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朝陽科技大學 資訊管理系碩士班 李麗華所指導 張仲毅的 以使用者個人行車與景點類型偏好為基礎之景點推薦系統 （2013），提出garmin最短時間最短距離關鍵因素是什麼，來自於推薦系統、本體論、GPS軌跡、使用者偏好、POI。
以使用者個人行車與景點類型偏好為基礎之景點推薦系統
為了解決garmin最短時間最短距離 的問題，作者張仲毅 這樣論述：
由於近幾年GPS裝置的興起，許多相關的應用相繼出現。個人導航助理（PNA）即是其中一種應用。此種服務主要由GPS衛星導航、智慧型裝置之應用程式等進行實現。其主要功能為提供旅遊資訊查詢、景點資訊查詢，以及最主要的地點導航等。地點導航是指使用者透過輸入特定地址、或者經由景點查詢得到目標地址後，來計算該地點與使用者目前位置之最短路線路徑。然而此方法是透過平面道路上地理之最短距離，以基於最節省使用者行車時間的方式抵達目標。而系統所建議的景點也通常是基於距離來進行排序後而推薦的。 然而在旅遊推薦所考量的面向中，最短距離通常只是其中一個考量因素，現有的PNA裝置仍有許多因素未加以考慮。例如在景點規劃排
程上，傳統點對點之操作會造成使用者必須重複地進行相似的操作動作，來完成整個排程。然而其潛在風險即是推薦景點只具備距離優勢，其餘旅遊因素卻未多加考慮，導致下一景點可能需要花費更多額外成本才能抵達。因此適當的旅遊景點推薦除了距離因素外，應再包含其他使用者需求與偏好等因素，來使景點的推薦更具有其價值。 因此本研究以多準則及單一目標為主，首先提出推薦半徑演算法，其透過使用者行車偏好與需求設定來獲得一個可行的推薦半徑；接著以此半徑以及使用者對於景點類型之偏好為基礎，以本研究提出之二元比對法進行景點的媒合。藉此方法來找出地區與使用者偏好之間的落差情形，並以使用者在PNA裝置上之景點查詢紀錄以及點擊次數作
為基礎，來針對上述媒合成功之景點進行其價值分數的計算並進行排序，來獲得第一次的清單。接著再以使用者對於旅遊附加設施（如飯店或餐廳）之需求，進行再一次的推薦半徑搜尋。最終得到一個同時具備距離因素與偏好因素之推薦清單。使得推薦成果更加符合使用者需求。 透過本研究所提出之推薦系統及現行PNA裝置普遍均具備的GPS軌跡紀錄以及景點查詢，將這些與使用者直接相關的服務之紀錄進行有效的利用與分析。並將此結果用於表達使用者需求與實際地區狀況上的差異。藉此幫助使用者在短時間內找出最可行的旅遊景點，並縮短PNA之裝置使用時間。