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基于位置(Lbsn)的社交網(wǎng)絡(luò)中混合推薦算法的設(shè)計(jì)

2019-03-19 23:55:30 來源:本站原創(chuàng) 瀏覽:270
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內(nèi)容提要:jsp538: 制定旅游計(jì)劃是一件繁雜的工作,本文提出的混合推薦是對(duì)人和地點(diǎn)都會(huì)有參考,提出個(gè)性化偏好。出行計(jì)劃可以根據(jù)輸入地范圍,可以從這個(gè)人往期和好友數(shù)據(jù)得出一系列具體位置和偏好,如具體景點(diǎn)、路線、每個(gè)景點(diǎn)周圍的景點(diǎn)、多個(gè)景點(diǎn)之間的出行方案、導(dǎo)游信息,再根據(jù)用戶選擇的一個(gè)地點(diǎn)得到一個(gè)旅游路線,導(dǎo)游是根據(jù)用戶的喜好來確定的,從而實(shí)現(xiàn)地點(diǎn)和人交互旅游意向,實(shí)時(shí)提供旅游包,對(duì)用戶出行具有一定的參考價(jià)值。

本系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)結(jié)合推薦算法制作的一款和地理信息相關(guān)技術(shù)的綜合應(yīng)用知識(shí),系統(tǒng)的開發(fā)采用了java技術(shù)和相關(guān)的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),本系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)的功能和相關(guān)的技術(shù)進(jìn)行綜合的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),也是畢業(yè)設(shè)計(jì)中的一項(xiàng)重要的考核,系統(tǒng)功能和實(shí)現(xiàn)如下:

基于Lbsn下的混合推薦-畢業(yè)設(shè)計(jì)作品
1  ROI景點(diǎn)推薦
根據(jù)使用推薦系統(tǒng)的用戶和輸入的地點(diǎn):推測(cè)用戶推薦感興趣的信息,幫助用戶決定應(yīng)該選擇什么對(duì)象,模擬銷售人員幫助用戶完成采納過程。出行推薦系統(tǒng)則根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)和行為;
向用戶推薦其感興趣的導(dǎo)游信息,通過建立用戶和景點(diǎn)之間的二元關(guān)系,根據(jù)用戶的使用出行和要求發(fā)掘用戶潛在的興趣,從而針對(duì)用戶提供推薦服務(wù),如:根據(jù)用戶提供的歷史記錄,包括用戶對(duì)景點(diǎn)的瀏覽記錄和用戶旅游購(gòu)物旅游使用商品的評(píng)價(jià);找出用戶的相似用戶或者某景點(diǎn)的相似信息;針對(duì)目標(biāo)用戶,向用戶推薦用戶可能喜歡的旅游路線。本文感興趣個(gè)性薦包括熱門的推薦路線、導(dǎo)游信息、熱門景點(diǎn)和周圍景點(diǎn)交通方式。
2關(guān)聯(lián)篩選算法
關(guān)聯(lián)過濾算法的基本思想是將興趣相似用戶所感興趣的信息給目標(biāo)用戶:如路線、導(dǎo)游信息、旅游推薦等。其相關(guān)系數(shù)用來表示兩組近似線性的數(shù)據(jù)的相似度,相似度計(jì)算是各種數(shù)據(jù)挖掘算法的主要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。本文采用實(shí)例學(xué)習(xí)中的K近鄰算法及關(guān)聯(lián)分析,即利用距離或相關(guān)系數(shù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的,關(guān)聯(lián)篩選算法分為:基于用戶的關(guān)聯(lián)篩選和基于地點(diǎn)的關(guān)聯(lián)篩選過濾。
3景點(diǎn)個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
使用javaEE架構(gòu)體系,基于B/S模式,空間數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展使得存儲(chǔ)和分析大量異構(gòu)數(shù)據(jù)成為可能,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘使得研究者可提取重要的規(guī)律及興趣模式,所以講數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于景點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)分析。


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