Tendances dans les recommandations de POI personnalisées pour les touristes

Le tourisme est devenu un domaine clé pour les systèmes qui proposent des options personnalisées aux voyageurs. Ces systèmes sont conçus pour recommander divers aspects du voyage, comme comment se déplacer, où séjourner et quels lieux visiter. Récemment, il y a eu un intérêt croissant pour recommander des lieux d'intérêt spécifiques (POIS) que les touristes pourraient apprécier en fonction de leurs Préférences.

Recommander des POIs pendant un voyage peut être compliqué. C'est surtout à cause des situations changeantes que les voyageurs vivent, comme des besoins différents et des événements imprévus qui peuvent affecter leurs plans. Avec la croissance d'internet et l'abondance de services en ligne disponibles, une tonne d'informations provenant de différentes sources est maintenant accessible. Ces infos peuvent être essentielles pour résoudre les défis auxquels les touristes font face lorsqu'ils cherchent des recommandations pendant leur voyage.

Cette enquête examine les recherches sur les recommandations de POI publiées entre 2017 et 2022. On se concentre sur la façon dont différents types de Données sont utilisés dans ces recherches. On va explorer quels genres d'infos les chercheurs ont utilisés et les méthodes qu'ils ont appliquées pour évaluer ces recommandations. Une tendance qu'on a remarquée est que de nombreuses études n'utilisent qu'un petit éventail de sources de données, alors qu'il y a un gros potentiel d'utiliser une plus grande variété de données pour de meilleures recommandations.

#Introduction

Le tourisme implique de voyager pour le loisir ou le travail vers des endroits en dehors de son environnement habituel. Ça inclut plein d'activités, comme visiter des attractions, faire du sightseeing, assister à des événements culturels, et profiter de la nature. L'expérience touristique peut être divisée en trois phases principales : avant le voyage (pré-voyage), pendant le voyage (en-voyage), et après le voyage (post-voyage).

La phase où les gens voyagent activement présente des défis uniques par rapport aux autres phases. Cela s'explique par le fait que le contexte change constamment pendant le voyage, ce qui peut directement affecter la façon dont les touristes prennent des décisions concernant les transports, le timing et les attractions à visiter. Choisir les bons POIs est vital car cela englobe plein de types d'endroits, comme des musées, des parcs, des restaurants et des centres commerciaux. Ça peut prendre beaucoup de temps pour les voyageurs de trier toutes les infos disponibles en ligne pour trouver ce qui est pertinent pour eux.

Pour relever ces défis, des systèmes d'information efficaces sont nécessaires dans le tourisme. Les Systèmes de recommandation (RS) peuvent aider en proposant des suggestions sur mesure basées sur différents objectifs de voyage et préférences personnelles. Pourtant, fournir des recommandations opportunes adaptées aux besoins changeants des touristes peut être assez compliqué. C'est essentiel de collecter et d'analyser divers types de données pour mieux répondre aux besoins des voyageurs.

#Sources d'Informations et leur Importance

Les voyageurs s'engagent dans beaucoup d'activités et interagissent avec différents éléments tout au long de leur parcours. Avec les smartphones et diverses applis en ligne, une mine d'infos liées au tourisme peut être obtenue à partir de multiples sources. Ces infos incluent des détails sur les offres touristiques et le marketing, ainsi que des retours des touristes sur des produits et services. Ces données offrent une belle opportunité d'apprendre sur les préférences et le comportement des touristes dans le contexte des recommandations de POI.

Cependant, combiner ces différentes sources de données peut être difficile car elles viennent dans des formats et types variés. Cette complexité vient des différents profils de ceux qui génèrent les données, des dispositifs utilisés, et des divers types de données impliqués, comme du texte, des images, et des vidéos. Pour les systèmes de recommandation de POI, intégrer différents types de données est essentiel mais souvent pas complètement exploité dans les recherches actuelles.

Pour combler cette lacune, cette enquête vise à résumer l'état actuel des recherches sur les recommandations de POI, en se concentrant particulièrement sur l'utilisation de différents types de données. En examinant quels types de données ont été employés et les techniques utilisées pour les analyser, on vise à fournir une vue plus claire du domaine et à mettre en lumière les opportunités pour des recherches futures.

#Contexte sur les Systèmes de Recommandation

Les systèmes de recommandation sont devenus courants dans de nombreux domaines, apparaissant principalement dans les années 90 quand ils ont été d'abord testés pour filtrer des e-mails et des infos. Avec le temps, ils ont évolué pour devenir des outils qui aident les utilisateurs à découvrir du contenu qui pourrait les intéresser.

Il existe différents types de systèmes de recommandation, y compris :

1. Filtrage Collaboratif (CF) : Cette méthode suggère des éléments basés sur des similarités de comportement ou de préférences passées parmi les utilisateurs.
2. Filtrage Basé sur le Contenu (CB) : Cette méthode recommande des éléments similaires à ceux qu'un utilisateur a déjà aimés, selon les caractéristiques des éléments.
3. Approches Hybrides : Celles-ci combinent diverses techniques, y compris des méthodes basées sur des données démographiques, des connaissances, et communautaires pour améliorer la précision et la diversité des recommandations.

Ces systèmes ont été largement appliqués dans des domaines comme le e-commerce et les réseaux sociaux. Dans le tourisme, les RS peuvent suggérer des transports appropriés, des lieux où séjourner, et des activités en fonction de ce que les touristes pourraient aimer ou avoir besoin.

#Tâches Principales dans les Recommandations Touristiques

Dans le secteur du tourisme, les recommandations de POI peuvent être basées sur des infos collectées à différentes étapes pendant un voyage. Par exemple, des données sur les préférences des touristes peuvent provenir de leurs interactions avec divers services et offres. Cependant, d'autres types d'infos importantes peuvent également être utilisées, comme des données démographiques, des amitiés sur les réseaux sociaux, des coûts, et des détails sur les installations pour les POIs.

De plus, comprendre les infos liées au contexte, comme le trafic et la météo, devient aussi crucial pour construire des systèmes de recommandation plus intelligents. En s'appuyant sur une variété de sources de données, les RS de POI peuvent offrir des suggestions personnalisées tout au long du voyage, améliorant ainsi l'expérience des touristes.

#Aperçu de la Recherche Actuelle

Ces dernières années, on a vu plus de recherches se concentrer sur les systèmes de recommandation de POI. Plusieurs modèles ont été proposés pour aborder comment fournir des recommandations personnalisées de POI. Plusieurs articles de revue mettent en avant des découvertes importantes et des limitations sous différents angles.

Par exemple, certaines enquêtes se sont concentrées sur des types de données spécifiques utilisées pour les recommandations de POI ou sur l'intégration de données provenant des réseaux sociaux. Un travail significatif a été réalisé pour évaluer comment les facteurs contextuels, comme les éléments sociaux et temporels, impactent les modèles de recommandation. Cependant, une revue globale qui couvre comment différents types de données sont utilisés dans les recommandations de POI fait encore défaut.

Notre enquête répond à ce besoin en fournissant une analyse approfondie des avancées dans les recommandations de POI en voyage, se concentrant spécifiquement sur les types de données utilisées, comment ces données sont intégrées, et quelles opportunités de recherche futures existent.

#Méthodologie de Recherche

Cette enquête a été réalisée via un processus de revue systématique. On a cherché à rassembler des articles pertinents publiés entre 2017 et 2022. Pour assurer une compréhension complète, on a défini des questions de recherche pour guider notre analyse :

1. Quel est l'état actuel de la recherche sur les recommandations de POI en termes de techniques, de données et d'Évaluations ?
2. Comment différents types de données sont-ils utilisés dans la recherche sur les recommandations de POI ?
3. Quelles sont les limitations existantes et les directions futures potentielles pour la recherche sur les RS de POI ?

On a effectué une recherche dans les bases de données pertinentes en utilisant des termes de recherche spécifiques pour capturer un large éventail d'études liées aux recommandations de POI. Après avoir appliqué des critères d'inclusion et d'exclusion, un ensemble final de articles a été sélectionné pour une revue détaillée.

#Résultats sur les Techniques et Approches

Les articles de recherche collectés ont utilisé diverses approches pour développer des systèmes de recommandation de POI, y compris le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu, et des méthodes hybrides. Parmi celles-ci, le filtrage collaboratif s'est avéré être la technique la plus largement utilisée.

Ces dernières années, l'application des réseaux neuronaux a suscité beaucoup d'intérêt. Les chercheurs ont commencé à utiliser des architectures d'apprentissage profond pour faire de meilleures prédictions pour des recommandations personnalisées. Une tendance notable est l'adoption d'approches intégrées dans des graphes. Ces méthodes utilisent des structures de graphes pour capturer des relations complexes entre utilisateurs et POIs, permettant des recommandations plus contextuellement adaptées.

La plupart des études se sont fortement appuyées sur des évaluations hors ligne pour évaluer l'efficacité de leurs systèmes de recommandation. Bien que les évaluations hors ligne offrent un moyen rapide et rentable d'évaluer les performances, elles se sont principalement concentrées sur des métriques de pertinence. Il y a un besoin d'une gamme plus large de méthodes d'évaluation qui pourraient également prendre en compte des éléments comme la nouveauté et la diversité.

#Utilisation des Données dans les Recommandations

En analysant la collecte et l'utilisation des données dans les recommandations de POI, on a trouvé que de nombreuses études s'appuyaient sur des sources de données ouvertes publiées. Cela est principalement dû à la commodité et à l'accessibilité des jeux de données ouverts. Un pourcentage significatif des études a utilisé des données ouvertes provenant de plateformes comme Foursquare et Gowalla.

Malgré la variété de types de données disponibles, de nombreuses études se sont concentrées principalement sur des données de check-in des utilisateurs, négligeant d'exploiter l'ensemble de l'information disponible. Cette perspective limitée restreint le potentiel pour des recommandations plus précises et affinées.

En examinant les types de données utilisées, on les a classées en quatre types principaux : données touristiques (préférences et comportements), données de POI (catégories et caractéristiques), données d'interaction (retours des utilisateurs), et données contextuelles (météo ou trafic). La majorité des études s'appuyaient lourdement soit sur des informations explicites (indiquant directement les préférences des utilisateurs, comme les notations), soit sur des informations implicites (déduites du comportement des utilisateurs, comme les clics).

Les deux types offrent des aperçus précieux qui peuvent améliorer les recommandations. Cependant, de nombreux chercheurs n'ont pas profité de la combinaison des données explicites et implicites, ce qui pourrait mener à des recommandations plus efficaces alignées sur les préférences des utilisateurs.

#Préférences à Court et à Long Terme

En considérant les préférences des utilisateurs, il existe des dimensions à long et à court terme. Les préférences à long terme sont plus stables et liées aux caractéristiques d'un utilisateur, tandis que les préférences à court terme reflètent des besoins immédiats influencés par leur situation actuelle ou des événements qui se déroulent autour d'eux.

L'analyse a montré que la plupart des recherches se concentrent sur les préférences à long terme, avec moins d'études abordant les besoins à court terme. Bien que des avancées récentes aient commencé à mettre en œuvre des méthodes capables de prendre en compte à la fois les préférences à long et à court terme, ce domaine nécessite encore une exploration plus approfondie.

#Métriques d'Évaluation dans les Recommandations de POI

Évaluer la qualité des recommandations de POI est un vrai défi. Les méthodes d'évaluation peuvent être divisées en trois types principaux : évaluations hors ligne, études en laboratoire/utilisateur, et tests A/B en ligne. Bien que beaucoup d'études se concentrent sur les évaluations hors ligne, qui analysent les performances à l'aide de données historiques pré-collectées, cette méthode met souvent l'accent sur la précision au détriment d'autres facteurs importants.

Les métriques d'évaluation principalement utilisées tournent autour de la pertinence, avec le rappel et la précision comme les plus courantes. Cependant, il y a un besoin urgent de considérer des dimensions supplémentaires, telles que la diversité, la nouveauté et la sérendipité, pour fournir des recommandations plus significatives aux utilisateurs.

#Défis dans la Recherche

Bien qu'il y ait eu de nombreuses avancées dans la recherche sur les recommandations de POI, certains défis demeurent. Un manque notable est l'exploration limitée des attributs variés des jeux de données existants. Les chercheurs se concentrent souvent sur un ensemble restreint de données, négligeant les avantages potentiels d'une intégration d'attributs plus larges qui pourraient fournir une expérience plus précise et centrée sur l'utilisateur.

Intégrer une variété de types de données aidera à révéler des aperçus plus profonds sur les touristes et permettra aux systèmes de faire de meilleures recommandations. L'intégration de sources de données hétérogènes est une avenue de recherche importante, car elle peut considérablement améliorer la qualité des recommandations.

Un autre défi est la sous-utilisation de diverses métriques d'évaluation dans la recherche actuelle. Se concentrer principalement sur les mesures de précision peut conduire à prendre pour acquises des recommandations précieuses. Dans l'avenir, les chercheurs doivent diversifier les métriques utilisées pour évaluer les recommandations afin de capturer leur véritable valeur et utilité.

#Conclusion

Cette enquête met en lumière les avancées en cours dans les recommandations de POI, en se concentrant sur l'utilisation de différents types de données et de techniques. En examinant l'état de la recherche de 2017 à 2022, on fournit une compréhension des dernières tendances dans ce domaine. Nos résultats soulignent également l'importance d'intégrer des sources d'information diverses pour améliorer la qualité des recommandations pour les touristes.

En tant que première enquête complète sur les approches centrées sur les données pour les recommandations de POI, ce travail sert de référence utile pour ceux qui cherchent à développer des systèmes plus personnalisés et adaptés au contexte. Les recherches futures devraient viser à explorer l'ensemble des données disponibles et adopter des méthodologies d'évaluation variées pour créer des recommandations efficaces et significatives pour les voyageurs.