【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71473114)
论文部分内容阅读
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。
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