최근, 컴퓨터 과학 기술 메가 슬롯 (인공 지능 메가 슬롯)의 21 레벨 학부 및 빅 데이터 전공 인 Li Chunhua 박사의지도하에, 컴퓨터 과학 기술 메가 슬롯 (School of Artificial Intelligence)의 학생 인 Xiao Xuefei의 학생 인 Xiao Xuefei는 "임시 모국어를 기반으로 한 관광 제목의 제목의 제목"이라는 제목의 학생 인 Xiao Xuefei, Xiao Xuefei, Xiao Xuefei는 "개인화 된 Neural Neural on in the Seartileral in the Secritel onecort"의 학생입니다. (중국 과학 아카데미의 제 2 및 2 지구에서 "과학 보고서"(자연 출판 그룹)에서 (과학 보고서 ")에서 (시간적 다층 순차 신경망을 기반으로하는 개인화 된 관광 추천 모델).

연구팀은 대규모 시간 및 공간 범위와 같은 문제를 해결하고 개인화 된 여행 경로 권장 사항에서 낮은 권장 사항 정확도와 같은 문제를 해결하기 위해 TMS-NET (Tempilal Multilayer Sequential Neural Network)라는 새로운 딥 러닝 모델을 제안했습니다. 연구팀은 Flickr 웹 사이트를 수집하여 2016 년 1 월부터 2022 년 12 월까지 사천 주 청두에있는 Flickr 웹 사이트에서 시작되었습니다 (https : //www.flickr.com/)의 6 백만 개 이상의 승객 여행 데이터를 TMS-NET를 통해 교육하고 테스트했습니다. 실험 결과에 따르면 TMS-NET가 권장 정확도로 88.6%에 도달했으며 Haversine 거리 오류는 1.23에 불과하며 이는 다른 기존 모델보다 훨씬 우수합니다. TMS-NET는 0.8H-1.2H의 시간 간격을 가장 잘 수행하며 관광객의 여행 행동 패턴을 효과적으로 캡처 할 수 있습니다.

컴퓨터 과학 기술 학교 (인공 지능 학교)는 항상 학생들의 과학적 연구 능력 재배에 중요성을 부여하고 학생 과학 연구 교사 시스템을 적극적으로 홍보했습니다. 동시에, 전자 정보에서 석사 학위를 건설 할 수있는 기회를 얻고 "인공 지능"의 새로운 학부 전공을 설립하면 "AI+"전략적 리더십을 계속 심화시킬 것이며 인공지만과 다양한 징계의 교차 통합을 강화하고, 인공적인 인공 기술에 대한 다양한 적용 시나리오, 그리고 인공 학적 인 Intative Apprication의 시나리오에 대한 연구를 수행하는 데 도움을 줄 것입니다. 나라의 연구 재능.

첨부 된 용지 링크 :https : //doi.org/10.1038/s41598-024-84581-z

(Chen Mingxiang, Wang Xingjie, Final Review/Zhang Qing, 편집자/Wang Ying, Production/Yu Junyan)의 검토.