基于数据挖掘旅游智能推荐系统探究与设计

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1、基于数据挖掘旅游智能推荐系统探究与设计摘要：伴随着智慧城市之智慧旅游建设，为了使数字旅游系统为不同游客提供个性化的服务，基于数据挖掘技术设计了一个旅游智能推荐子系统。文章介绍了系统的详细分析与设计，并对核心数据挖掘模块做了详细介绍。关键词：智慧旅游；数字旅游；旅游智能推荐1引言随着城市智慧旅游的建设，旅游系统的旅游资源库也逐渐庞大。如何整合这些旅游资源为游客提供一个智能化、个性化的服务，让游客在短时间内找到自己想要的旅游信息，这就需要利用数据挖掘技术开发一个数字旅游服务智能推荐系统。该系统能够根据游客的喜好、历史访问记录或其他相似客户信息为游客提供个性化的旅游服务。2系统设计构建一个能

2、充分利用秦皇岛旅游资源，为游客推荐具有秦皇岛特色旅游服务的系统是秦皇岛旅游资讯服务实现个性信息化服务的有效手段。该系统运用数据挖掘技术根据需求信息结合历史访问记录向游客推荐更符合用户需求的旅游资源。通过该系统游客可以在世界的任何地方根据自己的喜好得到实时、动态和准确的旅游资源。2.1系统结构该系统是基于java、Servlet、jsp、JDBC.数据库等技术实现的以Web技术为核心的浏览器/服务器(B/S)模式的与平台无关的大型旅游推荐系统。系统基于J2EE三层结构设计的，分为逻辑层、表达层和数据层。系统分为GUI(图形用户接口)、智能分析、推荐引擎、旅游资源库、数据挖掘处理等几个模块

3、。游客登录网站后，系统智能分析模块调用嵌入的Web挖掘算法根据游客以往的浏览记录为用户提供贴合用户喜好的个性化页面。而当用户通过页面输入自己要查询的信息关键词提交后，智能分析模块对用户输入的关键字进行分析，分析结果交给推荐引擎，经过数据挖掘处理模块对系统用户信息库和旅游资源库进行挖掘，得出推荐页面集，最后将推荐内容返回给用户。系统各个模块之间相互依赖，互相交互得到个性化的推荐结果集。系统结构图如图1所示：图1系统结构图2.2系统功能旅游智能推荐系统是秦皇岛旅数字旅游系统的一个子系统，系统中嵌入了数据挖掘等技术实现了智能推荐功能，使系统可以根据用户输入需要的关键词及用户的访问记录为用户感

4、兴趣的个性化推荐页面集。具有以下方面的功能：a.旅游详细信息浏览。b.旅游资源库更新。c.用户查询功能。此功能包括两个子功能：a.分析输入的检索词及用户以往浏览记录b.通过嵌入的数据挖掘技术对数据进行分摊返回给用户端感兴趣的个性化页面。2.3智能分析模块设计(1)获取用户需求，分析用户访问记录；(2)响应用户提交的搜索请求，通过关联规则挖掘分析将列出对应的搜索结果以及相关链接返回给用户。2.4推荐引擎设计用户与数据库之间是通过推荐引擎模块连接的，推荐引擎作为系统的一部分实施简单运行在服务器端，推荐引擎模块应用系统协同过滤推荐法来实现初始推荐功能。推荐引擎通过GUI模块接受用户需求，经过

5、处理得到的数据立方体，在数据立方体上进行联机分析。2.5数据挖掘处理模块设计系统实现智能推荐功能的主要模块为数据挖掘处理模块，此模块继承了多种成熟的数据挖掘算法。该模块应用合理的数据挖掘算法通过对已有数据及资源库进行数据收集、数据预处理、数据分析给用户提供个性化的旅游服务。2.5.1数据收集数据预处理的前提就是做好数据收集，收集的数据源包括页面、日志以及用户的访问记录和旅游资源库的数据，分析这些数据，为数据挖掘做好充分准备。2.5.2数据预处理数据分析之前需要对收集到的数据做预处理，处理成符合算法的数据集。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换四部分。数据清洗是对收集的数

6、据进行预处理、抽取、过滤和组织重构等操作，通过数据清洗将数据整理成具有一定主题的主题数据库，如中原山水、红色之旅等，为进一步数据挖掘提供数据基础。数据集成将不同的数据源合并成一致的数据存储，对不同城市的旅游资源包括旅游路线、就去景点、酒店预订、车票预订等进行数据分析,按照数据的相似性进行集成。数据选择通过一定的算法删除数据集中的冗余数据，达到压缩数据的目的。数据转换将数据经过合适的规范化算法整理成适合不同数据挖掘算法合适的数据形式。通过对数据进行预处理可以降低数据挖掘处理的时间，提高数据挖掘的质量，进而提髙系统的效率。数据预处理是数据挖掘模块必不可少的阶段，预处理的结果直接影响着系统推

7、荐的质量。2.5.3数据分析数据分析主要由成熟数据挖掘算法组成。通过数据挖掘算法对处理好的数据进行挖掘，挖掘出符合用户需求的规则，并通过推荐引擎将分析的结果处理成个性化的推荐页面返回给浏览器端。我们的系统暂时集成了聚类和关联规则挖掘算法。2.6开放性智能推荐系统接口设计为了提高系统的可扩展性，使系统可以不断的集成先进的数据挖掘算法，我们定义一组标准的接口供各类人员继承和调用。接口依据Java语言中的interface类型来进行定义了，所有实现此