本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的旅游景點(diǎn)推薦的算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通過提高挖掘效率、增強(qiáng)算法擴(kuò)展性,解決傳統(tǒng)的推薦算法在旅游景點(diǎn)推薦方面響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、推薦效率低,無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)挖掘需求的問題。對(duì)現(xiàn)有協(xié)同過濾推薦算法進(jìn)行深入分析,選取適用于旅游景點(diǎn)推薦的Slope One算法和Itembased算法。將這兩種算法高效結(jié)合,并基于MapReduce編程在Hadoop云平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)算法并行化,通過采集"旅評(píng)網(wǎng)"的真實(shí)旅游景點(diǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性。通過測(cè)試真實(shí)的旅游景點(diǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),表明算法不僅提高了推薦的準(zhǔn)確度,而且比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法具有更高的運(yùn)行速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好地說明了該算法具有更高的挖掘性能和可擴(kuò)展性,能夠更好地適應(yīng)旅游景點(diǎn)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)矩陣稀疏的特性,滿足旅游景點(diǎn)推薦高命中率和個(gè)性化的要求。
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;南京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Hadoop 旅游景點(diǎn)推薦 協(xié)同過濾 Mahout Item-based Slope One
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71473114)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1概述旅游業(yè)是國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)之一,近年來國(guó)內(nèi)旅游行業(yè)持續(xù)升溫。在旅游領(lǐng)域,隨著信息技術(shù)發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息飛速膨脹,使得旅游者對(duì)信息的使用效率大大降低,因此關(guān)于旅游服務(wù)的各種推薦應(yīng)運(yùn)而生。目前關(guān)于旅游的推薦有景點(diǎn)推薦、線路推薦和酒店推薦等[1]。文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了

【相似文獻(xiàn)】

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