云计算驱动：旅游数据关联与语义相似度并行计算的创新研究

云计算-旅游数据关联化及语义相似度计算并行化研究与实现是一个针对大数据时代背景下旅游业发展的关键技术探索。在信息爆炸的时代，网络数据的增长速度惊人，数据的复杂性和多样性导致了"信息孤岛"问题，限制了数据的共享和利用。为了打破这一困境，关联数据的概念应运而生，通过将不同来源的数据相互关联，使得数据价值得以最大化。 旅游作为社会生活的重要组成部分，其信息化水平对于现代旅游业至关重要。传统的旅游信息系统常常依赖于万维网技术，但这种架构不利于计算机理解和用户交互。语义网的兴起改变了这一状况，使得计算机能更好地理解数据，资源开放性增强，促进了旅游信息的整合与共享。通过收集、处理和利用旅游服务数据，构建旅游本体，如定义类、属性和实例，实现了对旅游领域的概念化描述，有助于消除数据隔阂，促进跨领域、跨行业的资源共享。 论文的核心内容在于关联旅游数据语义相似度的计算。针对大规模关联旅游资源数据集，作者探讨了如何提高计算效率。首先，利用JENA将旅游本体的OWL文件转换为RDF三元组，实现数据的结构化和关联。接着，对比研究了三种经典RDF相似度计算方法，旨在找到更为高效的方法。引入MapReduce并行计算框架，设计了一套并行化计算策略，旨在在处理海量数据时显著提升效率。 实验部分在Hadoop平台上搭建集群，对解析后的RDF数据进行测试。结果显示，与传统平台相比，采用并行化相似度算法的Hadoop集群在处理能力、效率和可扩展性方面表现出色。这不仅提高了数据处理速度，还提升了数据的共享和复用价值，使得旅游信息能够以更广泛的形式服务于用户，推动了旅游业的智能化和信息化进程。 该研究在云计算背景下，结合旅游本体和关联数据，探索了语义相似度计算的并行化策略，为旅游业的大数据分析提供了有力的技术支持，对提升旅游信息系统的智能程度和数据价值具有重要意义。关键词包括：旅游本体、关联数据、语义相似度、JENA、并行计算和MapReduce。