Los ingredientes clave para construir un motor de recomendación de viaje serían los siguientes:
- Base de conocimiento: Categoría: Turismo por país – Wikipedia y la guía de viaje gratuita. Puede raspar o usar API para acceder a sus bases de datos
- API meteorológica y API de asesoramiento de viaje: No sería totalmente FRESCO obtener recomendaciones para un país que tiene Golpe en Acción o Huracán apareciendo en esa “playa brillante”
- Captura de preferencias de usuario: ¿Qué les gusta {dis}? El formulario simple / flujo de trabajo debería hacer el trabajo
- Algún tipo de modelo de recomendación: basado en contenido, basado en filtrado colaborativo. Puede obtener algunos consejos de Programming Collective Intelligence
- Use todos los datos del Paso 1–4 para hacer la lista final Top N {10/15}
Existe esta idea interesante de utilizar las coordenadas GPS del dominio público para generar también recomendaciones {esto puede requerir más esfuerzos, por lo tanto, me gustaría mencionar que si el enfoque anterior no produce buenos resultados}
EDITAR:
- ¿Cómo se pueden clasificar / resumir los diversos algoritmos de aprendizaje automático de acuerdo con los problemas que resuelven?
- ¿Hay una buena lista de ejemplos de cómo los problemas genéricos se convierten a MapReduce?
- ¿Cuántos datos necesitamos para pensar siquiera en aplicar el aprendizaje profundo?
- ¿Debo aprender el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones de Android simultáneamente? En caso afirmativo, ¿a qué lenguaje (s) de programación debo recurrir?
- ¿Aprendizaje automático sin historia matemática?
Algunos recursos de las preguntas existentes de Quora:
- Expedia: ¿Cuáles son los sistemas actuales de motores de recomendación implementados por los sitios web de reservas de viajes?
- ¿Cómo funcionan los motores de recomendación?
