基于協同過濾技術的個性化旅游推薦系統.pdf

1、隨著國民經濟的快速發(fā)展以及人民生活質量的日益提高，外出旅游逐漸成為人們生活中的一個重要組成部分。由于旅游電子商務網站使得人們旅游的預訂和出行更加的方便快捷，使得旅游電子商務快速的發(fā)展起來。如今，在線旅游已經成為最流行的電子商務之一，越來越多的人開始通過在線旅游網站制定出游計劃。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者是旅游電子商務網站當前亟需解決的問題。
　　因此，本論文設計并實現了一種基于協同過濾技

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

3、詳細的了解，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)傳統的協同過濾算法只能運行在一臺機器上，通過對Hadoop組織架構以及MapReduce編程模型的研究，結合開源算法庫Mahout，傳統協同過濾的改進使之滿足MapReduce編程模型的要求，從而實現了推薦系統的分布式計算。
　　3)將協同過濾技術引入到旅游推薦系統中，設計了一個基于協同過濾技術的個性化旅游推薦系統，并在Hadoop平臺