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dc.contributor.authorBellogín, Alejandroes-ES
dc.contributor.authorSánchez Pérez, Pabloes-ES
dc.contributor.authorSebastia, Paulaes-ES
dc.date.accessioned2024-10-14T08:11:53Z-
dc.date.available2024-10-14T08:11:53Z-
dc.date.issued2024-10-01es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/95099-
dc.descriptionRevista electrónicaes_ES
dc.description.abstract.es-ES
dc.description.abstractTourism, travel, and hospitality heavily rely on recommender systems, which help users navigate through vast options by providing personalized suggestions for destinations, activities, and accommodations. These systems leverage machine learning to enhance the travel planning process, using collaborative and content-based filtering methods. Key challenges include improving recommendation accuracy, solving the cold-start problem for new users, and integrating contextual factors like location and social context. Ongoing research aims to develop more sophisticated algorithms to handle dynamic user preferences and enhance user satisfaction.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsCreative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.sourceDescripción: Frontiers in Big Data Página Inicio: en línea Página Fin: en líneaes_ES
dc.titleTopic editor para frontiers: Guiding the Journey: Innovative Recommender Systems for Personalized Tourism, Travel, and Hospitality Experienceses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otheres_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.holderes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywords.es-ES
dc.keywordsRecommender systems Personalization Collaborative filtering Cold-start problem Machine learning algorithmsen-GB
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