I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 ,   p p .   374 ~ 382   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 1 . p p 3 7 4 - 3 8 2           374     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   TAHR F:   e nha nci ng  perso na lized t o urism  rec o mm e nda tions   with  dy na mic  ada ptatio n       M o ha m ed  B a do uch 1 ,   M e hd B o uta o un t e 2   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e s,  I b n o u   Z o h r   U n i v e r s i t y ,   A g a d i r ,   M o r o c c o   2 N a t i o n a l   S c h o o l   o f   C o mm e r c e   a n d   M a n a g e me n t ,   I b n o u   Z o h r   U n i v e r s i t y ,   D a k h l a ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   6 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   2 1 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   1 0 ,   2 0 2 6       Th e   ra p i d   g ro wt h   o o n li n e   t o u r ism   d a ta  in te n sifies   in f o rm a ti o n   o v e rlo a d ,   wh il e   c o n v e n ti o n a l   re c o m m e n d e sy ste m stru g g le  with   sp a rsity ,   c o ld - sta rt   issu e s,  a n d   sin g le - c rit e ria  ra ti n g s.   Th is  p a p e p re se n ts  th e   tr u st - a wa re   h y b rid   re c o m m e n d a ti o n   fra m e wo rk   (T AH RF ),   wh ich   i n teg ra tes   u se r - it e m   tru st   p ro p a g a ti o n ,   m u l ti - c rit e ria  ra ti n g s,  a n d   d y n a m ic  p re fe re n c e   a d a p tatio n .   TAHRF  e m p lo y E u c li d e a n - Ja c c a rd   tru st   m e tri c s,  it e m   c o n n e c ti v it y ,   a n d   ra ti n g   c o n siste n c y ,   c o m b in e d   wit h   a   fe e d b a c k - d ri v e n   we ig h ti n g   m e c h a n ism .   Ex p e rime n ts  o n   Tri p Ad v iso d a tas e ts  sh o su p e rio p e rfo rm a n c e m e a n   a b so lu te  e rro r   ( M AE)  re d u c e d   to   0 . 9 8   (re sta u ra n ts)  a n d   0 . 7 1   (h o tels),   o u t p e rfo rm in g   m u lt i - c rit e ria  ten s o r - b a se d   c o ll a b o ra ti v e   fil teri n g   ( MC - TeCF )   b a se li n e s.  TAHRF  a lso   a c h iev e h ig h e p re c isio n @5 ,   with   c o v e ra g e   m a in tain e d   u n d e e x t re m e   sp a rsity .   A b latio n   st u d ies   c o n f irm  th e   c rit ica ro l e   o tru st p ro p a g a ti o n ,   m u lt i - c rit e ri a   a n a ly sis,  a n d   a d a p ti v e   we ig h ti n g .   TAHRF   a d v a n c e s p e rso n a li z e d ,   tran s p a re n t,   a n d   a d a p ti v e   to u rism   re c o m m e n d a ti o n s.   K ey w o r d s :   C o llab o r ativ f ilter in g     Dy n am ic  ad ap tatio n     Mu lti - cr iter ia  r atin g s   R ec o m m en d er   s y s tem s   T o u r is m   r ec o m m en d atio n s   T r u s t n etwo r k s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h am ed   B ad o u ch   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   Facu lty   o f   Scien ce s ,   I b n o u   Z o h r   Un iv er s ity   Ag ad ir ,   Mo r o cc o   E m ail: m o h am ed . b ad o u ch @ ed u . u iz. ac . m a       1.   I NT RO D UCT I O N   T h r ap id   d ig itizatio n   o f   th e   to u r is m   in d u s tr y   h as  tr an s f o r m ed   h o tr av eler s   d is co v er   an d   p lan   ex p er ien ce s ,   with   p latf o r m s   lik T r ip Ad v is o r   an d   B o o k in g . co m   o f f er i n g   m illi o n s   o f   u s er - g en er ated   r e v iews  an d   lis tin g s .   Ho wev e r ,   th is   ab u n d an ce   o f   d ata  c r ea te s   s ev er in f o r m atio n   o v e r l o ad ,   lea v in g   u s er s   o v er wh elm ed   b y   ch o ice  an d   u n ab le  to   ef f icien tly   id en tify   o p tio n s   alig n ed   with   th eir   p r ef e r en ce s .   T r ad itio n al   r ec o m m en d er   s y s tem s ,   wh ile  ef f ec tiv in   d o m ain s   lik e   e - co m m er ce ,   s tr u g g le  to   a d d r ess   th u n iq u co m p lex ities   o f   t o u r is m ,   wh e r d ec is io n s   d ep e n d   o n   m u lti - d im en s io n al  cr iter ia   ( e. g . ,   b u d g et,   lo ca tio n ,   an d   s ea s o n ality )   an d   d y n am ic  u s e r   b eh av io r   [ 1 ] [ 2 ] .   Fo r   in s tan ce ,   tr av eler   m ig h p r io r iti ze   "f am ily - f r ien d l y   am en ities f o r   s u m m er   v ac a tio n   b u s h if to   "a d v en tu r ac tiv ities d u r in g   win ter n u an ce   r ar ely   ca p tu r e d   b y   s tatic  m o d els [ 3 ] .   R ec en r esear ch   h as  m ad e   s ig n if ican s tr id es  i n   a d d r ess in g   to u r is m   r ec o m m en d atio n   c h allen g es.  R icci   [ 1 ]   p r o v id es  c o m p r e h en s iv o v er v iew  o f   r ec o m m e n d er   s y s tem   in   to u r is m ,   h ig h l ig h tin g   th e   n ee d   f o r   co n tex t - awa r e   ap p r o ac h es.   J an n ac h   an d   Z an k er   [ 3 ]   em p h a s ize  th im p o r tan ce   o f   in ter ac tiv s y s tem s ,   wh ile  Ad o m av iciu s   an d   Kwo n   [ 4 ]   p io n ee r ed   m u lti - cr iter ia  r atin g   s y s tem s   th at  ca p tu r g r a n u lar   p r ef er en ce s .   So cial   r o b o ts ,   as  ex p lo r ed   b y   T o ll et  a l .   [ 5 ] ,   d em o n s tr ate  h ig h   u s er   s atis f ac tio n   ( 4 . 6 6 /5   lik ab ilit y )   b u lack   s ca lab ilit y   f o r   lar g e   d atasets   [ 6 ] .   Hy b r id   s y s tem s   lik d esti n atio n   f in d e r   [ 7 ]   en a b le  d y n am i p r ef er e n ce   tu n in g   v ia  m ap   in ter f ac es  b u o m it  tr u s p r o p ag atio n   m ec h an is m s .   Ad v an ce d   tech n iq u es  s u ch   as  n o n n e g ativ m atr ix   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       TAHR F :   en h a n ci n g   p ers o n a liz ed   to u r is r ec o mme n d a tio n s   w ith   d yn a mic  a d a p ta tio n   ( Mo h a med   B a d o u c h )   375   f ac to r izatio n   with   tr u s r elatio n s h ip s   [ 8 ]   a n d   s im ilar ity - b ased   co llab o r ativ f ilter in g   [ 9 ]   h av s h o wn   p r o m is e   in   ad d r ess in g   d ata  s p a r s ity ,   y e t n o   s o lu tio n   h o lis tically   in teg r ates th ese  ap p r o ac h es.   T h r ee   k ey   c h allen g es  p er s is in   to u r is m   r ec o m m en d e r   s y s tem s .   First,  d ata  s p ar s ity   r em ain s   cr itical   is s u e,   with   o v er   9 0 o f   u s er s   r atin g   f ewe r   th an   5   item s ,   c r ip p lin g   s im ilar ity   c o m p u tatio n s   in   co llab o r ativ e   f ilter in g   [ 1 0 ] .   T h is   p r o b lem   is   p ar ticu lar ly   ac u te  in   to u r is m ,   wh er u s er s   in ter ac in f r eq u e n tly   [ 1 1 ] .   Seco n d ,   m u lti - cr iter ia  co m p le x ity   p r e s en ts   s ig n if ican h u r d les,  as   s in g le - r atin g   s y s tem s   f ail  t o   ca p tu r e   g r a n u lar   p r ef er en ce s f o r   ex am p le,   h o tel  r ated   4 /5   m ay   e x ce in   "c lean lin ess b u lag   in   "lo ca tio n [ 4 ] .   T o u r is m   d ec is io n s   in v o lv c o n tex t - d ep en d en cr iter ia  t h at  v ar y   ac r o s s   tr av eler   ty p es  [ 1 2 ] .   T h ir d ,   d y n am ic  ad ap tatio n   is   lar g ely   u n s u p p o r ted   b y   ex is tin g   s y s tem s ,   y et  t r av el  p lan n in g   is   in h er en tly   iter ativ e,   r eq u ir in g   r ea l - tim e   ad ju s tm en ts   to   ev o lv in g   p r e f er en ce s   lik b u d g et  ch an g es o r   s ea s o n al  s h if ts   [ 1 3 ] [ 1 4 ] .   Desp ite  th ese  ad v an ce s ,   ex is tin g   s o lu tio n s   e x h ib it  c r itical  lim itatio n s   th at  o u r   w o r k   ad d r ess es.    T r u s t - en h an ce d   m o d els f o c u s   s o lely   o n   u s er - u s er   r elatio n s h i p s   wh ile  ig n o r in g   item - item   tr u s t p r o p ag atio n   [ 7 ] .   Mu lti - cr iter ia  s y s tem s   lack   r ea l - tim ad ap tatio n   m ec h an is m s   [ 4 ] ,   a n d   h y b r id   ap p r o ac h es  d o   n o jo in tly   o p tim ize  tr u s n etwo r k s ,   m u l ti - cr iter ia  an aly s is ,   an d   d y n a m ic  f ee d b ac k   [ 7 ] .   Ou r   n o v el   tr u s t - awa r h y b r id   r ec o m m en d atio n   f r am ew o r k   ( T AHRF )   b r id g es  th ese  g ap s   t h r o u g h   th r ee   k ey   in n o v atio n s .   First,  i in tr o d u ce s   u n if ied   tr u s p r o p ag atio n   th at  in teg r ates  b o th   u s er - u s er   an d   i tem - item   tr u s n etwo r k s   u s in g   E u clid ea n - J ac ca r d   m etr ics,  en ab lin g   1 6 - 4 0 l o wer   m ea n   ab s o lu te  e r r o r   ( MA E )   th an   b en ch m ar k s .   Se co n d ,   it  co m b i n es    m u lti - cr iter ia  d y n am ic  a d ap tat io n   with   r ea l - tim p r ef er e n ce   tu n in g   v ia  in ter ac tiv m a p   in t er f ac es,  ac h iev in g   8 9 co v er a g u n d er   9 9 . 8 s p ar s ity .   T h ir d ,   it  im p lem en ts   co n tex t - awa r h y b r i d   weig h ti n g   th at  d y n am ically   b alan ce s   tr u s an d   r atin g   s ig n a ls   u s in g   f ee d b ac k - d r iv en   α - ad j u s tm en t,  v alid ated   th r o u g h   T r i p Ad v is o r   d atasets   ( 2 8 , 8 2 9   r atin g s )   an d   u s er   s tu d ies  ( N= 1 3 0 ) .   U n lik p r io r   wo r k ,   T AHRF   h o lis tica lly   ad d r ess es  th e     "sp ar s ity - ad ap tatio n - tr a n s p ar e n cy tr iad   in   to u r is m   r ec o m m en d er   s y s tem ,   ad v a n cin g   th s tate - of - th e - a r in   th r ee   I E E E   T r an s ac tio n s   p ap e r   an d   two   AC R ec Sy s   co n tr ib u tio n s .   Ou r   co n tr i b u tio n s   in clu d n o v el  t r u s m etr ic  co m b in in g   E u clid ea n   s im ilar ity   an d   J ac ca r d   co n f id en ce ,   an   in ter ac tiv m ap   i n ter f ac ac h iev in g   u n p r ec e d en ted   s p a r s ity   co v er ag e,   an d   em p ir ical  v alid atio n   s h o win g   8 1 u s er   p r ef er en ce   f o r   r ea l - tim e   ad ap tatio n .   T h is   co m p r e h en s iv ap p r o ac h   r e p r esen ts   s i g n if ican lea p   f o r war d   in   p e r s o n alize d   to u r is m   r ec o m m en d atio n s ,   p ar ticu la r ly   in   s p ar s d ata  en v i r o n m e n ts   wh er tr ad itio n al  s y s tem s   f ail.       2.   M E T H O D   2 . 1 .     T AH RF   a rc hite ct ure   T h T AHRF   ar ch itectu r e   as   s h o wn   in   Fig u r e   1   is   d esig n e d   to   m itig atin g   t h lim itatio n s   i n h er en i n   class ical  co llab o r ativ f ilter in g   b y   lev er a g in g   tr u s b etwe en   u s er s   [ 1 0 ] ,   item - b ased   tr u s t,  an d   d y n am ic  h y b r id   weig h tin g .   T h e   s y s tem   co m p r is es  th r ee   in ter co n n ec te d   m o d u les.  T h is   ar ch itectu r en s u r es  r o b u s p er f o r m an ce   in   s p ar s d atasets   wh ile  m ain tain in g   s ca lab ilit y   an d   ad ap tab ilit y   t o   d y n am i u s er   p r ef er en ce s .   Key   f ea tu r es o f   t h ese  m o d u les ar s u m m ar ized   i n   T ab le  1 .   User - b ased   tr u s co llab o r ativ f ilter in g   C F:  th is   m o d u le  co m p u tes  tr u s s co r es  b etwe en   u s er s   to   m itig ate  d ata  s p ar s ity   an d   e n h an ce   r ec o m m e n d atio n   ac cu r ac y   [ 1 1 ] .   I t e m p lo y s   th r ee   k ey   m etr ics:   i)   Dir ec tr u s t:  m ea s u r es  th r es em b lan ce   am o n g   two   elem en ts   ( u s er )   b ased   o n   c o - r ated   el em en ts   u s in g   E u clid ea n   d is tan ce   an d   J ac ca r d   co n f i d en ce .   T h f o r m u latio n   o f   d ir ec t tr u s t is g iv en   in   ( 1 ) .     , =  ,  ×  ,   ( 1 )     W h er  ,    is   th E u clid ea n   s im ilar ity   an d    ,   is   th J ac ca r d   co n f id e n ce .   ii)   Pro p ag ated   tr u s t:  in f er s   tr u s b etwe en   in d ir ec tly   co n n ec ted   u s er s   th r o u g h   i n ter m ed iar y   n eig h b o r s .   T h e   p r o p a g ated   tr u s t c o m p u tatio n   i s   ex p r ess ed   in   ( 2 ) .     ,  = , ( , ) × ,   ( 2 )     W h er ( , )   d en o tes th s et  o f   co m m o n   n ei g h b o r s   b etwe en   u s er s   x   an d   z .   iii)   Ov er all  tr u s t:  co m b in es  d ir ec an d   p r o p ag ate d   tr u s with   u s er   r atin g   b e h av io r   an d   c o n n ec tiv ity .   T h e   o v er all  u s er   tr u s t is d ef in ed   in   ( 3 ) .      = e xp ( | , ̅ ̅ ̅ | | | ) × | | | |   ( 3 )     I n   th is   co n tex t,  ,   is   th r atin g   g iv en   b y   u s er   x ' s   to   item   i ,   ̅   i s   th m ea n   r atin g   o f   item   i a n d   Ux   in d icate s   h o m an y   u s er s   ar lin k ed   to   x .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 :   374 - 3 8 2   376       Fig u r 1 .   T AHRF   ar ch itectu r e       T ab le  1 .   Key   f ea tu r es o f   T AHRF   M o d u l e   K e y   m e t r i c s   P u r p o se   U ser - b a se d   t r u s t   C F   D i r e c t ,   p r o p a g a t e d ,   a n d   o v e r a l l   t r u st   M i t i g a t e   s p a r si t y ,   e n h a n c e   u s e r   si mi l a r i t y   I t e m - b a se d   t r u s t   C F   I t e m c o n n e c t i v i t y ,   r a t i n g   d e v i a t i o n   A d d r e ss   c o l d - st a r t ,   e v a l u a t e   i t e m   t r u st w o r t h i n e ss   H y b r i d   r e c o mm e n d e r   D y n a mi c   w e i g h t i n g   B a l a n c e   u s e r - i t e p r e d i c t i o n s,   i m p r o v e   a c c u r a c y       I t e m - b a s e d   c o l la b o r a t i v e   f i lte r i n g   w e i g h t e d   b y   u s e r   c r e d i b i l i t y :   t h is   m o d u l e   e v a l u a t e s   it e m   t r u s t w o r t h i n e s s   b a s e d   o n   c o n n e c t i v i t y   a n d   r a ti n g   c o n s is t e n c y ,   a d d r e s s i n g   c o l d - s t a r t   a n d   s p a r s it y   c h a l l e n g es   [ 1 2 ] .   i)   I tem   co n n ec tiv ity co u n ts   h o m an y   lin k s   an   elem en h as  to   o th er   elem en ts   in   th el em en t - elem en t   in ter co n n ec tio n   r elatio n s .   T h item   co n n ec tiv ity   is   d ef i n ed   in   ( 4 ) .      = | | | |   ( 4 )     Her ti   d en o tes co u n t o f   o th e r   item s   r elate d   with   elem en t   i I   d en o tes th g lo b al  c o u n o f   elem en ts .   ii)   R a ti n g   d e v i a t i o n q u a n t i f i es   h o w   m u c h   u s e r s   r a ti n g s   f o r   g i v e n   i t e m   d i f f e r   f r o m   i ts   a v e r a g e t h a i s ,   i c a p t u r e s   c o n s i s t e n c y   o f   t h o s e   r a t i n g s .   A   l o w e r   d e v i a ti o n   m e a n s   u s e r s   t e n d   t o   a g r e e   m o r e   o n   th e   i t e m ,   w h i le   a   h i g h e r   d e v i a t i o n   i n d i c at e s   m o r e   d i s a g r e e m e n t   o r   v a r i a b i l it y .   T h e   r a t i n g   d e v i a t i o n   is   f o r m u l at e d   i n   ( 5 ) .      =  ( | , ̅ ̅ ̅ | | | )   ( 5 )     W h er ̅   is   th av er ag r atin g   g i v en   b y   u s er   x .   iii)   I tem   tr u s t sco r e:  co m b i n es  co n n ec tiv ity   an d   r atin g   d ev iatio n .   T h item   tr u s t sco r is   d ef in e d   in   ( 6 ) .      =    ×        ( 6 )     Hy b r id   r ec o m m en d er th h y b r id   m o d u le  d y n am ically   weig h ts   u s er - b ased   an d   i tem - b ased   p r ed ictio n s   to   g en er ate  f i n al  r e co m m en d atio n s   [ 1 3 ] .   I t e m p lo y s   co n tex t - awa r weig h tin g   m ec h an is m :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       TAHR F :   en h a n ci n g   p ers o n a liz ed   to u r is r ec o mme n d a tio n s   w ith   d yn a mic  a d a p ta tio n   ( Mo h a med   B a d o u c h )   377   i)   U s e r - i t e m   p r e d i c t i o n :   c o m p u t e s   p r e d i c t e d   r a t i n g s   f o r   u s e r   x   a n d   i t e m   i .   T h e   p r e d i c t i o n   i s   c o m p u t e d   a s   i n   ( 7 ) .     ,  = ̅ + , × ( , ̅ )   ( 7 )     ii)   Hy b r id   weig h tin g co m b in es  u s er   an d   item   p r e d ictio n s .   T h f in al  p r ed ictio n   is   d e f in ed   i n   ( 8 ) .      ,  = ,  + ( 1 α ) ,     ( 8 )     W h er e   α   is   d y n am ic  weig h ad ju s ted   b ased   o n   d ata  d e n s ity   an d   u s er   f ee d b ac k .   R a th e r   th a n   b ei n g   le ar n e d ,   α   is   u p d at ed   h eu r i s t ic al ly   i n   o u r   im p l em en t at io n .   W b eg in   wi th     α =0 . 5   a n d   m o d if y   it  ac co r d in g   to   th s itu at io n α   is   r a i s ed   f o r   u s er s   wi th   s p ar s d at ( f ew  r at in g s )   to   r ely   m o r e   o n   tr u s t - b a s ed   p r ed ic ti o n s ,   wh i le   α   i s   lo w er ed   f o r   ac t iv e   u s er s   wi th   m an y   r a tin g s   to   f av o r   d i r ec t     r at in g - b as ed   p r ed i ct io n s .   T A H R i s   ab le  to   ad ap tiv ely   b ala n ce   tr u s v s .   r at in g   in p u t s   th an k s   to   th i s   s t r a ig h tf o r w ar d   f ee d b ac k - d r iv en   m e ch an i s m .   Fu t u r r e s ea r c h   is   le f to   d e ter m in th id ea α   u s in g   m e th o d s   lik r e in f o r ce m en t l ea r n in g .     2 . 2 .     T rus t   a nd   m ulti - cr it er ia   m et rics   T h tr u s a n d   m u lti - cr iter ia  m etr ics  m o d u le   s er v e   as  b a s ic  lay er   in   th p r o p o s ed   a r c h itectu r e.   I t   im p r o v es  p r ed ictiv m o d elin g   b y   u s in g   ad v an ce d   u s er   s im ilar ity   p r ed ictio n s   an d   item - lev el  r eliab ilit y   esti m atio n .   I n   th u s er   m o d elin g   p r o ce s s ,   d ir ec tr u s is   ca lcu lated   b y   co m b in in g   E u clid ea n   d is tan ce - b ased   s im ilar ity   an d   th J ac ca r d   co n f id en ce   c o ef f icien t.  T h ese  ar two   well - k n o wn   m eth o d s   f o r   m ea s u r in g   s im ilar ity .   T h is   co m b in ed   m etr ic  ca p tu r es  b o th   th n u m er i ca alig n m en o f   u s er   r atin g s   an d   th co - r atin g   d en s ity .   I t stre n g th e n s   u s er   p r o f ilin g   in   s p ar s e n v ir o n m en ts .   W h e n   e x p l i c i t   l i n k s   a r e   l a c k i n g ,   t h e   s y s t e m   e m p l o y s   t r u s t   p r o p a g a t i o n   [ 1 4 ] ,   a   g r a p h - t h e o r e t i c   c o n s t r u c t   t h a t   t r a v e r s e s   t h e   u s e r - u s e r   t r u s t   n e t w o r k   v i a   t r a n s i t i v e   i n f e r e n c e   o v e r   c o m m o n   n e i g h b o r s .   T h i s   f o r m   o f   g r a p h - b a s e d   t r u s t   m o d e l i n g   a l l o w s   t h e   r e c o m m e n d e r   s y s t e m   t o   b r i d g e   s t r u c t u r a l   h o l e s   a n d   e n h a n c e   c o l l a b o r a t i v e   s i g n a l   a m p l i f i c a t i o n .   A n   o v e r a l l   u s e r   t r u s t   s c o r e   i s   a l s o   d e r i v e d   u s i n g   r a t i n g   v a r i a n c e   a n d   n e t w o r k   c e n t r a l i t y ,   w h i c h   e f f e c t i v e l y   m o d u l a t e   u s e r   i n f l u e n c e   w i t h i n   t h e   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   g r a p h .   A t   t h e   i t e m   l e v e l ,   t h e   m o d e l   a s s e s s e s   i t e m   t r u s t w o r t h i n e s s   b a s e d   o n   i t e m   c o n n e c t i v i t y   m e t r i c s   a n d   r a t i n g   c o n s i s t e n c y   a n a l y s i s .   I t   e v a l u a t e s   c o n n e c t i v i t y   u s i n g   n o r m a l i z e d   d e g r e e   c e n t r a l i t y   i n   t h e   i t e m - i t e m   g r a p h .   C o n s i s t e n c y   i s   m e a s u r e d   b y   a p p l y i n g   e x p o n e n t i a l   s m o o t h i n g   t o   r a t i n g   d e v i a t i o n s ,   h i g h l i g h t i n g   t h e   s t a t i s t i c a l   r e l i a b i l i t y   o f   i t e m   e v a l u a t i o n s .   T h e s e   m e t r i c s   c o m b i n e   i n t o   a   s i n g l e   i t e m   t r u s t   s c o r e ,   w h i c h   h e l p s   a d d r e s s   t h e   c o l d - s t a r t   i t e m   p r o b l e m   e f f e c t i v e l y   [ 1 5 ] .   H o w e v e r ,   p r o p a g a t i n g   t r u s t   t h r o u g h   l a r g e   u s e r   n e t w o r k s   c a n   i n t r o d u c e   c o m p u t a t i o n a l   c o m p l e x i t y ;   h e n c e ,   w e   l i m i t   p r o p a g a t i o n   d e p t h   ( e . g . ,   t o   2 - h o p   n e i g h b o r s )   a n d   e m p l o y   e f f i c i e n t   s p a r s e   m a t r i x   o p e r a t i o n s   t o   m a i n t a i n   s c a l a b i l i t y .     I n   p a r a l l e l ,   t h e   m o d e l   c o m b i n e s   m u l t i - a s p e c t   r a t i n g   a n a l y s i s ,   a l l o w i n g   d e t a i l e d   s e n t i m e n t   m e a s u r e m e n t   a c r o s s   v a r i o u s   a s p e c t s   o f   u s e r   e x p e r i e n c e .   E a c h   c r i t e r i o n ,   s u c h   a s   s e r v i c e   q u a l i t y   o r   l o c a t i o n ,   i s   p r o c e s s e d   i n d e p e n d e n t l y   u s i n g   t r u s t - w e i g h t e d   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g .   T h e   p r e d i c t i o n s   a r e   t h e n   b l e n d e d   w i t h   a d a p t i v e   w e i g h t i n g   f u n c t i o n s   t h a t   r e a c t   t o   c o n t e x t u a l / o t h e r   v a r i a b l e s   a n d   u s e r   f e e d b a c k .   T h e   m u l t i - l a y e r   t r u s t   m o d e l i n g   f r a m e w o r k   p r o v i d e s   e n h a n c e d   p r e c i s i o n ,   e n h a n c e d   c o v e r a g e ,   a n d   e n h a n c e d   r o b u s t n e s s   t o   s p a r s i t y   r e c o m m e n d a t i o n s .   T h i s   f r a m e w o r k   i s   s u i t a b l e   t o   r e a l - t i m e   d e c i s i o n   s u p p o r t   i n   p e r s o n a l i z e d   s c e n a r i o s   s u c h   a s   t o u r i s m   f o r   e x a m p l e .   i)   User   tr u s s co r e:  d ir ec tr u s c o m b in es  E u clid ea n   s im ilar ity   an d   J ac ca r d   c o n f i d en ce .   T h f o r m u latio n   o f   d ir ec t u s er   tr u s t is g iv en   i n   ( 9 ) .     , =  ,  ×  ,     ( 9 )     ii)   I tem   tr u s t sco r e:  item   co n n ec tiv ity   an d   r atin g   b e h av io r .   T h i tem   tr u s t sco r is   d ef in ed   i n   ( 1 0 ) .      = e xp   ( | ,     ̅ ̅ ̅ | | | ) ×   | | | |   ( 1 0 )     2 . 3 .     Dy na m ic  a da pt a t io n   A d a p t ab i l i t y   i s   a   m a jo r   a t t r ib u t e   o f   r e co m m e n d a t i o n   s y s t e m .   I i s   t h e   a t t r ib u t e   a l l o w i n g   i t   to   f a c i l i t a t e   r e a l - t im e   p e r s o n a l iz a t i o n   in   r e l a t i o n   t o   c h an g in g   u s e r   p r ef e r en c e ,   w h a t ev er   t h o s e   p r e f er e n ce s     m a y   b e .   T h e r e   ar e   a l w ay s   r e c o m m e n d a t i o n   s y s t e m s   t h a c a n   o n l y   r e l y   o n   s t a t i c   u s e r   p r o f i l e   o r   p a s t   b e h av i o r ;   t h u s ,   l im i t i n g   t h e m s e l v e s   t o   co n s tr a i n in g   f a c to r s   t h a t   p r ev e n t h em   f r o m   r e s p o n d in g   t o   d y n a m ic   c o n t ex t   o r   c i r cu m s t a n c e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 :   374 - 3 8 2   378   Ou r   r ec o m m en d atio n   s y s tem   in tr o d u ce s   an   in ter ac tiv in ter f ac f o r   u s er s   to   alter   th eir   o p tim al  p r ef er en ce   f ac to r s - b y   co llab o r ativ ely   s lid in g   d esig n atio n s   o f   b u d g et,   in ter est  in   ac tiv iti es,  ex p ec ted   tr av el   s ea s o n ,   o r   ty p o f   g r o u p .   W h en   th u s er s   ch a n g s o m v alu es,  th e   s y s tem   r ec u r s iv ely   ca lcu lates  th e   r ec o m m en d atio n s   s co r es  b ased   o n   th h y b r id   tr u s t - b ased   m o d el  in   r ea tim e,   i.e . ,   with o u t   r ef r esh in g   th p a g e   an d   with o u ask in g   f o r   m o r e   in f o r m atio n   f r o m   th u s er s   with in   th s ec o n d s ,   th n ew   in p u v al u will  b e   d ep icted   in   an   in - b u ilt  in ter ac tiv m ap ,   w h er th e   co lo r s   r e p r esen th g o o d n ess   ac r o s s   g eo s p atial  d if f er en t   r eg io n s .   A r ea s   p ain ted   g r ee n   ar h ig h ly   r ated   d esti n atio n s ,   an d   a r ea s   p ain ted   in   s h ad es  o f   war m   co lo r s   f r o m   y ello to   r ed   d iv e r g e   in cr ea s in g ly   f r o m   th e   cu r r en t   s et  o f   u s er   p r ef e r en ce s .   T h is   liv f ee d b ac k   c o lo r in g   g iv es   th u s er   an   o p tio n   to   tr ad o f f   b etwe en   f ac to r s ,   i.e . ,   co s ag ain s d is tan ce   o r   en ter tain m en ag ain s f am ily - f r ien d lin ess .   T h is   m ap ,   s u itab ly   co lo r ed   with   in d icatin g   s ites ,   g u id es  th ch o ice  th r o u g h   v is u al  co g n itio n   as  well  as  f ac ilit ate s   tr an s p ar en c y   b ec au s th u s er   ca n   m a k s en s o f   wh y   s o m o p tio n s   ar b ein g   p r o p o s ed   an d   o th er s   ar n o t.     As  th cu r r en p r ef er e n ce   m ec h an is m   allo ws  f o r   wh o lesale  ch an g es  in   p r ef e r en ce ,   it  is   ap p licab le  to   to u r   an d   tr av el  p la n n in g .   T h p r ef er en ce   o f   tr a v eler   co u ld   ch an g in   a n   in s tan f r o m   w ea th er   f o r ec ast  f o r   a   lo ca tio n ,   to   a   ch an g in   b u d g e t,  ev en   f r o m   i n p u t   b y   o th e r   g r o u p   m em b e r s .   W ith   d y n a m ic  r e - r a n k in g   ca p a b le   s y s tem   [ 1 6 ]   th at  ca n   m a k s m all  ad ju s tm en ts   to   ch an g e s   in   co n tex asy n ch r o n o u s ly   wh ile  th u s er   is   b r o wsi n g ,   it c o u ld   k ee p   its   s u g g esti o n s   r elev an t a n d   u p - to - d a te  co n s is ten t w ith   th u s er ' s   in t en tio n .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   3 . 1 .     Da t a s et s   a nd   m et rics   T h d atasets   f r o m   T r ip A d v is o r   co n s is o f   1 4 , 6 3 3   r estau r an r atin g s   with   r atin g s   u p   to   th r e cr iter ia,   an d   2 8 , 8 2 9   h o tel  r atin g s   with   r atin g s   as  p er   s ev en   cr iter ia.   T h is   m ix ed   r ep r esen tatio n   o f   d o m ain s   h as  en ab led   b r o a d   ex p l o r atio n   o f   u s er   p r ef er e n ce s   in   ter m s   o f   d i n in g   an d   ac co m m o d atio n   e x p er ien ce s .   Mo d el   p er f o r m an ce s   wer ev alu ated ,   in   g en er al,   u s in g   MA E   an d   co v er ag r ate.   MA E   m ea s u r es  th ab s o lu te  av er ag e   s ize  o f   th er r o r s   in   s et  o f   p r ed ictio n s   [ 1 7 ] ,   wh er ea s   co v er ag r ate  co m m u n icate s   th co v er ag r ate  as  a   p er ce n tag e   at  wh ic h   item s   ca n   b e   r ec o m m en d e d   to   a   u s er .   T h is   s tatis tic  th en   in d icate s   th e   ab ilit y   o f   m o d el  to   s p r ea d   its   p r e d ictio n s   ac r o s s   r an g o f   item s .   I n   ad d itio n ,   we  c o m p u ted   to p - r an k in g   m etr ics  ( p r ec is io n @ 5 ,   NDCG@ 5 )   f o r   m o r e   co m p r eh en s iv e   ev alu atio n ,   a n d   p er f o r m ed   s tatis tical  s ig n if ican ce   test in g   ( p air ed   t - test s )   o n   th e   r esu lts   to   v alid ate  th im p r o v e m en ts .     3 . 2 .     B enchm a r k   co m pa riso n   T ab le  2   g iv es   th r esu lts   f o r   o u r   b en c h m ar k   co m p ar is o n ,   s h o win g   th a d v an ta g th at   th T AHRF   m o d el  h as  o v er   in   co m p a r is o n   to   o th e r   m eth o d s   s u ch   as  m u lti - cr iter ia  u s er - b ased   c o l lab o r ativ f ilter in g     ( MC - UC F)  an d   m u lti - cr iter i item - b ased   co llab o r ativ f i lter in g   ( MC - I C F) ,   th r esu lt s   d em o n s tr ate  th at  T AHRF   ac h iev es   s u p er io r   p er f o r m a n ce   ac r o s s   m u ltip le  m etr ics.  T AHR ac h iev ed   an   MA E   o f   0 . 9 8   f o r   r estau r an r atin g s ,   w h ich   is   f a r   lo wer   th a n   1 . 1 7   o f   th e   MC - UC F,  with   th s am th in g   h o ld in g   f o r   MA E   f o r   h o tel  r atin g s   o f   0 . 7 1   v e r s u s   1 . 2 0   o f   th MC - UC F.  T h ac cu r ac y   an d   ef f ec tiv e n ess   o f   th T AHRF   m o d el  ar e   ev id en in   eith er   d o m ain .   Similar ly ,   T AHRF   ac h iev ed   h i g h er   p r ec is io n @ 5   an d   NDCG@ 5   th an   th e   b est   b aselin e,   in d icatin g   s u p e r io r   r an k in g   o f   r ele v an t item s .       T ab le  2 .   T AHRF   o u tp er f o r m s   MC - UC F,  MC - I C F,  an d   MC - T eCF   Me th o d   MA E   ( r estau r an ts )   MA E   ( h o tels )   MC - UC F   1 . 1 7   1 . 2 0   MC - I C F   1 . 0 6   1 . 1 2   MC - T eCF   1 . 0 1   0 . 9 3   T AHRF   ( o u r s )   0 . 9 8   0 . 7 1       3 . 3 .     Sp a rsity   a na l y s is   Sp ar s u s er - item   m atr ices  n o p o s m ajo r   im p ed im e n to   th d ev el o p m en o f   c o llab o r ativ e   f ilter in g   r ec o m m e n d er   s y s tem s u s er s   m ay   p r o v id o n ly   h an d f u o f   r atin g s .   T h e r ef o r e ,   it  is   u n ten ab le  to   co n d u ct  an y   v iab le  s im ilar ity   co m p u tatio n   o r   p r ef er e n ce s .   T o   ev alu ate  r ig o r o u s ly   th ex ten to   wh ich   o u r   p r o p o s ed   T AHRF   wa s   s u b je cted   to   th ad v er s ef f ec ts   im p o s ed   b y   s u ch   co n s tr ain ts ,   d etailed   s p ar s ity   an aly s is   was c ar r ied   o u t u s in g   ex tr em ely   s p ar s d atasets   o b ta in ed   f r o m   r ea l T r i p Ad v is o r   r e v iews.   I n   p r ac tice,   th s itu atio n   b ein g   r elied   u p o n   was  o n   th b asi s   o f   th eo r y   th at  d e f in ed   n o d lim it  o f   9 9 . 8 s p ar s ity ,   im p ly in g   less   th an   0 . 2 o f   all  p o s s ib le  in ter ac tio n s   wer o b s er v ed   ac co r d i n g   to   th e   u s er s   an d   item s .   Mo r eo v er ,   at  th is   lev el  o f   s p ar s ity ,   co n v e n tio n al  C d esig n s   d eliv er ed   m ea n in g less   r ec o m m en d atio n s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       TAHR F :   en h a n ci n g   p ers o n a liz ed   to u r is r ec o mme n d a tio n s   w ith   d yn a mic  a d a p ta tio n   ( Mo h a med   B a d o u c h )   379   as th ey   ar n o b ased   u p o n   a d e q u ate  am o u n ts   o f   o v er lap p in g   d ata.   I n   tr u th ,   th T AHRF   p er f o r m ed   well;  it h ad   co v er a g r ate   o f   as  h ig h   as  8 9 %,  in d icatin g   th at   in   lo w   s p ar s ity   s itu atio n s ,   it  co u ld   al m o s r ec o m m e n d   f o r   n in item   p o o ls   o u t o f   te n .   T h co m p etito r ,   at  t h s am tim e,   m u lti - cr iter ia  ten s o r - b ased   co llab o r ativ f ilter in g   ( MC - T eCF )   h ad   co v er ag o f   4 1 %,  h o wev er   t h lev els  o f   c o v er ag s er v e d   to   illu s tr ate  its   wea k n ess es  wh en   s u b jecte d   to   ex tr em e   lev els o f   s p ar s ity .   T h s u p er io r   p er f o r m a n ce   o f   T AHRF   m ay   b attr ib u ted   t o   s p ec if ic  co llectio n   o f   ar c h itectu r al   in n o v atio n s .   First,  th ab ilit y   to   let  tr u s s p r ea d   ac r o s s   b o th   item   an d   u s er   n etwo r k s   en ab les  th m o d el   to   cir cu m v en d ata  s p ar s ity   th r o u g h   t h u s o f   in d ir ec co n n ec tio n s .   Seco n d ,   d esp ite  ex tr em ely   lim ited   u s er   r atin g s ,   th item   co n n ec tiv ity   s co r es  an d   r atin g   d e v iatio n   m etr ics  en a b le  it  to   ac cu r ately   id en tify   item   p r ef er en ce s   r eliab ly .   B y   allo w in g   th alg o r ith m   to   m o v o v e r   th s p ar s in ter ac tio n   g r ap h   o f   u s er s   an d   item s ,   th is   p r o v id es   th alg o r ith m   with   wid er   an d   co n te x tu al  s p ac o f   o p tio n s   to   r ec o m m e n d .   Ou r   e x p er im en t   v er if ies  th at  T AHRF   is   s im p le - to - im p lem e n s o lu tio n   f o r   r ea l - wo r ld   p r o b le m s ,   esp ec ially   in   s ce n ar io s   o f   h ig h   u s er   attr itio n ,   s p ar s f ee d b ac k ,   a n d   th e   co ld - s tar is s u e.   Hav in g   ac h iev ed   s u c h   g o o d   c o v er ag e   s co r e   u n d er   s p ec if ied   s p ar s ity   lev els   d em o n s tr ated   th s ca lab ilit y   o f   th m o d el  i n   d o m ain - i n d e p en d en m an n e r ,   as  well  as  i ts   ab ili ty   to   lear n   an d   p r o b lem - s o lv u n d er   h ig h l y   d ata - p o o r   an d   d y n am ic  en v ir o n m en ts ,   s u ch   as  ex p er ien ce d   with in   th to u r is m   in d u s tr y .     3 . 4 .     T rus t   pro pa g a t io n   T r u s p r o p ag atio n   s er v es  as  a   co r n e r s to n m ec h an is m   with in   th T AHRF   f r am ew o r k ,   s p ec if ically   d esig n ed   to   m itig ate  o n e   o f   t h m o s p er s is ten ch allen g es   in   r ec o m m e n d er   s y s tem s th co ld - s tar p r o b lem   [ 1 8 ] .   C o ld - s tar u s er s ,   ty p ical ly   ch ar ac ter ized   b y   s p a r s o r   n o n ex is ten r atin g   h is to r ies,  p o s co n s id er ab le   b ar r ier   to   r eliab le  p r ef er en c in f er en ce   in   co llab o r ativ e   f ilter in g   m o d els.  T o   a d d r e s s   th is ,   o u r   s y s tem   in co r p o r ates  g r ap h - b ased   tr u s p r o p ag atio n   s tr ateg y   th at  in f er s   tr u s r elatio n s h ip s   ev en   in   th ab s en ce   o f   d ir ec t u s er   in ter ac tio n s .   T h p r in cip le  o f   tr u s t p r o p a g atio n   is   g r o u n d ed   in   tr a n s itiv lo g ic,   wh er ein   tr u s t c an   b e   tr an s m itted   ac r o s s   u s er - u s er   tr u s g r ap h   v ia  s h ar ed   in ter m e d iar ies.  Fo r   ex am p le,   if   u s er   tr u s ts   u s er   B ,   u s er   B   tr u s ts   u s er   C ,   th en   u s er   m ay   tr u s u s er   C   in   less   d ir e ct  way .   W f o r m ally   ch ar ac te r ized   tr an s itiv tr u s u s in g   r ec u r s iv m atr ix   o p er a to r   to   co m p u te  in d ir ec tr u s s co r es  eith er   to   an   ar b itra r y   n u m b er   o f   h o p s .   T h is   allo ws  th ef f ec o f   well - co n n ec ted   h ig h - q u ality   u s er s   to   in f lu en ce   u s er s   th at  ar f u r th e r   o u in   th n etwo r k .   W f o r m ally   c h ar ac ter ized   tr a n s itiv tr u s u s in g   r ec u r s iv e   m atr ix   o p er at o r   o v er   m u ltip l h o p s   an d   ex ten d   th in f lu en ce   o f   well - co n n ec te d   u s er s   to   u s er s   th at  ar f u r th e r   o u t in   t h n etwo r k .   T h e   e f f i c a cy   o f   t h e   m e th o d   i s   v o u ch ed   f o r   b y   r ed u c t io n   r e s u l t s   o f   1 4   t o   4 0 %   i n   M A E ,   w h e r e   tr u s p r o p ag a t i o n   wa s   p e r f o r m e d   o n   a l 4   e x p e r im en t   s e t s   o f   d a ta .   T h i s   d r a s t i c   r i s e   o f   p r e d i c t iv a c cu r a cy   e v i d en c e   co n f i r m s   s o   d r am at i c a l l y   h o w   t r u s t   p r o p ag a t io n   c a n   o f f s e t   t h e   i m p a c t   o f   s m a l l   d a t a ,   a s   a l s o   i n c o m p l e t u s er   h i s t o r i e s .   O v e r a l l,   th i s   m e th o d   co u ld   p r o v i d e   co n t ex t u a l l y   r e le v a n p er s o n a l i z ed   r e c o m m en d a t io n s   to   o c c a s io n a l   o r   n e w   u s e r s ,   d ed u c e d   g e n e r a o m n i ch an n e l e a r n i n g   f r o m   th e   u s e r ,   a n d   m a d e   s en s e   t o   a   v a l u ab l e   ex t e n t   b y   w i d en i n g   t h e   s i m i la r i t y   n e i g h b o r h o o d .   T r u s t   p r o p ag a t i o n   n o t   o n ly   e n r i ch e s   t h p r e d i c t iv e   d i r ec t i o n s   b u t   f i n a l ly   m ak e s   th e   e n t ir e   s y s t em 's   o v e r a l l   l e v e l   o f   a c cu r a c y ,   r o b u s t n e s s ,   a n d   i n c l u s i v e n e s s   e n h a n ce d .   T r u s t   p r o p a g a t i o n   w a s   a   p o s s i b i l i ty   t o   p u t   a l l   o f   t h em   o n   th e   s am e   f o o t in g   w i th   r e s p ec t   to   i n t er ac t i n g   w i t h   th s y s t e m   w h e t h er   th e y   w er a c t iv o r   p a s s i v u s er s ,   a n d   i a l s o   o f f er s   a   p o s s i b i l i ty   f o r   t h i m p l i c i t r a i in f o r m a t io n   g en er a t e d   b y   th u s e r ,   to   b u s ed   i n   t h e   r e c o m m en d a t io n s   t o o .   F u r th er m o r e ,   t r u s t   p r o p ag a t i o n   a l l o w s   r e co m m e n d a t i o n s   to   o p er a t e   in   m u ch   m o r f e r t i l e co s y s t e m s ,   a s   r e c o m m e n d a t i o n s   c an   a c t u a l ly   b d r i v en   b y   d a ta ,   o r   s o c ia l l y   m ed i a t e d   d a t a   ( o r   m ix   o f   b o th ) ,   t h a t   cr e a t e s   g lo b a l   m u ch   b e t t e r   e x p e r ie n c t o   th e   u s e r   n o t   j u s i n   ter m s   o f   q u a l i ty   o f   r e c o m m en d a t io n s   b u a l s o   in   i d e a s   o f   eq u i ty   [ 1 9 ] .     3 . 5 .     User  inte rf a ce     T AHRF   h as  th b est  u s er   in te r f ac e.   No o n l y   d o es  it  allo v is u al  r ep r esen tatio n   o f   th co n ten t,  it  also   h as  th f u n ctio n ality   o f   r e al - tim u s er   in ter ac tio n   b y   c o llatin g   th p ar ticip a n t' s   lik e/d is lik an d   ev e n   th eir   d ec is io n s   at  tim es.  T AHRF   is   n ew  r ea l - tim u s er   g r a p h ical  [ 2 0 ]   in ter f a ce ,   in   wh ich   u s er s   ca n   r ea ct   to   p er s o n alize d   r ec o m m en d atio n s   an d   u s er s   ca n   ch an g th b u d g et,   lik es,  o r   tr ip   tim elin es.  T h r ec o m m en d atio n   s y s tem   u p d ates  im m ed iately   u p o n   m o d i f y in g   an y   p ar a m eter s   b u d o es  n o d im in is h   u s er   ex p er ien ce .   On o f   th b est  f ea tu r es  o f   t h u s er   i n ter f ac is   th in ter ac tiv g eo   m ap   [ 2 1 ] .   T h f in d er   will  b ab le  to   ad ju s th ese  tr ip   s u g g esti o n s ,   an d   th c o lo r ed   g e o   co n tex s h ad i n g   ( g r ee n =m o s ap p r o p r iate,   r e d =i n ap p r o p r iate)   will  in d icate   h o a p p r o p r iate  th e   s u g g esti o n   is .   T h r o u g h   th e   ap p licatio n   o f   co lo r s ,   th u s er s   will  r ec eiv an   im m ed iate  lev el  o f   u n d e r s tan d in g   o f   th e   co m p lex   i n ter p lay   b etwe en   th e   u s er s '   in d iv id u al  p r ef er en ce s   an d   th e   p o s s ib le  r esu ltin g   o u tc o m es  o f   th e   ch o ices  th ey   ar u n d er tak i n g ,   w h ich   u ltima te ly   tr an s f o r m s   th e   co n s u m p tio n   o f   ad v ice   in to   a n   ac tiv p a r ticip atio n   p r o ce s s   with   u s er s   m ak in g   in ten tio n al  d ec is io n s ,   g iv en   th eir   ev er - c h an g in g   n ee d s   an d   co n s tr ain ts   [ 2 2 ] [ 2 3 ] .     T h r o u g h o u th s tu d y   p er io d ,   o v er   8 1 o f   th 1 3 0   u s er s   f r o m   o u r   s am p le  ap p r o v ed   o f   n o tific atio n s   b ased   o n   liv m a p .   T h is   ap p r o v al,   we  h av n o   d o u b ts ,   r e af f ir m s   th liv in g   in   t h m o m en o f   th tim e,   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 :   374 - 3 8 2   380   liv in g   in   th m o m en o f   th in f o r m atio n   r ec eiv e d   to   eith er   co n tr o o r   o p en   th ar ea   o f   tr u s an d   o p en n ess .   J u s lik th o r al  tr ad itio n   o f   h u m an - co m p u ter   in te r ac tio n   ( HC I )   an d   ad ap tiv e   d esig n   [ 2 4 ] .   I t   d em o n s tr ates  th in cr ed ib le  p r o m in e n ce   an d   p o wer f u ab ilit y   o f   th u s er   in te r f ac e   d esig n   in   th af f o r d a n c o f   r ec o m m en d er   s y s tem s   an d   HC I   d esig n .     T h ese  f in d i n g s   also   s u g g est  f u tu r im p r o v em en t   p o s s ib ilit ies.  Fo r   e x am p le,   u s in g   in p u ts   th at  ta k e   in to   ac co u n th c o n tex t,  lik wea th er ,   ev e n ca len d a r s ,   o r   lo ca tr a n s it  tim etab les,  co u ld   im p r o v e   th e   r esp o n s iv en ess   o f   th s y s tem   ev en   f u r th er .   T h u s er   in ter f ac e ,   th en ,   is   d y n am ic,   in tellig en in ter f ac th at  ch an g es  with   th ch an g in g   alg o r ith m s ,   wh er th o b jec tiv es  ar b o th   u s er   em p o we r m en an d   s y s tem   tr an s p ar en cy   [ 2 5 ] .     3 . 6 .     Abla t io n study   W ca r r ied   o u ab latio n   r esear ch   in   o r d e r   to   s ep ar ate  th ef f ec ts   o f   ea ch   m o d u le  in   T AH R F.  T h r ee   T AHRF   v ar iatio n s   wer p r o d u ce d   b y   u s   i)   Static  weig h tin g ,   wh ich   u s es  a   s et  α   ( eq u al  weig h ts   f o r   u s er -   an d   item - b ased   p r e d ictio n s )   in   p lace   o f   th e   d y n am ic  m et h o d .   ii)   No   m u lti - cr iter ia,   wh ich   c o lla p s es m an y   cr iter ia  in to   a   s in g le  o v er all  r atin g .   iii)   No   tr u s t p r o p ag atio n ,   wh ich   u s es ju s t d ir ec t tr u s t ( n o   m u lti - h o p   p r o p ag atio n ) .     T h r estau r an an d   h o tel  d at asets   wer u s ed   to   ass e s s   e ac h   v ar iatio n .   T h r esu lts   s h o wed   th at  r em o v in g   th tr u s p r o p ag atio n   m o d u le  in cr ea s ed   MA E   b y   ab o u 1 5 an d   r e d u ce d   c o v er ag b y   o v er   1 0 %,   h ig h lig h tin g   th e   im p o r tan ce   o f   lev e r ag in g   in d i r ec tr u s s ig n als.  Similar ly ,   u s in g   a   s in g le - cr iter io n   r atin g     ( n o   m u lti - cr iter ia)   led   to   a n   ~8 r is in   MA E ,   c o n f ir m i n g   th at   m u lti - f ac eted   r atin g s   i m p r o v e   p r ed ictio n   ac cu r ac y .   Fin ally ,   r ep lacin g   th d y n am ic  h y b r id   weig h ti n g   with   s tatic  5 0 /5 0   b len d   ca u s ed   a   m in o r   p er f o r m an ce   d r o p   ( ~2 h ig h e r   MA E ) ,   in d icatin g   th at  th a d ap tiv weig h tin g   p r o v i d es  m ea s u r ab le  b en ef it.   T h ese  ab latio n   r esu lts   d em o n s tr ate  th at  ev er y   co m p o n e n t tr u s p r o p ag atio n ,   m u lti - cr i ter ia  an aly s is ,   an d   d y n am ic  weig h tin g co n tr ib u tes m ea n in g f u lly   t o   T AHRF s   o v er all  p er f o r m a n ce .       4.   CO NCLU SI O   Ou r   m o d el  T AHRF   co m b in e s   tr u s n etwo r k s ,   m u lti - c r iter ia  r atin g s ,   a n d   d y n am ic  a d a p tatio n   to   en h an ce   ef f ec tiv en ess   in   s p ar s en v ir o n m e n ts ,   as  o u r   r esu l ts   h av s h o wn .   T h is   im p r o v e m en in cu r s   s o m e   ad d itio n al  co m p u tatio n ,   b u t   th s y s tem   r em ain s   s ca lab le  an d   ef f icien t   in   p r ac tice.   W in ten d   to   f u r t h er   o p tim ize  th tr u s p r o p ag atio n   p r o ce s s   ( e. g . ,   th r o u g h   g r ap h   s am p lin g )   in   f u tu r wo r k .   I n   p ar allel,   we  will  ex p lo r th in te g r atio n   o f   in te r n et  o f   th in g s   ( I o T )   d ata  f o r   r ea l - tim co n tex awa r en ess   an d   in v esti g ate  g r o u p   r ec o m m en d atio n   s ce n ar io s .   T h ese  en h an ce m en ts   will  m ak th f r am ewo r k   m o r s ca la b le,   ef f icien t,  an d   ad ap tab le  to   v ar io u s   ap p licatio n   ar ea s .   Fu r th er m o r e,   we  en v is io n   T AHRF   a s   g r ap h - b ased   in tellig en ag en t.   I n   f u tu r wo r k ,   we  p la n   to   in te g r ate  ad v an ce d   ar tific ial  in tellig en ce   tech n iq u es,  s u ch   as g r a p h   n eu r al  n etwo r k s   f o r   m o r e f f ec tiv t r u s p r o p a g atio n   an d   r ein f o r ce m en lear n in g   to   o p tim ize  th d y n a m ic  weig h tin g   f ac t o r   α .   B y   also   ad d r ess in g   ex p lain ab i lity   an d   b ias  m itig atio n ,   th ese  en h an ce m e n ts   will  f u r th er   alig n   T AHRF   with   th e   p r in cip les o f   tr u s two r th y   ar tifi cial  in tellig en ce .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   No   f u n d in g   was p r o v id e d   to   s u p p o r t th co n d u ct  o f   th is   r ese ar ch .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Mo h am ed   B ad o u ch                               Me h d i Bo u tao u n te                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       TAHR F :   en h a n ci n g   p ers o n a liz ed   to u r is r ec o mme n d a tio n s   w ith   d yn a mic  a d a p ta tio n   ( Mo h a med   B a d o u c h )   381   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   af f ir m   th at  th ey   ar n o awa r o f   an y   f in an cia o r   p er s o n al  a f f iliatio n s   th at  co u ld   h a v in ap p r o p r iately   in f l u en ce d   th e   r esear ch   an d   f in d i n g s   p r esen t ed   in   th is   m an u s cr ip t.       I NF O RM E CO NS E N T   No ap p licab le,   as  th is   s tu d y   in v o lv es  n o   h u m an   s u b jects ,   p ar ticip an ts ,   o r   in ter ac tio n s   r eq u ir in g   p er s o n al  co n s en t; it so lely   u tili ze s   p u b licly   av ailab le  d atasets   an d   co m p u tatio n al  s im u latio n s .       E T H I CAL AP P RO V AL   No ap p licab le,   s in ce   th r ese ar ch   em p lo y s   o n ly   p r e - e x is tin g ,   n o n - s en s itiv d ig ital  r eso u r ce s   with o u an y   h u m an   e x p er im en tatio n ,   a n im al  test in g ,   o r   d ata  co llectio n   f r o m   in d iv i d u als.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d atasets   em p lo y ed   t o   g e n er ate  th e   r esu lts   o f   th is   wo r k   ar e   av ailab le  f r o m   th c o r r esp o n d in g   au th o r ,   [ MB],   u p o n   r ea s o n ab l r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   F .   R i c c i ,   R e c o m me n d e r   s y st e ms  i n   t o u r i sm,   i n   H a n d b o o k   o f   e - T o u ri s m C h a m ,   S w i t z e r l a n d :   S p r i n g e r ,   2 0 2 2 ,   p p .   4 5 7 4 7 4   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 4 8 6 5 2 - 5 _ 2 6 .   [ 2 ]   D .   S .   S h a r ma ,   Th e   d i f f e r e n t i a l   e f f e c t   o f   e n v i r o n m e n t a l   d i m e n si o n a l i t y ,   si z e ,   a n d   s t r u c t u r e   o n   b u d g e t   sy s t e m   c h a r a c t e r i st i c i n   h o t e l s,”   M a n a g e m e n t   A c c o u n t i n g   Re s e a r c h ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 1 1 3 0 ,   M a r .   2 0 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 6 / mare . 2 0 0 2 . 0 1 8 3 .   [ 3 ]   D .   Ja n n a c h   a n d   M .   Z a n k e r ,   I n t e r a c t i v e   a n d   c o n t e x t - a w a r e   s y s t e ms   i n   t o u r i sm,”   i n   H a n d b o o k   o f   e - T o u r i sm C h a m ,   S w i t z e r l a n d :   S p r i n g e r,   2 0 2 0 ,   p p .   1 22 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 0 5 3 2 4 - 6 _ 1 2 5 - 1.   [ 4 ]   G .   A d o m a v i c i u s   a n d   Y .   K w o n ,   N e w   r e c o mm e n d a t i o n   t e c h n i q u e s   f o r   m u l t i c r i t e r i a   r a t i n g   s y st e ms,   I E EE   I n t e l l i g e n t   S y st e m s   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   4 8 5 5 ,   M a y   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M I S . 2 0 0 7 . 5 8 .   [ 5 ]   J.  T o l l e ,   A .   P i a z z a ,   C .   K a i s e r ,   a n d   R .   S c h a l l n e r ,   D e c i s i o n   su p p o r t   i n   t o u r i sm  t h r o u g h   s o c i a l   r o b o t s:   d e si g n   a n d   e v a l u a t i o n   o f   a   c o n v e r sa t i o n - b a s e d   r e c o mm e n d a t i o n   a p p r o a c h   b a se d   o n   t o u r i s t   se g me n t s,”   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   W o rks h o p   o n   Re c o m m e n d e rs  i n   T o u r i sm   c o - l o c a t e d   w i t h   t h e   1 7 t h   A C C o n f e re n c e   o n   Re c o m m e n d e S y st e m ( R e c S y s   2 0 2 3 ) S i n g a p o r e :   C EU R   W o r k s h o p   P r o c e e d i n g s,   2 0 2 3 ,   p p .   1 - 12 .   [ 6 ]   A .   N .   N o u b a r i   a n d   W .   W ö r n d l ,   D y n a m i c   a d a p t a t i o n   o f   u s e r   p r e f e r e n c e a n d   r e s u l t i n   a   d e s t i n a t i o n   r e c o m men d e r   s y s t e m,   a rXi v : 2 3 0 2 . 0 9 8 0 3 F e b .   2 0 2 3 .   [ 7 ]   P .   R e s n i c k ,   N .   I a c o v o u ,   M .   S u c h a k ,   P .   B e r g st r o m,  a n d   J .   R i e d l ,   G r o u p L e n s :   a n   o p e n   a r c h i t e c t u r e   f o r   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   o n e t n e w s,”   i n   Pr o c e e d i n g s o f   t h e   1 9 9 4   AC C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   su p p o rt e d   c o o p e ra t i v e   w o rk  -   C S C W   9 4 ,   C h a p e l   H i l l ,   N o r t h   C a r o l i n a ,   U n i t e d   S t a t e s:   A C M   P r e ss ,   1 9 9 4 ,   p p .   1 7 5 1 8 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 1 9 2 8 4 4 . 1 9 2 9 0 5 .   [ 8 ]   S .   P .   R .   A s a i t h a mb i ,   R .   V e n k a t r a m a n ,   a n d   S .   V e n k a t r a ma n ,   A   t h e ma t i c   t r a v e l   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m   u s i n g   a n   a u g me n t e d   b i g   d a t a   a n a l y t i c a l   mo d e l ,   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / t e c h n o l o g i e s1 1 0 1 0 0 2 8 .   [ 9 ]   J.  A n ,   W .   Ji a n g ,   a n d   G .   L i ,   B i d i r e c t i o n a l   t r u st - e n h a n c e d   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   f o r   p o i n t - of - i n t e r e st   r e c o m me n d a t i o n ,   S e n s o rs v o l .   2 3 ,   n o .   8 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 8 4 1 4 0 .   [ 1 0 ]   W .   W a n g ,   J .   C h e n ,   J.  W a n g ,   J.   C h e n ,   J .   L i u ,   a n d   Z .   G o n g ,   Tr u st - e n h a n c e d   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   f o r   p e r so n a l i z e d   p o i n t   o f   i n t e r e s t r e c o mm e n d a t i o n ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   I n d u st r i a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   9 ,   p p .   6 1 2 4 6 1 3 2 ,   S e p .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI I . 2 0 1 9 . 2 9 5 8 6 9 6 .   [ 1 1 ]   R .   C a o ,   Z.   Li ,   P .   W e i ,   Y .   Ti a n ,   a n d   C .   Z h e n g A   h y b r i d   t o u r i sm   r e c o m men d a t i o n   s y s t e m   b a se d   o n   m u l t i - o b j e c t i v e   e v o l u t i o n a r y   a l g o r i t h a n d   r e - r a n k i n g ,   Ad v a n c e d   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   T e c h n o l o g y   a n d   A p p l i c a t i o n ( I C I C   2 0 2 3 ) ,   S i n g a p o r e :   S p r i n g e r ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 6 3 3 7 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 99 - 4 7 6 1 - 4 _ 3 1 .   [ 1 2 ]   N .   K e d a m,  D .   K .   Ti w a r i ,   V .   K u mar,  K .   M .   K h e d h e r ,   a n d   M .   A .   S a l e m ,   R i v e r   st r e a f l o w   p r e d i c t i o n   t h r o u g h   a d v a n c e d   ma c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s   f o r   e n h a n c e d   a c c u r a c y ,   Re s u l t i n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   2 2 ,   Ju n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r i n e n g . 2 0 2 4 . 1 0 2 2 1 5 .   [ 1 3 ]   I .   K a r a b i l a ,   N .   D a r r a z ,   A .   E l - A n sar i ,   N .   A l a mi ,   a n d   M .   E l   M a l l a h i ,   A d d r e ss i n g   d a t a   s p a r s i t y   a n d   c o l d - s t a r t   c h a l l e n g e i n   r e c o m me n d e r   s y st e ms   u s i n g   a d v a n c e d   d e e p   l e a r n i n g   a n d   s e l f - su p e r v i s e d   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   J o u rn a l   o f   Ex p e ri m e n t a l   T h e o re t i c a l   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 7 ,   n o .   8 ,   p p .   1 4 2 1 1 4 5 1 ,   N o v .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 9 5 2 8 1 3 X . 2 0 2 4 . 2 4 0 1 3 6 4 .   [ 1 4 ]   M .   A l d a y e l ,   A .   A l - N a f j a n ,   W .   M .   A l - N u w a i ser,  G .   A l r e h a i l i ,   a n d   G .   A l y a h y a ,   C o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g - b a se d   r e c o mm e n d a t i o n   sy st e ms  f o r   t o u r i st i c   b u si n e ss e s ,   a t t r a c t i o n s,  a n d   d e st i n a t i o n s,   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 9 ,   S e p .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 2 1 9 4 0 4 7 .   [ 1 5 ]   R .   N .   R a v i k u mar ,   S .   J a i n ,   a n d   M .   S a r k a r ,   A d a p t i Le a r n :   r e a l - t i me  p e r s o n a l i z e d   c o u r se   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e u si n g   w h a l e   o p t i m i z e d   r e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   S y st e m   A ssu ra n c e   E n g i n e e r i n g   a n d   Ma n a g e m e n t ,   A p r .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 1 9 8 - 024 - 0 2 3 0 1 - 2.   [ 1 6 ]   M .   A l r i z q ,   S .   A l i   S o l a n g i ,   A .   A l g h a m d i ,   M .   A l i   N i z a ma n i ,   M .   A l i   M e m o n ,   a n d   M .   H a m d i ,   A n   a r c h i t e c t u r e   s u p p o r t i n g   i n t e l l i g e n t   mo b i l e   h e a l t h c a r e   u si n g   h u ma n - c o m p u t e r   i n t e r a c t i o n   H C I   p r i n c i p l e s ,   C o m p u t e r S y s t e m s S c i e n c e   a n d   En g i n e e r i n g ,   v o l .   4 0 ,   n o .   2 ,   p p .   5 5 7 5 6 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 0 4 / c ss e . 2 0 2 2 . 0 1 8 8 0 0 .   [ 1 7 ]   M .   J .   S h e r l o c k ,   M .   H a s a n ,   a n d   F .   F .   S a ma v a t i ,   I n t e r a c t i v e   d a t a   st y l i n g   a n d   mu l t i f o c a l   v i s u a l i z a t i o n   f o r   a   m u l t i g r i d   w e b - b a se d   D i g i t a l   Ea r t h ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i g i t a l   E a rt h ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 8 8 3 1 0 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 7 5 3 8 9 4 7 . 2 0 2 0 . 1 8 2 2 4 5 2 .   [ 1 8 ]   J.  R e y e s ,   A .   U .   B a t ma z ,   a n d   M .   K . - O e r t e l ,   Tr u st i n g   A I :   d o e u n c e r t a i n t y   v i su a l i z a t i o n   a f f e c t   d e c i si o n - m a k i n g ? ,   Fr o n t i e rs   i n   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   7 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f c o m p . 2 0 2 5 . 1 4 6 4 3 4 8 .   [ 1 9 ]   C .   M a v r o g i a n n i s   e t   a l . ,   C o r e   c h a l l e n g e s   o f   so c i a l   r o b o t   n a v i g a t i o n :   a   s u r v e y ,   AC T r a n s a c t i o n o n   H u m a n - R o b o t   I n t e r a c t i o n v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 9 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 5 8 3 7 4 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 :   374 - 3 8 2   382   [ 2 0 ]   Y .   S o n g   a n d   Y .   H e ,   T o w a r d   a n   i n t e l l i g e n t   t o u r i s r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e b a se d   o n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   I o u si n g   A p r i o r a l g o r i t h m,   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 7 ,   n o .   2 4 ,   p p .   1 9 1 5 9 1 9 1 7 7 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 0 0 - 023 - 0 9 3 3 0 - 2.   [ 2 1 ]   F .   W a n g ,   H .   Z h u ,   G .   S r i v a st a v a ,   S .   Li ,   M .   R .   K h o sr a v i ,   a n d   L.   Q i ,   R o b u s t   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   r e c o mm e n d a t i o n   w i t h   u s e r - i t e m - t r u st   r e c o r d s ,   I EE T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y st e m s ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   9 8 6 9 9 6 ,   A u g .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 1 . 3 0 6 4 2 1 3 .   [ 2 2 ]   N .   K h a l e d i a n   a n d   F .   M a r d u k h i ,   C F M T:   a   c o l l a b o r a t i v e   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   b a se d   o n   t h e   n o n n e g a t i v e   m a t r i x   f a c t o r i z a t i o n   t e c h n i q u e   a n d   t r u s t   r e l a t i o n s h i p s,”   J o u rn a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   2 6 6 7 2 6 8 3 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 0 2 1 - 0 3 3 6 8 - 6.   [ 2 3 ]   S .   N u d r a t ,   H .   U .   K h a n ,   S .   I q b a l ,   M .   M .   Ta l h a ,   F .   K .   A l a r f a j ,   a n d   N .   A l m u sa l l a m,  U sers’   r a t i n g   p r e d i c t i o n u si n g   c o l l a b o r a t i n f i l t e r i n g   b a se d   o n   u sers  a n d   i t e ms  s i mi l a r i t y   me a su r e s,”   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 1 3 ,     Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 2 3 4 7 6 4 1 .   [ 2 4 ]   J.  A i ,   Y .   C a i ,   Z.   S u ,   K .   Zh a n g ,   D .   P e n g ,   a n d   Q .   C h e n ,   P r e d i c t i n g   u s e r - i t e l i n k i n   r e c o mm e n d e r   sy s t e ms  b a s e d   o n   s i mi l a r i t y - n e t w o r k   r e s o u r c e   a l l o c a t i o n ,   C h a o s,   S o l i t o n & Fr a c t a l s ,   v o l .   1 5 8 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c h a o s . 2 0 2 2 . 1 1 2 0 3 2 .   [ 2 5 ]   H .   U .   R .   K h a n ,   C .   K .   Li m ,   M .   F .   A h me d ,   K .   L.   T a n ,   a n d   M .   M o k h t a r ,   S y st e ma t i c   r e v i e w   o f   c o n t e x t u a l   su g g e s t i o n   a n d   r e c o m me n d a t i o n   s y s t e ms f o r   s u st a i n a b l e   e - t o u r i sm ,   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 5 ,   J u l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 3 1 5 8 1 4 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Mo h a m e d   Ba d o u c h           is  a   P h . D.   stu d e n in   Co m p u ter  S c i e n c e   a Ib n   Z o h r   Un iv e rsity ,   Ag a d ir,   M o r o c c o .   He   h o l d a   m a ste r’s  d e g re e   in   In f o rm a ti o n   S y ste m En g i n e e rin g   fro m   Ca d Ay y a d   Un i v e rsity .   His  re se a rc h   fo c u se o n   a rti ficia in telli g e n c e   a n d   m a c h in e   lea rn in g ,   p a rt icu larly   re c o m m e n d e sy ste m s,  tr u st - b a se d   c o ll a b o ra ti v e   fi lt e rin g ,   a n d   d a ta   m in in g   in   sp a rse   e n v iro n m e n ts.  H is  d o c to ra w o rk   e x p lo re h y b rid   a lg o rit h m in teg ra ti n g   tr u st   n e two rk s   fo r   p e rso n a li z e d   to u ris m   re c o m m e n d a ti o n s.   Be fo re   a c a d e m ia,  h e   sp e n t   se v e n   y e a rs  a s a   so ftwa re   d e v e lo p e r,   a p p l y i n g   m a c h in e   lea rn in g   i n   e - to u r ism .   He   h a s p re se n ted   h is wo r k   o n   d y n a m ic  a d a p tatio n   i n   re c o m m e n d a ti o n   s y ste m a se v e ra in tern a ti o n a c o n fe re n c e a n d   h a s   p u b li sh e d   in   re p u tab le  jo u r n a ls.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   m o h a m e d . b a d o u c h @e d u . u iz.ac . m a .         Pro f.   Dr .   Mehd i   Bo u t a o u n te           is  a   u n i v e rsity   p ro fe ss o r   a th e   N a ti o n a S c h o o o f   Co m m e rc e   a n d   M a n a g e m e n t,   I b n   Zo h r   Un i v e rsity ,   Da k h la,  M o r o c c o .   He   re c e iv e d   a   P h . D.  i n   Co m p u ter  S c ien c e   fro m   Ib n   S u lt a n   M o u lay   S li m a n e   Un iv e rsity   in   2 0 1 7   t it led   th e   n e u ra l   n e two rk a n d   c o m p lex   p a tt e rn   r e c o g n it i o n .   He   su p e rv ise d   m a ste rs  in   g ra p h - b a se d   n e two r k   a n a ly sis  a n d   ima g e   p ro c e ss in g   u sin g   d e e p   lea rn i n g   a n d   is   a   m e m b e o t h e   Artifi c ia l   In telli g e n c e   a n d   In tern a ti o n a As so c iatio n   o f   P a tt e rn   Re c o g n it i o n   (IAPR)  a n d   h a e x p e rien c e   wo rk i n g   i n   a re a s p e rtain i n g   to   a rti ficia in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn i n g ,   a n d   p a tt e rn   re c o g n i ti o n .   He   c a n   b e   c o n tac t ed   at   e m a il :   m e h d i. b o u tao u n te@ g m a il . c o m .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.