Developing intelligent trip recommender system

Abstract

İnternet neredeyse her alanda geniş bir kullanıma sahiptir. İnsanlar web tabanlı platformlar aracılığıyla istedikleri bilgiye erişebilmek için sıklıkla web aramaları gerçekleştirmektedirler. Turizm alanı da bu arama yapılan alanlardan biridir. İnsanlar sıklıkla gezi planlarını seyahat yerleri ve bu yerlere ulaşmakta kullanacakları havayollarını göz önünde bulundurarak yapmaktadırlar. Bu ölçütlere uygun arama sonuçlarını içeren veri kümesi büyüdükçe sonuçlar içerisinde ilgili ve anlamlı bilgileri bulmak zorlaşmaktadır. Bu bilgileri doğru ve tutarlı bir şekilde daraltabilmek önemli bir problemdir. Öneri sistemleri bu problemi çözebilmek için sunulan bir yaklaşımdır.Bir öneri sistemi, belirli bir kullanıcıya bir öğe veya hizmet hakkında alakalı bilgiler içeren tavsiyeler / öneriler üretir. Bu sistemler öneri üretmek için kullanıcıların tercihlerini ve önceki kullanım alışkanlıklarını analiz ederler. Öneri sistemleri, veri kümelerinden değerli bilgileri elde edebilmek için veri madenciliği yöntemlerini kullanmaktadır.Bu çalışma, kullanıcıları doğru bir şekilde sınıflandırıp kullanıcılar için seyahat yerlerine ilişkin öneriler üretebilecek bir uzman sistem uygulanması içermektedir. Sunulan uygulamada kullanıcıya seyahat yerinin yanı sıra tahmini gezi süresi ve önerilen yere ulaşım için kullanılabilecek havayolu önerilmektedir. Sunulan bu çalışmada en doğru önerilerin üretilebilmesi için birçok kümeleme ve sınıflandırma stratejileri değerlendirir.

Internet has a wide usage in almost every field. People are continuously looking and searching for information through web based platforms. Tourism domain is one of these fields. People often plan their trips by searching travel destinations and airlines for a desired date interval. It becomes more and more difficult to find relevant information within massive search results. Narrowing down this information in an accurate way is a challenging task. Recommender systems are proposed to address this problem.A recommender system generates suggestions for providing relevant information to a user about an item or a service. Such systems analyze users' preferences and previous usage habits to generate recommendations. Recommender systems use data mining methods for extracting valuable knowledge from data sets.This study proposes an implementation of an expert system framework which can accurately classify users and generate recommendations for travel locations. Presented implementation also suggests an airline and a travel duration for recommended location. Proposed approach evaluates several clustering and classification strategies for generating most accurate recommendations.