摘要
随着旅游业的快速发展,在线旅游信息搜索已经成为游客制定出行计划的主要依据。如何在海量的信息中找到自己喜欢并关注的景点,为游客提供个性化的服务,已成为电子旅游产业发展的一个重要趋势。本文设计了一个旅游景点推荐系统,通过将旅游景点推荐与数据挖掘中的Apriori算法进行结合,以及分析与挖掘频繁项集中的关联性信息,实现为用户推荐感兴趣的景点。实验测试的结果表明,该系统各项功能的达到了设计要求,能够较好地满足用户个性化的需求。
With the rapid development of the tourism industry,online tourism information search has become the main basis for tourists to formulate travel plans.How to find the attractions that one likes and pays attention to in the vast amount of information,and provide personalized services for tourists,has become an important trend in the development of the electronic tourism industry.This article designs a tourist attraction recommendation system,which combines tourist attraction recommendation with the Apriori algorithm in data mining,and analyzes and mines the correlation information in frequent itemsets to recommend interesting tourist attractions to users.The experimental test results indicate that the various functions of the system meet the design requirements and can better meet the personalized needs of users.
作者
王茸
李强
何颖
郭娅
吴小敏
杨政林
黄贻望
WANG Rong;LI Qiang;HE Ying;GUO Ya;WU Xiaomin;YANG Zhenglin;HUANG Yiwang(School of Data Science,Tongren University,Tongren,China,554300)
出处
《福建电脑》
2023年第9期95-99,共5页
Journal of Fujian Computer
基金
2022年国家大学生创新创业训练项目(No.S202210665041)
2021年中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(No.2021ITA02018)资助。
作者简介
王茸,女,2001年生,主要研究领域为机器学习、软件开发等。E-mail:1061657436@qq.com;李强,男,1977年生,主要研究领域为高等教育教育教学、基础数学、数学建模等。E-mail:810848463@qq.com;何颖,女,2000年生,主要研究领域机器学习、web前端等。E-mail:1904371438@qq.com;郭娅,女,2000年生,主要研究领域机器学习、数据分析等。E-mail:1794789562@qq.com;吴小敏,女,1999年生,主要研究领域机器学习、数据分析等。E-mail:1782624590@qq.com;杨政林,男,1999年生,主要研究领域机器学习、web前端等。E-mail:1033461988@qq.com;黄贻望,男,1978年生,主要研究人工智能、服务计算、形式化方法等。E-mail:458051500@qq.com。
