近日，計算機科學與技術學院（人工智能學院）21級數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)專業(yè)本科生肖雪飛同學在李春花博士的指導下，以第一作者在中科院二區(qū)、JCR一區(qū)《Scientific Reports》（Nature出版集團的期刊）上發(fā)表題為《Personalized tourism recommendation model based on temporal multilayer sequential neural network》（基于時序多層序列神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化旅游推薦模型）的學術論文。
研究團隊提出了一種名為TMS-Net（Temporal Multilayer Sequential Neural Network（時序多層序列神經(jīng)網(wǎng)絡））新型深度學習模型，旨在解決個性化旅游路線推薦中的時空跨度大、推薦準確度低等難題。研究團隊收集了四川省成都市自2016年1月到2022年12月源自于Flickr網(wǎng)站（https://www.flickr.com/）的600余萬條旅客旅行數(shù)據(jù)并通過TMS-Net進行訓練和測試。實驗結果顯示，TMS-Net在推薦準確率上達到了88.6%，Haversine距離誤差僅為1.23，顯著優(yōu)于現(xiàn)有的其他模型。TMS-Net在時間間隔為0.8h-1.2h時表現(xiàn)最佳，能夠有效捕捉游客的旅行行為模式。
計算機科學與技術學院（人工智能學院）歷來重視學生科研能力培養(yǎng)，積極推行學生科研導師制度，同時以推進電子信息專業(yè)碩士點建設、新辦“人工智能”本科專業(yè)為契機，繼續(xù)深化“AI+”戰(zhàn)略引領，強化人工智能與各學科的交叉融合，積極引導幫助學生開展人工智能技術不同應用場景研究，努力為國家培養(yǎng)更多優(yōu)質人工智能科研人才。
附論文鏈接：https://doi.org/10.1038/s41598-024-84581-z
（供稿/陳明香 審核/王星捷 終審/張青 編輯/王穎 制作/余俊言）
