基于Hadoop的旅游景点推荐的算法实现与应用

发布时间：2017-06-22 03:08

  本文关键词：基于Hadoop的旅游景点推荐的算法实现与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：通过提高挖掘效率、增强算法扩展性,解决传统的推荐算法在旅游景点推荐方面响应时间长、推荐效率低,无法适应大数据挖掘需求的问题。对现有协同过滤推荐算法进行深入分析,选取适用于旅游景点推荐的Slope One算法和Itembased算法。将这两种算法高效结合,并基于MapReduce编程在Hadoop云平台上实现算法并行化,通过采集"旅评网"的真实旅游景点评分数据验证算法的有效性。通过测试真实的旅游景点评分数据,表明算法不仅提高了推荐的准确度,而且比传统的协同过滤算法具有更高的运行速度。实验结果较好地说明了该算法具有更高的挖掘性能和可扩展性,能够更好地适应旅游景点数据量大、数据矩阵稀疏的特性,满足旅游景点推荐高命中率和个性化的要求。
【作者单位】： 南京大学信息管理学院;陕西师范大学计算机科学学院;南京邮电大学经济与管理学院;
【关键词】： Hadoop 旅游景点推荐 协同过滤 Mahout Item-based Slope One
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71473114)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1概述旅游业是国内经济支柱产业之一,近年来国内旅游行业持续升温。在旅游领域,随着信息技术发展,互联网信息飞速膨胀,使得旅游者对信息的使用效率大大降低,因此关于旅游服务的各种推荐应运而生。目前关于旅游的推荐有景点推荐、线路推荐和酒店推荐等[1]。文献[2]设计和实现了

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本文编号：470575