• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于頻繁序列挖掘的后續(xù)行程序列推薦

    2019-06-06 04:21:26溫彥馬立健陳明
    軟件導(dǎo)刊 2019年3期
    關(guān)鍵詞:興趣點推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘

    溫彥 馬立健 陳明

    摘 要:個性化旅游發(fā)展迅速,已有方法主要集中在單個旅游產(chǎn)品推薦上,而旅游行程存在明顯的序列性,并受到當(dāng)前已有行程軌跡影響。因此,提出一種旅行中后續(xù)行程序列的推薦方法SeqRem,基于所有用戶的行程序列挖掘頻繁序列模式,并以此為依據(jù)利用最大點權(quán)獨立集方法對用戶的歷史行程序列進(jìn)行分割,以發(fā)現(xiàn)最優(yōu)序列推薦內(nèi)容。實驗證明,SeqRem在單點推薦和序列推薦準(zhǔn)確率與召回率均具有較好效果。

    關(guān)鍵詞:推薦系統(tǒng);頻繁序列挖掘;興趣點;后續(xù)行程序列;數(shù)據(jù)挖掘

    DOI:10. 11907/rjdk. 182099

    中圖分類號:TP301文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-7800(2019)003-0053-04

    0 引言

    隨著人們生活水平提高,越來越多家庭注重旅游投入,追求優(yōu)質(zhì)的旅行體驗,“主題旅游”、“定制旅游”等新型旅游模式應(yīng)運而生。而當(dāng)前旅游市場對游客的個性化需求滿足遠(yuǎn)未達(dá)到用戶預(yù)期。旅游產(chǎn)品推薦是當(dāng)前個性化旅游服務(wù)的熱門話題,根據(jù)推薦內(nèi)容可分為旅游景點、旅游包、旅游線路推薦等,能夠根據(jù)用戶歷史旅游記錄分析用戶特征和偏好,并推薦其可能感興趣的產(chǎn)品。人們在旅游過程中往往存在如下需求:根據(jù)用戶當(dāng)前旅行狀態(tài)實時推薦后續(xù)一系列行程,這在不同粒度的旅游過程中均存在,例如用戶到達(dá)天安門后,需要有序瀏覽故宮博物院、國家博物館、人民大會堂等景點,進(jìn)入故宮后需要有序瀏覽故宮內(nèi)相關(guān)景點。事實上,旅游行程存在明顯的序列性,人們往往按照某種有序路線訪問景點,但這一序列性又受到用戶當(dāng)前狀態(tài)如已有行程、位置、時間以及用戶對景點偏好的影響。用戶已經(jīng)訪問的景點代表了其行程軌跡,也可以反映其當(dāng)前所處位置,對后續(xù)景點訪問會產(chǎn)生重要影響,因此本文主要關(guān)注如何推薦后續(xù)旅游行程序列并提出方法SeqRem。

    1 相關(guān)工作

    旅游點推薦根據(jù)產(chǎn)品內(nèi)容不同可分為:①單個旅游產(chǎn)品推薦,主要包含與旅游的食、住、行、游、娛、購相關(guān)的單個產(chǎn)品,如文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]都是利用用戶在旅游網(wǎng)站上傳照片的標(biāo)簽信息挖掘其偏好相似性,并推薦其可能感興趣的景點,文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]是基于旅游知識庫的推薦系統(tǒng);②旅行包推薦是對多種旅游產(chǎn)品打包后形成的包價產(chǎn)品進(jìn)行推薦,如文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]利用改造的主題模型對游客與旅行包之間的關(guān)系建模并進(jìn)行推薦,文獻(xiàn)[7]采用隱語義分析模型(Latent Factor Model,LFM)和矩陣分解方法進(jìn)行旅行包推薦;③旅游線路推薦主要為用戶規(guī)劃出一條或多條合理并符合用戶興趣與期望的旅游線路,主要采用圖搜索方式滿足預(yù)設(shè)成本、時間等需求[8-9]。

    旅行推薦可以看作基于位置的興趣點(Point of Interest,POI)推薦的一類特殊工作,根據(jù)用戶歷史軌跡推薦可能感興趣的地理位置。由于位置推薦受到物理距離影響,因此大部分工作均將位置間的距離作為推薦的重要依據(jù)之一,此外,受到社會化推薦系統(tǒng)影響,也有不少工作考慮社會關(guān)系對推薦內(nèi)容的作用[10- 11]。后續(xù)興趣點推薦是近年來提出的對傳統(tǒng)POI推薦的擴展,表示根據(jù)用戶當(dāng)前所在位置推薦后續(xù)可能位置,如文獻(xiàn)[12]利用馬爾科夫鏈建模后續(xù)關(guān)系,文獻(xiàn)[13]利用一體化張量分解方法對訪問時間和位置間的前后關(guān)系建模。在旅行系統(tǒng)中,基于當(dāng)前位置推薦后續(xù)位置是常見需求,而且旅游行程體現(xiàn)出顯著的序列性特點,即用戶基于當(dāng)前位置,更傾向于訪問后續(xù)的n個地點。序列推薦能夠有效規(guī)避用戶因訪問順序不當(dāng)帶來的額外時間代價,提高旅游體驗。當(dāng)前已有工作主要集中在單點推薦上,缺乏對行程序列的考慮,本文旨在提供一定模型和方法實現(xiàn)后續(xù)序列的推薦。

    2 問題定義

    首先給出相關(guān)概念和問題定義。

    證明:根據(jù)定義3及頻繁項集的先驗原理可知,若一個項集是頻繁的,則其所有子集一定是頻繁的,因此一個序列出現(xiàn)的概率必定小于等于其子序列出現(xiàn)的概率[14-15]。

    根據(jù)性質(zhì)1可知,序列S子序列的概率必定不小于其自身,會限制有意義的長序列出現(xiàn),因此需根據(jù)序列長度對后續(xù)行程序列S的概率進(jìn)行補償,提高長序列的優(yōu)先級。

    定義4 長度補償函數(shù)[c(F)]。對于序列S,其長度為[|S|],其長度補償函數(shù)[c(|S|)]需滿足如下條件:

    3 基于歷史序列的后續(xù)序列概率模型

    本文對來自國內(nèi)多個大型旅游網(wǎng)站的游客簽到數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過觀察發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)游客對同一景點的簽到記錄只有一次,且從照片時間關(guān)系來看,也都集中在同一時間段,這種現(xiàn)象也符合人們對旅行行為的一般認(rèn)知,即相同景點只訪問一次。這是本文的基本假設(shè)之一。

    假設(shè)1:對于用戶u,他訪問過的所有地點在其行程中只出現(xiàn)一次。

    對于目標(biāo)函數(shù)式(1),首先應(yīng)給出[P(S|H)]的計算方法。其中H是用戶已有的所有行程序列,一方面,行程序列可能很長,帶來相當(dāng)程度的計算復(fù)雜性;另一方面,行程序列可以由多個行程片段組合,每個片段可以看作是一個關(guān)系較為緊密的景點群,而這些片段分別對后續(xù)行程產(chǎn)生相對獨立的影響。因此有如下假設(shè):

    假設(shè)2:用戶的歷史行程序列H可以分割為多組頻繁序列,而各個頻繁序列之間是互相獨立的。

    根據(jù)該假設(shè),可以對H進(jìn)行重寫。

    式(2)計算需要解決3個問題:①如何根據(jù)所有用戶的歷史行程計算頻繁序列;②如何將歷史序列H重寫為[{f1,f2,?,fm}]的形式,即如何對H進(jìn)行分割;③對于所有可能訪問的地點,其構(gòu)成的序列數(shù)量呈指數(shù)級增長,如何對可能的序列數(shù)進(jìn)行有效約減。

    4 后續(xù)序列概率模型計算與序列推薦

    4.1 頻繁序列生成

    生成頻繁歷史序列可采用序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining,SPM)的方法,用于發(fā)現(xiàn)高于給定支持度且能保障頻繁序列在歷史記錄中出現(xiàn)次序的序列。GSP是其中的經(jīng)典算法[15]。本文頻繁序列的定義是傳統(tǒng)序列模式挖掘的特例:由于旅游過程中不同景點耗時不一致,很難給定一個固定的事件區(qū)間T,因此本文頻繁序列挖掘中不考慮長短行程序列的差別,每一個用戶的歷史行程就是一個事件。為了消除長程頻繁序列的影響,在頻繁序列發(fā)現(xiàn)后引入序列間距指標(biāo),用于描述不同頻繁序列中各項的平均位置間隔。

    給定平均間距的閾值后,就可將長程頻繁序列刪去。

    4.2 基于頻繁序列的歷史行程Top-K最優(yōu)劃分

    考慮如何劃分用戶的歷史行程,使其成為互相獨立的頻繁序列集合。根據(jù)式(2),應(yīng)為每一個可能推薦的序列[S]構(gòu)建其歷史序列劃分,但一方面[S]的數(shù)量呈指數(shù)級,另一方面對每一個[S]求劃分也是指數(shù)級代價,因此實際上不可行。為此,引入頻繁序列關(guān)聯(lián)圖概念,利用歷史序列在所有頻繁序列上的統(tǒng)計規(guī)律,對其進(jìn)行最優(yōu)劃分。

    頻繁序列關(guān)聯(lián)圖的所有節(jié)點包括含用戶u歷史行程的所有行程節(jié)點[V1]和頻繁序列[V2]。節(jié)點權(quán)值綜合了頻繁序列的支持度以及該序列在歷史行程中的位置。尋找歷史行程的最優(yōu)劃分,即對頻繁序列關(guān)聯(lián)圖尋找滿足如下條件的子節(jié)點集合:①有邊連接的兩個頂點不能同時選擇,保障所有歷史行程中的景點只訪問一次;②節(jié)點的權(quán)值和最大,保障劃分結(jié)果最頻繁。

    該問題可直接建模為最大點權(quán)獨立集問題。對于某一個用戶u,應(yīng)當(dāng)推薦使得P(S | H)最大的K個序列S,而該K個序列S可能分布在對H的多個不同劃分中。因此,需要計算Top-K個最大點權(quán)獨立集。該問題等價于求序列H的所有極大獨立集,然后對各個獨立集求權(quán)重和并排序。該問題是NP難問題,采用兩種手段使其可計算:①縮小歷史序列的窗口大小,越遠(yuǎn)的歷史序列對后續(xù)影響越小,因此控制窗口大小可使計算量可控;②采用近似算法[16]。

    4.3 推薦序列生成

    5 實驗

    數(shù)據(jù)集來自國內(nèi)多個大型旅游網(wǎng)站的游客簽到數(shù)據(jù),游客在網(wǎng)站上傳旅行照片,照片中記錄了旅行時間,從中可以抽取出游客的旅游行程。選擇某熱門旅游城市所有行程記錄,去除其中只簽到一次的用戶,得到數(shù)據(jù)集,包括5 677個用戶和33 231條簽到記錄。

    由于本文推薦的是序列而非單個景點,而目前還未能查到推薦旅行行程序列的論文。因此進(jìn)行如下兩項實驗:①針對單個后續(xù)景點的推薦實驗,并與推薦后續(xù)POI的方法LORE進(jìn)行比較[12];②后續(xù)行程序列的推薦實驗,與單個地點推薦進(jìn)行比較。采取的指標(biāo)為推薦準(zhǔn)確性和召回率,實驗中的參數(shù)值為:頻繁序列的支持度閾值為3,長度補償函數(shù)為|S|。針對不同TOP-K的K值,實驗結(jié)果如圖1和圖2所示。可以看出,對于后續(xù)單景點推薦,本文準(zhǔn)確率和召回率與其它方法基本持平,對于序列推薦而言,準(zhǔn)確率和召回率略低于單點推薦。

    6 結(jié)語

    本文提出一種在旅游過程中基于歷史行程序列推薦后續(xù)行程序列的方法SeqRem,基于所有用戶的行程序列挖掘頻繁序列模式,并以此為依據(jù)利用最大點權(quán)獨立集的方法對用戶歷史行程序列進(jìn)行分割,同時發(fā)現(xiàn)最優(yōu)序列推薦內(nèi)容。實驗證明,基于SeqRem的后續(xù)行程序列推薦方法具有較好效果。

    參考文獻(xiàn):

    [1] KOFLER C, CABALLERO L, MENENDEZ M, et al. Near2me: an authentic and personalized social media-based recommender for travel destinations[C]. The 3rd ACM SIGMM International Workshop on Social Media, 2011: 47-52.

    [2] CAO L L, LUO J B, GALLAGHER A, et al. A worldwide tourism recommendation system based on geotagged web photos[C].The 35th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2010:2274-2277.

    [3] 王顯飛,陳梅,李小天. 基于約束的旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計[J]. 計算機技術(shù)與發(fā)展,2012,22(2):141-145.

    [4] CLEMENTS M,SERDUKOV P, VRIES A D, et al. Using Flickr geotags to predict user travel behavior[C]. ACM Transactions on Information Systems, 2010:851-852.

    [5] TAN C,LIU Q,CHEN E, et al. Object-oriented travel package recommendation[J]. ACM Transactions on Intelligent Systems & Technology (TIST), 2014, 5(3): 1-26.

    [6] HE J, LIU H, XIONG H. Socotraveler: travel-package recommendations leveraging social influence of different relationship types[J]. Information & Management, 2016, 53(8): 934-950.

    [7] LIU Q, GE Y, LI Z M, et al. Personalized travel package recommendation[C]. The IEEE International Conference on Data Mining, 2011:407-416.

    [8] KURASHIMA T, IWATA T, LRIE G, et al. Travel route recommendation using geotags in photo sharing sites[C]. The International Conference on Information and Knowledge Management, 2010:579-588.

    [9] CHAKRABORTY B. Integrating awareness in user oriented route recommendation system[C]. The International Joint Conference on Neural Networks, 2012:1-5.

    [10] YE M,YIN P,LEE W C, et al. Exploiting geographical influence for collaborative point-of-interest recommendation[C]. Proceedings of the 34th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2011: 325-334.

    [11] CHENG C,YANG H,KING I,et al. Fused matrix factorization with geographical and social influence in location-based social networks[C]. 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence,2012,12: 17-23.

    [12] ZHANG J D,CHOW C Y,LI Y. Lore: exploiting sequential influence for location recommendations[C]. Proceedings of the 22nd ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems,2014:103-112.

    [13] ZHAO S, ZHAO T, YANG H, et al. Stellar: spatial-temporal latent ranking for successive point-of-interest recommendation[C]. 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2016:315-322.

    [14] SRIKANT R,AGRAWAL R. Mining sequential patterns: generalizations and performance improvements[C]. 5th International Conference on Extending Database Technology, 1996:3-17.

    [15] TAN P N, MICHAEL S, VIPIN K. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揫M]. 范明,范宏建,譯. 北京:人民郵電出版社,2011.

    [16] LAWLER E L, LENSTRA J K, RINNOOY KAN A H G. Generating all maximal independent sets: NP-hardness and polynomial-time algorithms[J]. SIAM Journal on Computing, 1980, 9(3): 558-565.

    (責(zé)任編輯:何 麗)

    猜你喜歡
    興趣點推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘
    探討人工智能與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢
    基于并行計算的大數(shù)據(jù)挖掘在電網(wǎng)中的應(yīng)用
    電力與能源(2017年6期)2017-05-14 06:19:37
    基于用戶偏好的信任網(wǎng)絡(luò)隨機游走推薦模型
    淺談如何激發(fā)小學(xué)語文課堂教學(xué)的興趣點
    基于個性化的協(xié)同過濾圖書推薦算法研究
    個性化推薦系統(tǒng)關(guān)鍵算法探討
    高效培養(yǎng)學(xué)生數(shù)學(xué)思維品質(zhì)的研究
    成才之路(2016年32期)2016-11-19 17:25:34
    淺談Mahout在個性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
    數(shù)學(xué)教學(xué)中的互動教學(xué)策略探究
    成才之路(2016年26期)2016-10-08 11:58:26
    興趣:玩球的起點
    考試周刊(2016年9期)2016-03-12 08:05:33
    精品电影一区二区在线| 女同久久另类99精品国产91| 中文字幕高清在线视频| 久久精品国产综合久久久| 亚洲av片天天在线观看| 热re99久久国产66热| 看片在线看免费视频| 中文字幕高清在线视频| 手机成人av网站| 亚洲熟女毛片儿| av欧美777| 视频区欧美日本亚洲| 国产精华一区二区三区| 精品午夜福利视频在线观看一区| www日本在线高清视频| 嫩草影视91久久| 天堂动漫精品| 99热国产这里只有精品6| 在线播放国产精品三级| 一边摸一边做爽爽视频免费| 人妻一区二区av| 久久精品成人免费网站| 国产高清videossex| 最近最新中文字幕大全电影3 | 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 久久中文字幕人妻熟女| 成年女人毛片免费观看观看9 | 捣出白浆h1v1| 无人区码免费观看不卡| 亚洲中文日韩欧美视频| 十八禁高潮呻吟视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 性少妇av在线| 真人做人爱边吃奶动态| 欧美 日韩 精品 国产| 宅男免费午夜| 久久久久国内视频| 男女高潮啪啪啪动态图| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 亚洲国产看品久久| 香蕉丝袜av| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 脱女人内裤的视频| 成年版毛片免费区| 午夜福利欧美成人| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 99国产极品粉嫩在线观看| 成年动漫av网址| 国产欧美日韩精品亚洲av| 日本精品一区二区三区蜜桃| 精品国产美女av久久久久小说| 日韩精品免费视频一区二区三区| 精品视频人人做人人爽| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 日韩欧美国产一区二区入口| 欧美精品高潮呻吟av久久| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 大香蕉久久网| 丝袜人妻中文字幕| 麻豆国产av国片精品| 久久久久国产一级毛片高清牌| 欧美精品av麻豆av| 日日夜夜操网爽| 欧美不卡视频在线免费观看 | aaaaa片日本免费| 欧美黄色淫秽网站| 免费不卡黄色视频| 婷婷丁香在线五月| 成人影院久久| 黄色怎么调成土黄色| 久久 成人 亚洲| 国产精品电影一区二区三区 | 国产淫语在线视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 成年人免费黄色播放视频| 国产一区二区激情短视频| 精品久久久久久久毛片微露脸| 18禁美女被吸乳视频| 在线观看免费日韩欧美大片| 99热网站在线观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 国产激情欧美一区二区| 精品久久久精品久久久| 久久精品国产综合久久久| 超碰成人久久| 久久久久久免费高清国产稀缺| 成年人午夜在线观看视频| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国产免费男女视频| 老司机深夜福利视频在线观看| 不卡av一区二区三区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 色婷婷久久久亚洲欧美| 欧美精品亚洲一区二区| 国产视频一区二区在线看| 久久久国产欧美日韩av| 搡老岳熟女国产| 欧美黄色片欧美黄色片| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 久久中文字幕一级| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 日韩中文字幕欧美一区二区| 一二三四社区在线视频社区8| 麻豆国产av国片精品| 成人精品一区二区免费| 国产又色又爽无遮挡免费看| 久久性视频一级片| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| tube8黄色片| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 免费日韩欧美在线观看| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 中文字幕精品免费在线观看视频| 国产91精品成人一区二区三区| 欧美精品一区二区免费开放| 成人永久免费在线观看视频| 国产淫语在线视频| 99香蕉大伊视频| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av欧美777| 十八禁人妻一区二区| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 久久国产乱子伦精品免费另类| 国产成人精品无人区| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 妹子高潮喷水视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产单亲对白刺激| 国产乱人伦免费视频| 国产精品免费一区二区三区在线 | 黄色成人免费大全| 国产三级黄色录像| 国产精品免费大片| 婷婷成人精品国产| 51午夜福利影视在线观看| 大码成人一级视频| 久久婷婷成人综合色麻豆| 亚洲中文av在线| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 日本黄色视频三级网站网址 | 中文字幕精品免费在线观看视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲成国产人片在线观看| a级毛片黄视频| 99热只有精品国产| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 亚洲精品在线美女| 欧美日韩乱码在线| 最近最新中文字幕大全电影3 | 久久精品亚洲av国产电影网| 在线观看免费高清a一片| 色在线成人网| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲情色 制服丝袜| 丝袜在线中文字幕| 亚洲av熟女| 精品第一国产精品| 99国产极品粉嫩在线观看| 大型av网站在线播放| 久久ye,这里只有精品| 精品电影一区二区在线| 亚洲精品自拍成人| 亚洲专区字幕在线| 99国产精品免费福利视频| e午夜精品久久久久久久| 亚洲国产精品合色在线| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 少妇的丰满在线观看| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 国产欧美日韩精品亚洲av| 在线av久久热| 丝袜在线中文字幕| 天堂中文最新版在线下载| 国产精品永久免费网站| av中文乱码字幕在线| 久久亚洲真实| 日日爽夜夜爽网站| 国产成人系列免费观看| 青草久久国产| 无限看片的www在线观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 久久久国产欧美日韩av| 波多野结衣一区麻豆| 韩国av一区二区三区四区| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 国产精品亚洲一级av第二区| 国产免费现黄频在线看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 12—13女人毛片做爰片一| 一夜夜www| 国产高清国产精品国产三级| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 免费在线观看黄色视频的| 欧美日韩瑟瑟在线播放| av有码第一页| 久久久久视频综合| 欧美乱色亚洲激情| 99国产精品99久久久久| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 久久久精品区二区三区| 亚洲,欧美精品.| 亚洲av熟女| 极品人妻少妇av视频| 丁香六月欧美| 水蜜桃什么品种好| 成人特级黄色片久久久久久久| 欧美激情久久久久久爽电影 | 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲精品乱久久久久久| 亚洲午夜理论影院| 国产高清视频在线播放一区| 1024香蕉在线观看| 日韩欧美免费精品| 人人妻人人澡人人看| 午夜福利影视在线免费观看| 国产91精品成人一区二区三区| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 亚洲五月色婷婷综合| 成在线人永久免费视频| 怎么达到女性高潮| 美女午夜性视频免费| 国产av又大| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 高清视频免费观看一区二区| 多毛熟女@视频| 老熟女久久久| 成人手机av| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲精品中文字幕在线视频| 中文字幕高清在线视频| 三上悠亚av全集在线观看| 成人免费观看视频高清| 久久这里只有精品19| 高清欧美精品videossex| 精品视频人人做人人爽| 色精品久久人妻99蜜桃| 制服人妻中文乱码| 国产99白浆流出| 亚洲,欧美精品.| 国产精品 国内视频| 精品熟女少妇八av免费久了| 久久影院123| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产单亲对白刺激| 美国免费a级毛片| 精品人妻1区二区| 欧美激情 高清一区二区三区| 香蕉丝袜av| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国精品久久久久久国模美| 午夜精品国产一区二区电影| av网站免费在线观看视频| 丝袜美足系列| 十八禁网站免费在线| 国产男女内射视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产精品成人在线| 黄色成人免费大全| 国产成人精品久久二区二区91| 中文字幕高清在线视频| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 一级片'在线观看视频| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 日本vs欧美在线观看视频| 国产在视频线精品| 欧美激情极品国产一区二区三区| 免费观看a级毛片全部| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久国产亚洲av麻豆专区| 看免费av毛片| 18禁观看日本| 日韩人妻精品一区2区三区| 黄色a级毛片大全视频| 欧美成人午夜精品| 美女高潮到喷水免费观看| 欧美成人免费av一区二区三区 | avwww免费| 欧美日韩视频精品一区| 亚洲专区字幕在线| 热99久久久久精品小说推荐| 成人黄色视频免费在线看| 黄色a级毛片大全视频| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 首页视频小说图片口味搜索| 午夜日韩欧美国产| 好男人电影高清在线观看| 午夜福利,免费看| tocl精华| 午夜免费鲁丝| 婷婷成人精品国产| 欧美日本中文国产一区发布| 国产成人av教育| 精品高清国产在线一区| 99久久人妻综合| 国产精品一区二区在线观看99| 大香蕉久久成人网| 窝窝影院91人妻| 人妻 亚洲 视频| 99久久综合精品五月天人人| tube8黄色片| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 自线自在国产av| 嫁个100分男人电影在线观看| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 手机成人av网站| 日韩欧美免费精品| 亚洲专区字幕在线| 黄色视频,在线免费观看| 国产精品电影一区二区三区 | 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产精品一区二区在线不卡| 久久狼人影院| 久久久国产一区二区| 精品亚洲成国产av| 欧美黄色淫秽网站| 自线自在国产av| 69精品国产乱码久久久| 老汉色∧v一级毛片| 18在线观看网站| 亚洲色图av天堂| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 99久久99久久久精品蜜桃| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产在线精品亚洲第一网站| 高清视频免费观看一区二区| 黄色a级毛片大全视频| a级片在线免费高清观看视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 国产一区在线观看成人免费| 777米奇影视久久| 亚洲美女黄片视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 午夜福利在线观看吧| 欧美国产精品va在线观看不卡| 精品国产乱码久久久久久男人| 久久精品国产综合久久久| 久久久久久久午夜电影 | 大型黄色视频在线免费观看| 人人妻人人澡人人看| 国产高清视频在线播放一区| 女警被强在线播放| 韩国精品一区二区三区| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产精品久久久久久精品古装| 一区二区三区精品91| 久久国产精品影院| 欧美乱码精品一区二区三区| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 成人精品一区二区免费| 国产男女超爽视频在线观看| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产男女超爽视频在线观看| 国产亚洲精品一区二区www | 天堂俺去俺来也www色官网| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 国产精品99久久99久久久不卡| 男女下面插进去视频免费观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 免费观看人在逋| 韩国av一区二区三区四区| 日韩视频一区二区在线观看| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 男女免费视频国产| 精品福利观看| 久久精品91无色码中文字幕| 日本黄色视频三级网站网址 | 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产精品亚洲av一区麻豆| 午夜免费成人在线视频| av片东京热男人的天堂| 国产成人系列免费观看| 国产男女内射视频| 国产不卡av网站在线观看| 国产片内射在线| 精品国产美女av久久久久小说| www.熟女人妻精品国产| 精品乱码久久久久久99久播| 国产99久久九九免费精品| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 怎么达到女性高潮| 久久精品人人爽人人爽视色| av电影中文网址| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 成年人午夜在线观看视频| 国产成人精品久久二区二区91| 激情在线观看视频在线高清 | 欧美 日韩 精品 国产| 免费观看a级毛片全部| 午夜视频精品福利| 国产成人av教育| 婷婷精品国产亚洲av在线 | 国产精品国产av在线观看| 久久久久精品国产欧美久久久| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | avwww免费| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 国产一区在线观看成人免费| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产av一区二区精品久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 少妇被粗大的猛进出69影院| 亚洲在线自拍视频| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 色综合婷婷激情| 国产男女超爽视频在线观看| 不卡av一区二区三区| 交换朋友夫妻互换小说| 亚洲欧美激情在线| 99精品久久久久人妻精品| www.自偷自拍.com| 成人国语在线视频| 成年动漫av网址| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 久久中文看片网| 久久青草综合色| 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲精品av麻豆狂野| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 香蕉久久夜色| 一级片免费观看大全| 久久香蕉精品热| 青草久久国产| 999久久久国产精品视频| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产在线观看jvid| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 一进一出好大好爽视频| 亚洲色图综合在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 国产免费男女视频| 麻豆av在线久日| 亚洲精品在线美女| 精品一区二区三区四区五区乱码| 日本欧美视频一区| 黄色丝袜av网址大全| 欧美黑人欧美精品刺激| 成人精品一区二区免费| 男女免费视频国产| 热99国产精品久久久久久7| 午夜福利在线免费观看网站| 欧美国产精品va在线观看不卡| 电影成人av| 国产亚洲一区二区精品| cao死你这个sao货| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 一级a爱片免费观看的视频| 国产成人av教育| 日韩免费av在线播放| 香蕉国产在线看| 一级a爱视频在线免费观看| 叶爱在线成人免费视频播放| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 人妻一区二区av| 久久久国产成人精品二区 | 精品高清国产在线一区| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 午夜视频精品福利| 国产熟女午夜一区二区三区| 一二三四在线观看免费中文在| 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲午夜理论影院| 捣出白浆h1v1| 高清在线国产一区| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 两人在一起打扑克的视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 99riav亚洲国产免费| 在线观看66精品国产| 男女下面插进去视频免费观看| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 91老司机精品| 午夜免费观看网址| 亚洲avbb在线观看| 国产在线观看jvid| 成年女人毛片免费观看观看9 | 久久人妻熟女aⅴ| 搡老熟女国产l中国老女人| videosex国产| 男男h啪啪无遮挡| 五月开心婷婷网| 脱女人内裤的视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 在线播放国产精品三级| 国产一区在线观看成人免费| 亚洲一区高清亚洲精品| 午夜免费成人在线视频| 大片电影免费在线观看免费| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 精品高清国产在线一区| 国产精品 国内视频| 久久久久久免费高清国产稀缺| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 欧美av亚洲av综合av国产av| 精品第一国产精品| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 一a级毛片在线观看| 久久人妻av系列| 免费在线观看完整版高清| 真人做人爱边吃奶动态| 男女之事视频高清在线观看| 妹子高潮喷水视频| 美女 人体艺术 gogo| 久久国产乱子伦精品免费另类| 亚洲avbb在线观看| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 丝袜美足系列| 日本a在线网址| 国产精品98久久久久久宅男小说| 中亚洲国语对白在线视频| 午夜两性在线视频| 热99re8久久精品国产| 999久久久精品免费观看国产| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 自线自在国产av| 亚洲精品国产一区二区精华液| 天堂动漫精品| 午夜日韩欧美国产| a级毛片在线看网站| 欧美日韩av久久| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 最新在线观看一区二区三区| 18禁国产床啪视频网站| 日韩免费高清中文字幕av| 精品人妻1区二区| 成人影院久久| 国产有黄有色有爽视频| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 久久精品91无色码中文字幕| 好男人电影高清在线观看| 国产激情久久老熟女| 欧美日本中文国产一区发布| 亚洲国产精品合色在线| 在线观看日韩欧美| 一区二区日韩欧美中文字幕| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲一区二区三区欧美精品| av线在线观看网站| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产av精品麻豆| 国产亚洲一区二区精品| 久久久久视频综合| 亚洲精品美女久久av网站| 岛国在线观看网站| 欧美日韩视频精品一区| 99re在线观看精品视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 电影成人av| 亚洲精品在线观看二区| 欧美大码av| 精品久久久久久久毛片微露脸| 久久香蕉精品热| 午夜老司机福利片| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 看免费av毛片| 国产成人精品无人区| 纯流量卡能插随身wifi吗| 日韩欧美在线二视频 | 国产精品99久久99久久久不卡| 午夜老司机福利片| 亚洲视频免费观看视频| 在线观看舔阴道视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 免费少妇av软件| 精品国内亚洲2022精品成人 | 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲熟女精品中文字幕| 日韩精品免费视频一区二区三区| 看黄色毛片网站| 十八禁人妻一区二区| 国产一区有黄有色的免费视频| 免费在线观看日本一区| 久久久久久久久久久久大奶| 婷婷精品国产亚洲av在线 | 丝袜美腿诱惑在线| 动漫黄色视频在线观看| 精品午夜福利视频在线观看一区| 岛国毛片在线播放| 国产精品98久久久久久宅男小说| 99热网站在线观看| www.999成人在线观看| 激情在线观看视频在线高清 | 人妻 亚洲 视频| 韩国av一区二区三区四区| 国产av又大| 国产主播在线观看一区二区| 欧美乱码精品一区二区三区| 后天国语完整版免费观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 黑人操中国人逼视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 9191精品国产免费久久| 桃红色精品国产亚洲av| 国产不卡一卡二| 在线国产一区二区在线| 欧美乱妇无乱码| 精品一品国产午夜福利视频| 在线观看舔阴道视频| 亚洲熟女精品中文字幕| 少妇被粗大的猛进出69影院| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 欧美日韩福利视频一区二区| 一进一出好大好爽视频| 国产精品久久久久成人av| av福利片在线| 亚洲第一青青草原|