分類器動(dòng)態(tài)集成算法在旅游信息推薦中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，我國旅游業(yè)發(fā)展迅速，旅游已成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個(gè)重要因素，特別是對(duì)于像貴州省這類旅游資源豐富、少數(shù)民族聚居的地域。隨著旅游資源不斷豐富，人們對(duì)于旅游服務(wù)和旅游信息的需求日益增加。許多有出行計(jì)劃的游客，因?yàn)楸旧砺糜谓?jīng)驗(yàn)不足，不能很好地了解自身需求，面對(duì)龐大的旅游資源，在選擇旅游資源時(shí)存在很大的盲目性和隨意性。同時(shí)，旅游機(jī)構(gòu)迫切需要提高旅游服務(wù)質(zhì)量，如果能更好地為游客推薦各類旅游信息，輔助制定旅游計(jì)劃，無疑會(huì)增加企業(yè)的競爭力和經(jīng)營

2、業(yè)績。因此，研究可以滿足游客需求的旅游信息推薦方法具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　本文主要研究分類器動(dòng)態(tài)集成算法及其在旅游信息推薦中的應(yīng)用。在分類器集成方法的基礎(chǔ)上，對(duì)基于Boosting技術(shù)的AdaBoost算法的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)算法C4.5決策樹進(jìn)行調(diào)整，得到AdaBoost改進(jìn)算法，該算法避免在生成成員分類器的迭代中對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行反復(fù)抽樣，可以提高分類準(zhǔn)確率。在AdaBoost改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，引入待測(cè)樣本X和訓(xùn)練集T之間的

3、屬性相似度，提出了AdaBoost.MDI算法。對(duì)于不同的待測(cè)樣本，AdaBoost.MDI算法彌補(bǔ)了AdaBoost改進(jìn)算法生成的成員分類器序列固定不變的不足。AdaBoost.MDI算法可以根據(jù)待測(cè)樣本和訓(xùn)練集決策屬性之間的相似度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)地篩選成員分類器、指導(dǎo)分類集成判決，并且有效地提高算法集成分類的性能。最后，將AdaBoost.MDI算法應(yīng)用于旅游信息智能推薦系統(tǒng)的智能推薦功能模塊中，實(shí)現(xiàn)為游客推薦旅游項(xiàng)目、旅游景區(qū)等旅游信息