途风旅游相关员工提出的在线旅游行业时间推荐系统论文获得2016 International Multi Conference for Engnieers and Computer Scientists（IMECS 2016）收录
IMECS 2016由国际工程师协会（The International Association of Engineers ，简称IAENG) 主办，共设13个分论坛，关注于工程与计算科学领域的最前沿的理论和应用课题，汇聚了国际相关领域众多知名专家。大会获奖论文将在国际工程师协会的专业学术杂志上发表，论文摘要也将被ISI、EI等数据库检索。
途风旅游运营总监，也是本文作者之一的王静秋介绍，“目前电商网站通常都有一定程度的推荐算法，但是对于购买频次偏低，浏览内容较多，决策成本较高的电商旅游网站而言，要构建推荐算法会面临很多问题，例如过分冗余的信息量，用户画像的关联性低，追踪的数据时间长等等。”
而对于旅游电商，该论文则提出了每一个到来的用户都有自己的目标的假设，虽然用户有长时间的行为数据，但是可以借此判断用户在决策周期内不同时间对于不同类型产品的购买意愿。区别于其他电商网站的推荐算法，通常集中在基于购买行为的推荐和用户评级的推荐，但是对于旅游用户而言，尤其是长距离出境旅游用户而言，这样的数据实际是稀缺的，如果以这种方式来进行推荐，可依赖的数据较少，冷启动也会有很大的问题。
（在体验途风旅游网算法推荐中，与笔者的需求契合度非常高）
据途风旅游的负责人介绍，途风旅游在算法推荐上，也正是基于该论文中提出的方法，使用的正是数据协同过滤，混合推荐，扩散方法，完善了常见推荐算法所需所需要依赖的推荐算法，另外在算法中各个因素的设计上，途风发现，用户的浏览历史中，最新浏览的对象会对最终用户的决策又更高强度的影响，因此用户在时间维度上的浏览历史也放入了推荐算法中。
