基于协同过滤的个性化旅游推荐系统的研究与实现.caj

随着国民经济的快速发展以及人民生活质量的日益提高，外出旅游逐渐成为人们生活中的一个重要组成部分。由于旅游电子商务网站使得人们旅游的预订和出行更加的方便快捷，使得旅游电子商务快速的发展起来。如今，在线旅游已经成为最流行的电子商务之一，越来越多的人开始通过在线旅游网站制定出游计划。然而，如何帮助游客快速查询所需的旅游信息，更有效的将潜在客户变为购买者是旅游电子商务网站当前亟需解决的问题。 　　因此，本论文设计并实现了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并对所涉及的一些关键技术进行研究。在本论文中，首先分析了目前电子商务推荐系统的现状，然后介绍了推荐系统的架构以及常用的几种推荐算法，并重点研究了协同过滤算法。通过对协同过滤算法的研究，提出了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并且基于Hadoop平台设计实现了该旅游推荐系统。