ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Autres revues >>

Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
Nouvel éditeur en 2019
 

 ARTICLE VOL 23/5 - 2018  - pp.159-173  - doi:10.3166/isi.23.5.159-173
TITRE
Conception et mise en oeuvre d’un système de recommendation du tourisme intellectuel basé sur l’internet des objets

TITLE
Design and implementation of intelligent travel recommendation system based on internet of things

RÉSUMÉ

Le développement rapide de l’internet des objets a accéléré le processus d’informatisation touristique. Face aux défis du Big Data, les recommandations du tourime intellectuel sont très appréciées. Basé sur Hadoop, cet article conçoit le traitement des données touristiques dans l’environnment de l’internet des objets, puis construit des outils de données relationnels et des clusters distribués, et les configure pour que le programme puisse mieux fonctionner sur le cluster. Le mécanisme d'exécution et la méthode de programmation de MapReduce sont adoptés comme algorithme principal et l'algorithme classique de data mining de FP-Growth est parallélisé afin de réaliser le service d'informations touristiques recommandé. La conception du système de recommandation est plus intégrée et les services fournis sont plus complets et personnalisés, ce qui rend la plate-forme de services de voyage plus conviviale et améliore l'expérience utilisateur.



ABSTRACT

Along with the rapid development of Internet of Things, the informationization process of travel industry has been speeded up. In the face of the challenge of big data, the recommendation of intelligent travel service has been highly praised. Under the environment of Internet of Things, this study deals with the travel data based on Hadoop, then sets up the relational data tool and distributed cluster, and configures it to ensure that the program can operate well on the cluster. The operation mechanism and programming method of MapReduce are adopted as the core algorithm. At the same time, the classical FP-Growth data mining algorithm is parallelized, and then the recommendation travel information service is realized. The recommendation system is more integrated and the provided service is more comprehensive and personalized, which makes the travel service platform more humanized and experience better for users.



AUTEUR(S)
Y. LI

MOTS-CLÉS
internet des objets, tourime intellectuel, plate-forme de recommandation, hadoop.

KEYWORDS
internet of things, intelligent travel, recommendation platform, hadoop.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 12.5 €
• Non abonné : 25.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (248 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier