TY - A2的歌,爱宝AU -拉姆赞•Bushra盟——Bajwa伊姆兰萨瓦尔盟,贾米尔诺里盟,阿明Riaz Ul AU -拉姆赞•Shabana盟——殿下,法盟-萨瓦尔纳迪姆PY - 2019 DA - 2019/10/31 TI -一个智能推荐系统的数据分析使用机器学习SP - 5941096六世- 2019 AB -在最近一段时间,选择一个合适的酒店的位置和预订住宿旅客已成为一个关键问题。在线酒店搜索一直以非常快的速度增加,变得非常耗时的由于存在大量的在线信息。推荐系统(RSs)正因其决策的意义和重要性提供所需的产品或服务的详细信息。收购酒店建议在处理文本酒店点评,数值,选票,评级,和数字视频的观点变得困难。生成正确的建议,我们也提出了一个智能方法处理大型异构数据实现潜在客户的需求。协同过滤(CF)的方法是最受欢迎的RS技术生成的建议。我们提出了一种新颖的CF推荐方法经验性情绪分析是用来实现酒店由极性识别特征矩阵。我们的方法结合了词法分析,语法分析,语义分析来理解人气酒店功能和客户类型的分析(个人、家庭、夫妻等)。拟议的系统建议酒店基于个性化推荐的酒店功能和客户类型。发达系统不仅有能力处理异构数据使用Hadoop大数据平台也建议酒店类根据客人类型使用模糊规则。 Different experiments are performed over the real-world datasets obtained from two hotel websites. Moreover, the values of precision and recall and F-measure have been calculated, and the results are discussed in terms of improved accuracy and response time, significantly better than the traditional approaches. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2019/5941096 DO - 10.1155/2019/5941096 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -