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數據。因此無法直接用于Coterie模式挖掘．同時傳統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。隨著社交網數據規模的不斷增大。傳統組模式聚類算法的效率受到了極大挑戰，因此，為高效處理大規模社交網軌跡數據。使用帶有優化聚類的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于傳統組模式旅游路線推薦質量，且能有效處理大規模社交網軌跡數據．
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