基于MapReduce的Coteries軌跡模式挖掘及個性化旅游路線推薦
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Coterie是一種異步的組模式，要求在不等時間間隔約束下找出具有相似軌跡行為的組模式，而傳統(tǒng)的軌跡組模式挖掘算法往往處理具有固定時間間隔采樣約束的GPS數(shù)據(jù)。因此無法直接用于Coterie模式挖掘．同時傳統(tǒng)組模式挖掘存在語義信息缺失問題。降低了個性化旅游路線推薦的完整度和準確度．為此。提出基于語義的距離敏感推薦策略（DRSS）和基于語義的從眾性推薦策略（CRSS）．此外。隨著社交網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大。傳統(tǒng)組模式聚類算法的效率受到了極大挑戰(zhàn)，因此，為高效處理大規(guī)模社交網(wǎng)軌跡數(shù)據(jù)。使用帶有優(yōu)化聚類的MapReduce編程模型來挖掘Coterie組模式，實驗結果證明，MapReduce編程模型下帶優(yōu)化聚類和語義信息的Coterie組模式挖掘，在個性化旅游路線推薦上優(yōu)于傳統(tǒng)組模式旅游路線推薦質(zhì)量，且能有效處理大規(guī)模社交網(wǎng)軌跡數(shù)據(jù)．
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