基于分类器组合算法的旅游项目推荐

摘要：

使用基于Boosting技术的Adaboost.M1方法组合分类器，为实现旅游项目推荐调整基础学习算法C4.5决策树算法，使之能直接应用于加权的训练集，同时避免在组合分类器的每次迭代中对训练集进行重新抽样。Adaboost.M1方法在旅游项目推荐的应用中更易于实现，旅游公司数据试验表明该算法能帮助旅游公司快速地为游客提供适合的旅游项目推荐，安排旅行计划。

关键词： 组合分类器 决策树 旅游项目推荐 训练集

作者: 姜季春 陈梅 王翰虎

作者单位: 贵州大学计算机科学与信息学院 贵阳 550025

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年西南地区网络与信息系统学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 144-147

在线出版日期: 2009-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）