旅游大数据的MapReduce客户细分应用  

Application of Tourist Segmentation Based on MapReduce under Big Data of Tourism

作　　者：汪永旗[1,2] 王惠娇[3] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018 [2]浙江旅游职业学院旅行社管理系,浙江杭州311231 [3]浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018

出　　处：《华侨大学学报（自然科学版）》2015年第3期292-296,共5页Journal of Huaqiao University(Natural Science)

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(Y14D060013);浙江省教育厅校企合作项目(FW2013031)

摘　　要：分析K-means聚类算法和Hadoop云平台的特点,对聚类算法进行改进,给出算法的MapReduce实现.通过加速比实验和旅游数据细分实验,验证了算法的有效性和高可扩展性.针对旅游大数据的特点,构建了多指标的RFM扩展模型,通过文中算法聚类,得到与预期相近的聚类结果.实验结果表明:文中算法具有较高的实用价值.First,the characteristic of K-means clustering algorithm and Hadoop cloud platform is analyzed in this paper, the improvement of K-means clustering algorithm and its implementation of MapReduce are given.Then,the experiments of speedup and tourist segmentation are given to illustrate the effectiveness and the high scalability of the proposed meth-od.Finally,according to the characteristics of tourism big data,a multi index RFM model is built,the clustering results which are expected indicate that the algorithm is highly practical.

关 键 词：旅游大数据 MAPREDUCE模型 聚类 客户细分 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]