基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化旅游推薦系統(tǒng).pdf

1、隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及人民生活質(zhì)量的日益提高，外出旅游逐漸成為人們生活中的一個重要組成部分。由于旅游電子商務(wù)網(wǎng)站使得人們旅游的預(yù)訂和出行更加的方便快捷，使得旅游電子商務(wù)快速的發(fā)展起來。如今，在線旅游已經(jīng)成為最流行的電子商務(wù)之一，越來越多的人開始通過在線旅游網(wǎng)站制定出游計劃。然而，如何幫助游客快速查詢所需的旅游信息，更有效的將潛在客戶變?yōu)橘徺I者是旅游電子商務(wù)網(wǎng)站當(dāng)前亟需解決的問題。
　　因此，本論文設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于協(xié)同過濾技

2、術(shù)的個性化旅游推薦系統(tǒng)，并對所涉及的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。在本論文中，首先分析了目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀，然后介紹了推薦系統(tǒng)的架構(gòu)以及常用的幾種推薦算法，并重點研究了協(xié)同過濾算法。通過對協(xié)同過濾算法的研究，提出了一種基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化旅游推薦系統(tǒng)，并且基于Hadoop平臺設(shè)計實現(xiàn)了該旅游推薦系統(tǒng)。論文的主要工作，體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　1)研究了傳統(tǒng)電子商務(wù)網(wǎng)站推薦系統(tǒng)的組成以及架構(gòu)，對于推薦引擎的工作原理以及分類進(jìn)行了

3、詳細(xì)的了解，并研究了幾種常用的推薦算法的基本原理，推薦算法流程以及各自的優(yōu)缺點。
　　2)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法只能運行在一臺機(jī)器上，通過對Hadoop組織架構(gòu)以及MapReduce編程模型的研究，結(jié)合開源算法庫Mahout，傳統(tǒng)協(xié)同過濾的改進(jìn)使之滿足MapReduce編程模型的要求，從而實現(xiàn)了推薦系統(tǒng)的分布式計算。
　　3)將協(xié)同過濾技術(shù)引入到旅游推薦系統(tǒng)中，設(shè)計了一個基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化旅游推薦系統(tǒng)，并在Hadoop平臺