本文档属于类型a，即一篇报告单一原创研究的学术论文。以下是对该研究的详细报告：
第一，研究的主要作者、机构及发表信息
该研究由Xiao Zhou、Jian Peng、Bowei Wen和Mingzhan Su共同完成。Xiao Zhou和Jian Peng来自四川大学计算机学院，Bowei Wen和Mingzhan Su来自解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息研究所。该研究于2023年12月21日发表在期刊《Electronics》上，论文标题为《Tourism Hotel Accommodation Recommendation Algorithm Based on the Cellular Space-Improved Divisive Analysis (CS-IDIANA) Clustering Model》。
第二，研究的学术背景
该研究属于智能旅游（Smart Tourism）领域，具体聚焦于酒店住宿推荐（Hotel Accommodation Recommendation, HAR）问题。在现代智能旅游中，酒店作为主流住宿场所，其地理位置对游客的旅行成本和满意度具有重要影响。然而，现有研究大多忽视了酒店与旅游景点之间的空间关系，导致推荐结果未能充分考虑游客的实际旅行需求。因此，该研究旨在构建一种基于空间约束的酒店推荐算法，通过结合旅游景点的特征属性和空间属性，推荐最优的酒店住宿，以降低游客的旅行成本并提高满意度。
第三，研究的详细工作流程
该研究的工作流程主要包括以下几个步骤：
问题分析与算法构建
研究首先分析了现有酒店推荐算法存在的问题，提出了一种基于CS-IDIANA（Cellular Space-Improved Divisive Analysis）聚类模型的旅游酒店推荐算法。该算法将细胞空间模型（Cellular Space, CS）与改进的DIANA（Divisive Analysis）聚类算法结合，以旅游景点和旅行路线成本为研究背景和约束条件，构建了基于空间可达性场强（Spatial Accessibility Field Strength, SAFS）和路线成本的酒店推荐算法。
数据准备与模型构建
研究以郑州市为研究对象，选取了15个代表性旅游景点和10家满足游客住宿需求的四星级酒店作为研究样本。通过收集旅游景点和酒店的特征属性与空间属性，建立了属性向量和属性量化表，并基于CS-IDIANA聚类算法对旅游景点进行聚类分析。
聚类分析
使用CS-IDIANA聚类算法对15个旅游景点进行聚类，生成了三个聚类簇（Cluster）。每个聚类簇的初始种子点（Seed Point）基于旅游景点的平均差异度（Average Dissimilarity）和聚类目标函数值（Clustering Objective Function）确定。通过计算旅游景点的特征属性和空间属性，确定了各聚类簇的细胞空间范围。
旅游景点推荐场强（TA-RFS）计算
基于游客的兴趣向量和旅游景点的特征属性，构建了旅游景点推荐场强模型（TA-RFS）。通过计算各聚类簇中旅游景点的TA-RFS值，确定了游客最感兴趣的旅游景点，并将其存储在推荐向量中。
酒店空间可达性场强（H-SAFS）与路线成本计算
基于推荐向量中的旅游景点，计算了各酒店的空间可达性场强（SAFS）和平均空间可达性场强（ASAFS）。同时，构建了最短路径距离模型，计算了从各酒店出发访问所有推荐旅游景点的旅行路线成本。通过比较各酒店的ASAFS和路线成本，推荐了最优的酒店住宿。
实验与结果分析
研究通过实验验证了所提出算法的可行性和有效性。实验结果表明，该算法能够基于游客的兴趣和空间约束条件，推荐最优的旅游景点和酒店住宿，并显著降低旅行成本。与传统的用户协同过滤推荐（UCFR）和项目协同过滤推荐（ICFR）方法相比，该算法具有更高的准确率和召回率。
第四，研究的主要结果
1. 聚类结果
通过CS-IDIANA聚类算法，将15个旅游景点分为三个聚类簇。聚类结果显示，各聚类簇中的旅游景点具有相似的特征属性，而不同聚类簇之间的特征属性差异较大。
旅游景点推荐场强（TA-RFS）结果
计算了各聚类簇中旅游景点的TA-RFS值，确定了游客最感兴趣的旅游景点。例如，在聚类簇C(1)中，旅游景点t(14)的TA-RFS值最高，为1.0008；在聚类簇C(2)中，旅游景点t(9)的TA-RFS值最高，为2.3564。
酒店空间可达性场强（H-SAFS）与路线成本结果
计算了各酒店的SAFS和ASAFS值，并比较了其路线成本。结果显示，酒店h(1)的ASAFS值最高，为0.5753，但其路线成本并非最低；而酒店h(8)的ASAFS值为0.4276，但其路线成本最低，为2.0039。
算法性能比较
与传统的UCFR和ICFR方法相比，所提出的CSIDR（CS-IDIANA Recommendation）算法在准确率和召回率上表现更优。
第五，研究的结论与意义
该研究提出了一种基于CS-IDIANA聚类模型的旅游酒店推荐算法，通过结合旅游景点的特征属性和空间属性，推荐最优的酒店住宿，以降低游客的旅行成本并提高满意度。实验结果表明，该算法能够有效推荐符合游客兴趣的旅游景点和酒店，并显著降低旅行成本。该研究为智能旅游领域的酒店推荐系统提供了新的解决方案，具有重要的科学价值和应用价值。
第六，研究的亮点
1. 新颖的算法设计
该研究首次将细胞空间模型与改进的DIANA聚类算法结合，构建了CS-IDIANA聚类模型，用于旅游景点和酒店的推荐。
空间约束的引入
研究首次将空间可达性场强（SAFS）和路线成本作为酒店推荐的重要约束条件，显著提高了推荐结果的实用性和准确性。
实验验证的全面性
研究通过大量实验验证了所提出算法的可行性和有效性，并与传统方法进行了对比分析，证明了其优越性。
第七，其他有价值的内容
该研究还详细介绍了CS-IDIANA聚类算法的建模过程，包括细胞空间的定义、细胞扩展模型、属性向量的构建等，为相关领域的研究提供了重要的参考。此外，研究还提出了一种基于最短路径距离模型的路线成本计算方法，为旅行路线规划提供了新的思路。
该研究在智能旅游领域的酒店推荐问题上取得了重要进展，其提出的CS-IDIANA聚类模型和基于空间约束的推荐算法具有广泛的应用前景。