Turistatípusok azonosítása – egy lehetséges turisztikai ajánlórendszer

A minket körülvevő digitális világ soha nem látott módon – és egyre növekvő mértékben – zúdítja ránk az információ tömkelegét, melyből valódi kihívást jelent kiválogatni a számunkra fontos elemeket. Az ajánlórendszerek célja az információáradat megszűrése, hogy a felhasználó a számára releváns tartalmakkal tudjon foglalkozni. Az okostelefonok elterjedésével ez a segítség igen sok területen folyamatosan elérhetővé vált. A dolgozat célja egy olyan turisztikai ajánlórendszer alapjainak megteremtése, mely képes igen csekély kezdeti információból is személyre szabott ajánlásokat tenni. Első lépésként a szerző egy 17 kategóriából álló listát hozott létre, melyek kombinációjával szeretné leírni az egyes turisztikai látványosságokat (pl. múzeum, történelmi helyszín, vallás/templom), majd 3 európai főváros látványosságaira épített saját adatbázist. Az empirikus vizsgálathoz egy weboldalt hozott létre, ahol felhasználóknak az ajánlásokhoz csak a szerző által megalkotott 17 faktorra kell értékelést adniuk. Ezek alapján hat, különböző turistatípust sikerült azonosítani, melyek közül 3-3 hasonlóan rendezte sorba a felkínált 4 ajánlási eljárás eredményét. A vizsgálat eredménye szerint a turisták klasszifikálása segítséget nyújt az egyes felhasználók számára tett ajánlások további pontosításában, hiszen a szegmentációnak köszönhetően a 88 esetből már 76-ban a legjobb ajánlást sikerült adni a felhasználóknak, míg a szegmentáció előtt csak 36 esetben volt ez sikeres. Az elkészített tulajdonságkiterjesztő hibrid ajánlórendszer tudásalapú és tartalomalapú moduljainak köszönhetően igen kevés kezdeti információ alapján is képes ajánlást tenni, így megbirkózik az ajánlórendszerek legnagyobb kezdeti nehézségeivel. Az empirikus vizsgálat során gyűjtött értékelések alapján lehetséges a turisták típusok szerinti klasszifikálása is, melynek segítségével jelentősen pontosítani lehet az ajánlásokat.