旅游信息智能推薦系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、信息技術的飛速發(fā)展使得旅游信息呈爆炸式增長，面對海量的旅游資源，游客想要從中找到滿足其需求的旅游信息變得日益困難；另一方面，游客的旅游觀念也日益成熟和個性化，現(xiàn)有的旅游信息系統(tǒng)已不能滿足游客的日益增長的旅游需求。因此，根據(jù)游客的特征和偏好，進行旅游信息的智能化推薦已十分必要。
　　本文在綜合考慮游客的實際需求和現(xiàn)有旅游信息系統(tǒng)不足的基礎上，研究和設計了旅游信息智能推薦系統(tǒng)，本系統(tǒng)主要包括旅游景點的個性化推薦和旅行線路的合理化設計。

2、
　　旅游景點的個性化推薦是采用改進的貝葉斯分類算法(MI-NB)來實現(xiàn)的。MI-NB算法是在傳統(tǒng)貝葉斯分類算法不足的基礎上進行改進的，應用了互信息的知識，通過相對可信度R來進行特征選擇，以刪除冗余屬性，并把R作為權值引入到NB算法中，從而得到改進后的MI-NB算法。實驗證明，MI-NB算法能夠大大降低分類數(shù)據(jù)的維數(shù)，有效提高了景點推薦的準確率。
　　本文在旅行線路設計時把游客分為旅游者和考察者兩類。旅游者的線路是通過混合算