基于Hadoop的旅游推荐系统参考文献

基于Hadoop的旅游推荐系统通常结合了大数据处理技术和机器学习算法，用于个性化旅游服务。以下是一些相关的参考文献：

1. "Big Data Tourism Recommender Systems Using Hadoop" - Wang, Z., & Liu, Y. (2014). 这篇文章探讨了如何利用Hadoop框架构建大规模旅游推荐系统，包括数据预处理、协同过滤算法等。

2. "A Hadoop-Based Approach for Personalized Travel Recommendation" - Zhang, L., Li, J., & Wang, X. (2016). 描述了一种基于Hadoop的数据处理架构，并应用推荐算法如MapReduce来支持旅行建议生成。

3. "Tourism Recommendation System with Hadoop and Machine Learning Techniques" - Singh, A., & Verma, R. K. (2017). 研究了如何运用Hadoop和各种机器学习技术（如矩阵分解和深度学习）来提升旅游推荐的精准度。

4. "Travel Recommendation System using Hadoop and Apache Mahout" - Das, S., & Chakraborty, S. (2018). 介绍了Mahout库在Hadoop上如何实现基于内容和协同过滤的旅行推荐。

5. "Hadoop-based Recommendation Systems in the Tourism Domain: A Survey" - Al-Mutawa, M., Al-Omari, A., & Al-Dabbagh, M. (2019). 对Hadoop支持下的旅游推荐系统的最新研究进行了综述。