基于位置(Lbsn)的社交網(wǎng)絡中混合推薦算法的設計

本系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)結合推薦算法制作的一款和地理信息相關技術的綜合應用知識，系統(tǒng)的開發(fā)采用了java技術和相關的算法進行實現(xiàn)，本系統(tǒng)主要實現(xiàn)的功能和相關的技術進行綜合的大數(shù)據(jù)應用的實現(xiàn)，也是畢業(yè)設計中的一項重要的考核，系統(tǒng)功能和實現(xiàn)如下：

1  ROI景點推薦
根據(jù)使用推薦系統(tǒng)的用戶和輸入的地點：推測用戶推薦感興趣的信息，幫助用戶決定應該選擇什么對象，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)用戶的興趣特點和行為；
向用戶推薦其感興趣的導游信息，通過建立用戶和景點之間的二元關系，根據(jù)用戶的使用出行和要求發(fā)掘用戶潛在的興趣，從而針對用戶提供推薦服務，如：根據(jù)用戶提供的歷史記錄，包括用戶對景點的瀏覽記錄和用戶旅游購物旅游使用商品的評價；找出用戶的相似用戶或者某景點的相似信息；針對目標用戶，向用戶推薦用戶可能喜歡的旅游路線。本文感興趣個性薦包括熱門的推薦路線、導游信息、熱門景點和周圍景點交通方式。
2關聯(lián)篩選算法
關聯(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用戶：如路線、導游信息、旅游推薦等。其相關系數(shù)用來表示兩組近似線性的數(shù)據(jù)的相似度，相似度計算是各種數(shù)據(jù)挖掘算法的主要數(shù)學基礎。本文采用實例學習中的K近鄰算法及關聯(lián)分析，即利用距離或相關系數(shù)作為數(shù)據(jù)基礎的，關聯(lián)篩選算法分為：基于用戶的關聯(lián)篩選和基于地點的關聯(lián)篩選過濾。
3景點個性化推薦系統(tǒng)設計
使用javaEE架構體系，基于B/S模式，空間數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展使得存儲和分析大量異構數(shù)據(jù)成為可能，對這些數(shù)據(jù)進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)挖掘技術應用于景點網(wǎng)絡分析。