免费论文摘要：鉴于云计划的旅行效劳引荐算法的安排与运用

“聪慧旅行”是暂时华夏旅行业消息化树立的重要工作和热门接洽题目，其“聪慧”展现在“旅行效劳的聪慧”、“旅行处置的聪慧”和“旅行经营销售的聪慧”三洪量面[1]。旅行效劳引荐是现在旅行行业比拟敬仰的经营销售战略，从来被普遍的接洽，在那种水平上它是聪慧的展现。此刻旅行数据正变得日趋宏大，保存和处置那些数据形成了一个困难。同声，对于消息的检索，探求引擎并不许满意用户多元化和天性化的需要，也不许灵验的处置消息负载的题目。引荐引擎动作处置消息负载的另一个本领，不只不妨经过引荐本领为用户找到了符合的或潜伏须要的消息，并且能为用户带去更好的领会。然而面临大数据的挑拨，须要有新的平台和符合灵验的算法来应付。Hadoop动作特出的云计划平台，是暂时接洽大数据题目最佳的东西之一，其MapReduce不妨运用散布式计划对洪量数据做赶快的处置，并且它的HDFS在保存上面安定、宁静，有很高的容错性。经过在Hadoop平台编写算法，处置从洪量旅行数据中获得灵验消息是正文的一个试验，正文将经过对典范的数据发掘算法FP-Growth实行并行化，并运用在旅行效劳引荐上面，进一步实行云情况下的旅行效劳引荐体例。经过对引荐算法和体例框架举行提防的接洽，正文将中心实行第四次主要模块：第一，对洪量旅行数据举行搜集，为一切试验做好数据筹备；第二，对旅行数据举行领会，正文将从旅行时间和空间散布格式统计领会和鉴于社会网旅行流的中心景辨别析两上面举行接洽；第三，云平台下的旅行效劳引荐算法的安排，经过刻意深刻接洽Hadoop平台，进修MapReduce的运转体制和编制程序本领，对典范的FP-Growth算法实行并行化，最后实行引荐体例的核默算法局部；第四，实行所有引荐体例构架，实行对旅行六大因素的几何效劳拉拢的引荐。在大数据后台下，接洽旅行消息效劳，这既是对云情况下的算法接洽，同声又是对本质运用的接洽。正文对鉴于Hadoop云平台的旅行引荐体例的接洽，在表面上，接洽了云平台下旅行数据发掘的算法模子。在试验上，对探究洪量数据下旅行效劳引荐体例的安排与实行举行了试验。

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