基于MapReduce的Coteries軌跡模式挖掘及個(gè)性化旅游路線推薦

　　Coterie是一種異步的組模式，要求在不等時(shí)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(shí)間間隔采樣約束的GPS數(shù)據(jù)。因此無(wú)法直接用于Coterie模式挖掘．同時(shí)傳統(tǒng)組模式挖掘存在語(yǔ)義信息缺失問(wèn)題。降低了個(gè)性化旅游路線推薦的完整度和準(zhǔn)確度．為此。提出基于語(yǔ)義的距離敏感推薦策略（DRSS）和基于語(yǔ)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(lái)挖掘Coterie組模式，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，MapReduce編程模型下帶優(yōu)化聚類和語(yǔ)義信息的Coterie組模式挖掘，在個(gè)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)．