1、隨著經濟的蓬勃發(fā)展,人們的生活水平不斷提高,旅游業(yè)也得到了前所未有的發(fā)展,旅游電子商務應運而生。旅游商家之間的競爭日益激烈,如何整合資源,為旅游者提供滿意的服務,從而形成穩(wěn)定的客源成為商家競爭的熱點。如今旅游商家面臨的一個共同的問題就是旅游電子商務系統(tǒng)收集了大量的數據,卻沒有得到真正有價值的信息。把數據挖掘技術應用到旅游電子商務,通過對相關數據的挖掘,進而為旅游者提供個性化的服務成為旅游服務商家提升自身競爭力的有效方式。
　　本文

2、首先介紹了旅游電子商務相關概念、存在的問題及發(fā)展方向。并分析了在旅游電子商務推薦系統(tǒng)中所使用的相關技術。詳細的介紹了個性化推薦系統(tǒng)中常用的幾種推薦算法。
　　本文主要研究了旅游電子商務個性化推薦系統(tǒng)及數據挖掘在推薦中的應用。本文在研究個性化推薦技術的基礎上,構建了一個旅游電子商務個性化推薦方法,即先聚類后關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法。利用用戶的瀏覽行為數據建立用戶-產品興趣度矩陣,然后利用聚類方法對用戶進行聚類分析,在同一類用戶的事務數據庫

3、中進行關聯(lián)規(guī)則挖掘,然后在線對關聯(lián)規(guī)則進行過濾,將結果推薦給用戶。
　　針對旅游電子商務數據異構問題,用戶對產品的評分值不容易得到、用戶-產品評價信息不足的情況下,提出了運用用戶-產品興趣度矩陣來代替用戶-產品評價矩陣的方法,同時提出了用戶-興趣度矩陣模型的創(chuàng)建方法,從而解決了用戶-產品評價信息不足情況下的推薦問題。
　　改進了關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。針對傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法挖掘效率低的情況,提出了一種新的挖掘關聯(lián)規(guī)則頻繁項目集的