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贝叶斯网络模型在旅游大数据下的应用
摘要:随着互联网的飞速发展与各大旅游网站市场规模多样化发展,越来越多“挑剔”的游客对于旅游服务个性化的要求明显提高.面对如此大量且复杂多样的旅游信息,探究精确、高效的个性化旅游推荐方案就现阶段而言具有较好的应用前景.
对于旅游景点个性化的推荐,本文借助贝叶斯分类模型算法来进行实现.我们在传统贝叶斯分类算法的基础上增添互信息的概念,通过计算出可信度R来筛选出特征数从而进行选择,主要目的是删除多余条件属性,同时把相对可信度R作为权重值用于贝叶斯算法的计算.通过理论分析及实验说明,改进之后的贝叶斯算法能够有效地减少条件属性
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