旅遊網站推薦系統之研究

A Study on Recommender Systems of Travel Web Sites

李玉敏(Yu-Min Lee)

指導教授 ： 皮世明

中原大學/商學院/資訊管理研究所/碩士(2004年)

https://doi.org/10.6840/cycu200400393

摘要

網際網路快速而蓬勃的發展，直接衝擊傳統的旅遊社，不論是新崛起的網路旅行社或長久經營的傳統旅行社，都期盼能夠在網際網路上搶占旅遊市場的大餅。然而，當企業紛紛架設旅遊網站銷售旅遊商品的同時，唯有與其他旅遊網站區隔以差異化的服務，提高滿意度才能留住顧客，因此，個人化的議題開始受到重視。
透過推薦系統就可以將個人化的想法運用在旅遊網站上。過去，顧客在旅遊網路上要尋找真正符合自己需要的旅遊行程或商品時，因為旅遊網站內容甚多且商品內容只有些微差異，需要花費相當多的時間過濾與比較，對顧客而言，旅遊網站豐富的內容與說明，頓時間變成一種負擔，而評估與比較行程內容就變成一項艱鉅的工程。在面對這些五花八門的旅遊商品，若能使用推薦系統，只要經由顧客在網站上的瀏覽記錄，即可給予感興趣的商品，協助顧客在短時間內取得合適的資訊，進而增加網站之購買率。
本研究之目的在於提出一套適合「旅遊網站」的推薦系統，以解決資訊過載的問題，加速產品與使用者之匹配，達到個人化之目標，提高購買率。本研究開發一個雛型系統，實際將推薦系統運用在旅遊網站，以了解推薦系統在旅遊網站的運行狀況。希望藉由研究過程，發掘適合旅遊網站來使用的推薦系統，並且了解旅遊網站之推薦系統的進行方式，以探討推薦系統在旅遊網站之應用。
本研究發現運用聯合分析與關聯規則的推薦系統可以適用於旅遊網站，透過使用者的產品偏好順序以及瀏覽歷程記錄，將可以給予使用者個人之推薦商品，在專家評估之後認為，旅遊網站之若能提供此推薦功能，將會優先考慮此網站，提高使用者的忠誠度與再次光臨的機會。

關鍵字

關聯規則 ； 旅遊網站 ； 推薦系統 ； 聯合分析

並列摘要

Due to rapid development of Internet, it influences traditional tourism industry. In fact, No matter Internet based or traditional travel agency, they all try to make use of Internet to attack and occupy travel market. However, while they set up web sites to sell their travel service, a new differentiate service strategy is the best way to raise customer satisfaction and remain customer. So, more scholar place importance on the issue of personalization.
When we want to apply the idea of personalization to travel web sites, recommender systems is the suitable tool. In past, if customer wants to search for travel schedule or commodities that meet their needs, they have to spend much time to compare these differences among diversity of travel web sites. In fact, abundant content and description is a burden to customer, so evaluation and comparison become a difficult task. If we can make use of recommender systems to compare these different travel services, we can help our customer get their suitable information in short time, and we can raise purchase rate of web sites.
This study proposes a recommender system that is make use of conjoint analysis and association rule is suitable for travel web sites. We are according to user’s fond sequence and browsing record about travel products to recommend target commodity. After expert’s evaluation, we have the conclusion that recommender system indeed raises user’s reception on travel web site, and it will also raises user’s loyalty.

並列關鍵字

Recommender Systems ； Association Rule ； Travel Web Sites ； Conjoint Analysis

參考文獻

[1]Balabanovic M., ShohamY. Fab: Content-Based, Collaborative Recommendation, Communications of ACM, 40（3）, 1997, 66-72.

[5]Etzioni O. and D. S. Weld, Intelligent agents on the Internet: Fact,Fiction, and forecast, IEEE Expert, Vol.104, 1995, pp.44-49.

[7]Goldberg D., Nichols D., Oki B. M. , Terry D. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry, CACM, December 1992.

[8]Goldberg D., Nichols D., Oki B. M., Terry D. Using collaborative filtering to weave an information tapestry, Communications of ACM, 35（12）, 1992., 61-70

[9]Green P.E., Srinivasan V., Conjoint Analysis in Consumer Research：Issues and Outlook, Journal of Consumer Research, 1978, 103-123