattformen im Internet zu suchen, durchgeführt. Der Probandentest stellt hierbei eine qualitative Erhebung dar und diente zusätzlich als Pre-Test für die Online-Befragung. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die unterschiedlichen Darstellungsformen und Ansätze zur Präsentation nachhaltiger Angebote in einer touristischen Online-Plattform durchweg eine gute Akzeptanz aufweisen. Im Bereich der Kennzeichnung nachhaltiger Angebote erzielt das Icon als Nachhaltigkeits-Label eine deutlich bessere Akzeptanz als das Siegel oder die textuelle Darstellung. Eine vergleichbar hohe Akzeptanz erreicht ebenfalls das Nachhaltigkeits-Icon in der Kartendarstellung. Ein Nachhaltigkeits-Label auf Basis von Nutzerbewertungen wird recht kritisch gesehen und es wird in Frage gestellt, ob der Nutzer überhaupt in der Lage ist, die Nachhaltigkeit eines Angebots umfassend zu beurteilen. Obige Ansätze zur Kennzeichnung nachhaltiger Angebote werden allerdings deutlich übertroffen von Ansätzen zum Filtern nachhaltiger Angebote. Hier erreicht das Filtern über das Nachhaltigkeitsprofil des Nutzers die höchste Akzeptanz aller Filtermethoden, gefolgt vom Filtern in der Katalogdarstellung und der Kartendarstellung. Eher kritisch gesehen wird die Verwendung einer abgestuften Nachhaltigkeit im Wesentlichen aufgrund einer zunehmenden Komplexität und mangelnden Transparenz der verwendeten Metrik. Eine noch einmal bessere Akzeptanz erzielen schließlich die Ansätze zur Bereitstellung weiterführender Informationen. Hierbei wird die freie, d.h. sowohl textliche als auch bildliche Beschreibung deutlich besser eingestuft als die Beschreibung in Form einer Score-Card oder eines Nachhaltigkeitsprofils und erreicht die insgesamt höchste Akzeptanz aller Darstellungsformen. Die Akzeptanz unterschiedlicher Darstellungsformen wird hierbei durchaus von gewissen sozio-demographischen Faktoren beeinflusst. So hat die Größe des Haushalts einen positiven Einfluss auf die Akzeptanz aller Darstellungsformen und somit offensichtlich auf den Stellenwert des Themas Nachhaltigkeit insgesamt. Der Einfluss des Alters der Befragten auf die Akzeptanz unterschiedlicher Darstellungsformen ist hingegen ambivalent. Ist das Nachhaltigkeits-Icon in der Kartendarstellung bei den 31- bis 50-Jährigen beliebter als bei anderen Altersgruppen, so sind die Möglichkeiten zum Filtern nachhaltiger Angebote sowie das umfassende Nachhaltigkeitsprofil des Nutzers bei jüngeren Menschen deutlich beliebter. Das Geschlecht der Befragten hat keinen Einfluss auf die Akzeptanz, mit Ausnahme des Nachhaltigkeits-Labels auf der Basis von Nutzerbewertungen, welches sich bei männlichen Befragten einer größeren Beliebtheit erfreut. Das im Rahmen der Befragung durchgeführte Nudging für das Thema Nachhaltigkeit hat schließlich überhaupt keinen nennenswerten Einfluss auf die Akzeptanz zur Präsentation nachhaltiger Angebote in Online-Plattformen. Abschließend kann festgehalten werden, dass die gezielte Darstellung und Beschreibung nachhaltiger Angebote auf touristischen Onlineplattformen insgesamt einen erfolgsversprechenden Ansatz zur deren Bewerbung darstellt. Hierbei unterscheiden sich unterschiedliche Ansätze durchaus in ihrer Akzeptanz auch in Abhängigkeit demographischer Einflussfaktoren und eine gezielte Betrachtung und Untersuchung unterschiedlicher Darstellungsalternativen auch in weitergehenden Studien ist sinnvoll

Business intelligence in tourism

Business intelligence encompasses all activities dealing with collecting, storing/-managing, and analyzing business-relevant data with the objective of generating knowledge as input to decision support. Business intelligence is often used as an umbrella term for data warehousing, reporting and OLAP (online analyticalprocessing), MIS/DSS, and data mining, respectively. If we count all topics listed above, it is obvious that business intelligence hasquite a long history also in the tourism domain. As early examples in tourism,we can identify the DINAMO system introduced by American Airlines alreadyin 1988 or TourMIS in 1998.The widespread use of ICT, especially the uptake of the Internet and social media, led to an increase of available data on customers, competitors, and thewhole market in all major business domains, including tourism. More powerful hardware and sophisticated methods to store and analyze such data turned business intelligence into one of the fastest-growing technologies and most challenging areas in the last decade. This chapter gives an overview on the topic of business intelligence and all technical components of a BI architecture (i.e., information extraction and transformation, data warehousing, and different mechanisms and tools to access and analyze data, like reporting or OLAP tools, dashboards, or data mining tool sets). Moreover, the chapter looks at the history of BI in tourism and presents and discusses typical application scenarios in tourism. Finally, we look at currenttrends and latest developments in the area of business intelligence and their expected implications for the tourism domain

Context-based adaptation of mobile applications in tourism

Mobile guides (based on PDAs, smart phones, or mobile phones) play an increasingly important role in tourism, giving tourists ubiquitous access to relevant information especially during their trip. Due to a more difficult access to mobile applications in a ubiquitous usage environment, based on time constraints, lighting conditions, bandwidth, etc., user acceptance of mobile applications strongly depends on the application adaptation to the concrete usage context. This article presents a framework for mobile applications in tourism, enabling a flexible implementation of adaptive, context-aware tourism applications. The framework especially provides approaches for user interface adaptation, content adaptation (recommendation), and interaction modality adaptation. The framework has been prototypically instantiated and evaluated in two different application scenarios, a city guide for the city of Innsbruck and a skiing guide for the ski resort DolomitiSuperski. Both application scenarios showed high usage rates and customer satisfaction and proved the applicability and effectiveness of the presented approach for developing adaptive mobile tourism applications