旅客需求推荐方法

摘要

本发明涉及一种旅客需求推荐方法，该方法在历史交易数据，等级信息等常规结构化数据的之上，通过JS嵌码的方式收集用户在网站的在线行为等非结构化数据，采用分布式文件系统HDFS作为统一的存储平台，通过Mahout和Storm技术为分别用户提供基于训练模型的离线推荐和在线推荐。本方法不仅扩大了推荐数据的利用范围，提升了推荐精度，而且整合了实时推荐和离线推荐，推荐性能更加稳定。

主权项

旅客需求推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，收集客户信息，历史交易数据，等级信息等常规结构化数据;步骤2，通过JS嵌码的方式收集用户在网站的在线行为等非结构化数据；步骤3，将收集到的数据统一存放到分布式文件系统HDFS；步骤4，在Mahout框架上选择推荐模型，并利用收集到的数据训练推荐模型；步骤5，利用Mahout框架采用训练好的模型基于历史数据做离线推荐，并将推荐结果存储到HDFS；步骤6，当用户登录网站，为用户提供离线推荐；步骤7，浏览网站的过程中触发事件，为用户提供基于Storm的在线推荐。