文摘

乡村旅游作为旅游业的重要组成部分,对农村经济的发展至关重要,农民收入、农村文明、新农村建设和城乡互动。同时,作为数据集的规模和复杂性不断变大,如何提高效率的关联规则算法挖掘大数据集的关联规则挖掘已成为一个热点话题。乡村旅游发展,文化和创意不仅有助于农村振兴,而且农村文化的保护和继承。先验的算法是应用最广泛的、最具影响力的挖掘布尔关联规则的算法,和大部分的现有算法是先天的扩展算法。需求、供给、市场营销和支持乡村旅游的部队,这是乡村旅游发展的核心驱动力,是由每个子系统的乡村旅游的基本需求。的主要方法之一是促进乡村旅游的持续健康发展按照性质,特点,和法律的乡村旅游目的地建设,为了创建一个动态系统长期发展,建立乡村旅游发展动力系统。对乡村旅游的研究驱动因素及其系统优化提出了。主要的旅游动态系统是通过先天的关联规则算法,分析了乡村旅游发展的驱动因素,和系统优化方法,提出了基于先验的算法。的支持,先验的算法比CD算法高出0.436和0.568高于SVM算法,和先验的算法可以极大地减少数据库的大小和提高阅读速度记录。因此,本文的研究结果可以用来提高乡村旅游的空间布局,发展城乡旅游。

1。介绍

乡村旅游有很多的资源,扩大旅游资源的概念,很多村庄,森林,牧场,渔场到旅游目的地(1]。这是一个新型的行业,是基于农业、旅游的交通工具,城市居民为主要目标,主要和第三产业(2]。乡村旅游,作为一种相对较新的旅游形式,是迅速扩大每年超过17%的速度(3]。许多国家和地区把它作为一个有效的方法阻止农业衰退和增加农民收入,这是一个农村经济改革和发展的关键驱动因素(4]。在中国乡村旅游发展的动力机制分析从系统动力学的角度和处理之间的关系加速农村发展和坚持乡村旅游的法律在中国无疑会提高乡村旅游的效率。积极作用的新农村,一个动态的系统,提高乡村旅游的效率建设社会主义旅游是非常重要的5]。

随着互联网的普及和发展,以及电子商务网站的出现,网络信息搜索已经成为一种流行方式为游客旅行之前收集信息(6]。游客,另一方面,常常陷入纠结的信息搜索和产品选择的结果严重信息过载(7]。这些大量的数据通常存储在多个设备,下一步并不是大规模的知识,但是海量存储的压力。乡村旅游和新城市化之间的关系,农村文化建设,精确的扶贫、农村生态建设和农村文化已成为一个重要的话题在今天的研究领域,和这种需求促进了发展有效的工具分析数据(8)和矿业信息(9]。

地方政府利用乡村旅游作为一种有效的手段来振兴当地经济,增加农民收入,由于中央政府的政策指导和强有力的推广10]。因此,中国的乡村旅游产业蓬勃发展11]。乡村旅游开发是一个复杂的现象,需要各个方面的协调和互动旅游开发,确保持续的需求和维护等可行的旅游景点(12]。它还需要一个有利的发展环境和积极的政策导向13]。的旅游系统优化旅游空间结构分析,有必要建立一个区域空间功能系统和识别旅游中心根据每个地区的比较优势和国家,除了关注旅游空间结构的元素。定义旅游的空间结构在一个较高的水平(14]。同时,关键是扩大旅游风景区建设和弥补的缺点旅游交通足智多谋和产品转换的研究。

本文的创新如下:(1)拟议的措施,改善和优化农村旅游发展的动力系统是决策的参考价值促进乡村旅游发展。(2)本文利用系统动力学分析方法构建乡村旅游发展的动力系统,分析了当前乡村旅游的问题和相关的制度框架内矛盾的基本原因,并提出了系统优化策略。(3)的基础上确定预测指标体系的乡村旅游发展的动力系统,先天的算法用于优化乡村旅游发展的动力系统,和生成频繁项集算法的构造和分析推测的。

2。相关工作

2.1。乡村旅游的驱动因素及其系统优化

随着乡村旅游在农村经济发展中的作用和增加农民收入,各地区乡村旅游的发展繁荣。农业和旅游的结合将促进乡村旅游产业的发展,从而进一步促进新农村建设的发展,缩小城乡差距,加快城乡一体化进程。目前,国内外已取得显著进展的研究概念、影响因素、效益分析,乡村旅游的经营管理。

悦和荣发现在他们的研究社区参与乡村旅游的社区居民参与乡村旅游的规划和决策是其可持续发展的先决条件,如果可以获得一部分经济影响(15]。于使用加拿大东部的阿卡迪亚地区作为实证研究认为,农村文化旅游的主要因素有不同的发展阶段(16]。辛格等人研究了乡村旅游的合资品牌的假设和使用美国西部地区为例,认为合资品牌效应可以使当地强在竞争激烈的旅游17]。Wang Bidayuh社区在马来西亚学习,发现当地人在社区希望参与旅游活动通过展示和分享社区的习俗和传统,但政府不采取有效措施,增加Bidayuh社区的重要性(18]。基于空间的规模和旅游交通、旅游过程Nilashi把它分成三个层次:外部交通、景区交通从城市旅游中心,内部交通。他认为,高质量是现代旅游交通的特点,是一个决定性因素在旅游业的竞争力19]。

研究中国的乡村旅游起步较晚,现在,农村发展模式如B&B,退休的度假胜地,和农业休闲越来越成熟的巨大的政治和社会经济背景下。因此,乡村旅游的实际和潜在的消费需求非常强劲,这符合城市居民回归自然的消费心理,并帮助农民睁开眼睛,更新他们的概念,改变他们的生活方式和生活条件。

2.2。先验的算法

系统理论认为,系统是一个有机整体与特定功能由几个相互作用和相互依赖的组件与流动的物质,能量和信息。然而,一些当代农村地区具有独特的工业结构和小农经济下滑。年轻人喜欢离开农村土地,留下许多破旧的建筑,废弃的社区,和没有商业开发,农村振兴之路还很长。此外,还有爆炸的各种人,积累的数据,以及如何有效地利用这些数据来改善生产和人们的生活是一个重大的挑战。

刘等人首次提出这个问题事务项集之间的关联规则挖掘在客户事务数据库,和自那时以来,许多研究人员进行了大量的研究在关联规则挖掘20.]。王曹和生成候选项集编码交易记录到表中,然后执行不同操作频繁项集和计算1 s的数量在不同的结果21]。谢提出了一个动态哈希修剪算法,不仅消除了不满意的候选人设置在每个迭代中,而且还可以消除记录在数据库中,不包含频繁集,它可以减少数据库的大小和所需的时间扫描所需的时间扫描数据库(22]。小王和高分区基于1-itemsets交易记录和计算的支持候选人1-itemsets通过选择最低的项目支持1-itemset,候选元素集,然后将候选人的支持元素集的交易记录遍历元素1项频繁集的基于前面的分析(23]。席尔瓦等人提出了一种分区算法,逻辑水平数据库分为几无重复的模块,然后读取每个模块与数据库中的记录的ID作为一组元素,然后相交这些ID元素集生产当地频繁元素设置(24]。

先天是最经典的算法和数据挖掘中常用的算法技术。协会分析仍有相当大的应用在商业营销数据分析需求,而模糊聚类算法仍然是抑制领域的大规模数据挖掘由于较高的资源开销。

3所示。乡村旅游的驱动因素和系统优化的想法基于先验的算法

3.1。文化和创造性的乡村旅游发展的驱动因素

需求和供给机制,推动乡村旅游发展可以概括如下25]。例如,在乡村旅游的初级阶段,发展缓慢,只有少数游客参观,所以这一阶段是更多关于当地居民的商业行为。文化和创意的乡村旅游发展的驱动因素分为三个方面:需求,因,economic-driven,基于文化和创造性的乡村旅游发展的特点和政治取向的综合旅游开发与区域经济26]。许多人们和组织合作来帮助指导农村文化旅游的长期保存,确保其长期生存能力。结构模型构建基于文化和创意旅游开发的安排司机和每个司机的影响因素。这是显示在图1。

首先,它是由需求驱动的。当代农村地区有自己的迫切需要发展,农业产业结构的改革和建设新农村文化的发展已成为不可避免的因素和创造性的农村环境。先天的算法使用更多的支持,它代表的比例交易事务日志包含这个项目集。数学公式是 ——交易记录的数量。

乡村旅游资源的概念应该是任何物质和非物质资源在农村领域,吸引游客和能够带来经济、社会和环境效益的领域。为了推荐准确、多样化和个性化的旅游产品给用户,四个领域的数据信息需要传达:用户需求,用户偏好,限制,和旅游资源数据库。鉴于itemset的重量 是 ,在哪里 。项目集的加权支持是 - - - ; ——数据库中的事务总数。

在整个区域旅游的角度来看,我们深入分析相关概念的内涵旅游空间结构、识别和分析城市旅游空间结构的元素和形式,并进一步指导城市旅游空间结构的优化。给定一个事务数据库,支持和最小支持的数量应满足的属性设置是频繁的,如果用户输入的最小支持吗分别分吃晚饭

当有两个 - - - - - -维的向量 和 ,它们之间的欧氏距离

它结合了各产业的各种资源,增强产品功能,突出地域文化特色,并提高乡村旅游的竞争力,都在收集自己的乡村旅游人力资源的前提。乡村旅游资源多样化,不仅包括资源与农民生产和生活,也自然旅游资源如地球人类景观、水景、和生物景观在全国(27]。文化旅游资源包括休闲、知识、健身和购物,以及农村环境和文物和架构。因此,司机应该分为客观或主观的需求,与客观需求进一步细分为城市污染和农村发展(28]。城市居民和农村居民的需求分为两类。自然和人类的条件下分离的资源需求(29日]。农业和旅游一体化,另一方面,是乡村旅游的一个关键特性。大多数农民农业和旅游在他们自己的社区。他们有能力把生活和商业资产的生产性资产。小投资,低风险,操作灵活,正确的种植时间,并明显的本地化,非常适合农民的最好方法之一,是农民摆脱贫困,实现他们的梦想的现代化。一个属性的项目集包含这个交易记录的数量itemset的交易记录,称为支持事务的数量。数学公式是

最后,强大的生产力和现代化水平的提高,推动经济发展,显著降低现代工人的工作时间,把更多的时间用于人员和乡村旅游的发展提供依据。农村和投资的两个核心因素形成背后的驱动力对乡村旅游的需求。指导下思考空间规划的概念和基本理论的空间设计,空间层次的乡村旅游的宏观层面是澄清的帮助下乡村旅游资源点,乡村旅游产品系列,乡村旅游分区。在许多驱动因素,基础设施的建设和完善成为一个基本因素。道路、水、电等基础设施建设改善农村地区的可访问性、旅游业务的便利,以便更容易的农村自然资源转化为旅游资源,和农民,发展旅游、参与提供最基本的支持力量。

3.2。基于先验的算法优化的动态系统

旅游产品的旅游建议包括六个方面:旅游、娱乐、购物、食物、住宿、和旅游。然而,乡村旅游的优化系统不应盲目开发和匆忙。相反,它应该在旅游市场,考虑到农村的位置交通、资源共享、社会和经济发展,等等,来确定每个地区的旅游业发展的方向。然而,受限于时间和消费支出和其他限制,景区的实际数量由用户访问一年只有少数,和景点的数量,用户一起旅行也非常小,所以旅游数据相对稀缺。因此,推理的关联规则算法。算法的流程图先天图所示2。

首先是举行。景区在旅游开发业务是将一部分当地居民生活的前台展示,后台基本上在一个封闭的方法。确定类型的乡村旅游目的地的前提是要找到影响因素,可以正确反映乡村旅游目的地的特点。乡村旅游评价的地方,大部分的旅游资源要素,旅游基础设施条件,地理位置和交通条件,选择和外部支持条件和众多的评价因素列出。我们使用一个 - - - - - -维随机变量来表示的权重因子 ,即。,the weighted sum of基向量来表示 。

由于用户的需求、产品偏好、和约束可能会反映在用户看到的旅游信息,文本分类方法用于提取频繁集的历史关键字搜索和被用户生成一个用户偏好字典。因素系数的绝对值函数的回归方程作为惩罚项添加到模型中进行一些回归系数小。由回归系数的绝对值并不足以解释因变量可以直接更改为0。套索的表达方法可以写成:

主要的思想是将数据库中的实例分成相应的基于属性值的不同子集。然后,基于近似分类规则属性生成之间的上下关系除以条件属性子集,子集除以决定。Apriori-based旅游动力系统优化的算法如图3。

第二种是以利润为导向,通过科学规划和强有力的指导,因此,大多数农民可以找到自己的利益之间的结合现代化和农村,使他们意识到农村是乡村旅游的核心吸引力和起源的有价值的资源,致力于乡村旅游,所以农村特征可以被继承和优化。基于排名算法的基本理论是建立连接词与词之间的语义关系,构建一个模型,文本等级和递归地计算词的价值基于他们共同的“选票”。每个词的价值取决于其词投票得分和投票的大小本身,和这个词大的值被认为是重要的词。这也表明,线性规划问题的解是一个整数解。多样性约束转化为一个上界和下界约束分类、优化问题如下: - - -偏好得分矩阵; ——最后一场比赛。

数据库的扫描和项数,然后满足的东西过滤掉,这样的频繁集1-itemsets可以获得。因此,特征向量是用来描述数据库中的相关数据更相似。不同的数据属性特征的变异参数可以使用以下公式计算。 ——数据库中的数据量; ——数量的数据属性; ——数据属性特性的差异。

最后,组织。通过建立组织等乡村旅游协会和乡村旅游合作社,分散的弱势群体是组织为弱势群体提供支持和指导培养发展机遇和能力通过科学规划和合理的制度安排。另外,当比较和分析不同维度的因素数据,他们需要标准化。的价值因素在所有样本: ——中值的因素 ; 的标准偏差的因素 。

然后,根据用户的当前搜索关键词,先天的算法是用于关联字典和提取用户的趋势,因此推荐旅游信息匹配用户的当前利益的趋势。在这个阶段,这些候选人频繁集的每个模块都取消了,因为他们已经在全球频繁集,和那些不能频繁集的候选人也消除了。然后,一个新的平均值计算出每个集群并不断重复,直到准则函数收敛。采用平方误差准则,定义如下: ——平方误差的总和所有对象的数据集 ——点空间 ——给定对象 ——集群的平均值 。

然后遍历事务日志,从候选人兄弟itemset节点支持的事务数计算。事务日志,如果它不包含前缀树节点,那么事务日志必须不包含一组候选元素由所有节点的节点树,提高统计的效率对前缀组的支持。

4所示。应用程序和算法分析先验的乡村旅游动力系统的优化

4.1。生成和分析先天的频繁项集的算法

在并行环境中,我们经常遇到的问题,在一个任务开始之前,我们试图分发任务同样每个处理器,希望每个处理器将满负荷工作。因此,关联规则挖掘的重点是第一步,生成所有的频繁集。基本思想是首先项集,生成候选项集评判的最小生成频繁项集的支持。继续把复杂的频繁项集生成候选项集,继续判断最小生成频繁项集的支持,等等,直到发现最大频繁项集。为了验证算法的有效性的先验的,先天的支持算法和支持向量机算法实现在电脑上运行Windows 11操作系统,和比较实验与不同数量的东西。结果如图4和5。

首先,项目集的支持的候选项目集计算,即,而在事务数据库中每个事务。如果一个事务的事务数据库包含一个候选项目集,候选项目集持有人增加1。itemset的支持是项目集的频率,即。,the number of records in the entire dataset that contain the itemset. If the frequency of an itemset is greater than some frequency threshold, it becomes a frequent itemset. However, as each processor runs for a period of time, it is often the case that some processors finish quickly while others finish slowly. These processors become bottlenecks and affect the overall task completion. Therefore, in practice, the content of the database is generated from the transaction data of the e-commerce website, and then based on these data, the aforementioned data mining techniques are used to generate frequent itemsets, which in turn extract knowledge and eventually become the recommendation routes recommended to users. The pruning effect would be better if the granularity of the database is finer, but of course within a suitable range. The chunking support is shown in Table1。

第二,通过添加分区技术,关联规则的方法,阅读的效率数据有所改善,这有助于提高协会分析操作的效率,还提供了并行处理的可能性。频繁项集的提取是通过迭代分级搜索,添加事务日志属性分类树中的每个节点,从而减少事务日志的数量时,必须遍历计算候选元素集的支持。它是通过从原始数据库中提取和加载数据使用一个数据清理工具和处理它。下一个任务是提取使用上面的关联规则挖掘算法和生成的挖掘结果存储在知识库(知识)。为用户(游客),一个合理的和廉价的行程没有多个比较和繁琐的查询是可用的。

最后,频繁项目集的集合项集支持大于最小候选项集的支持,但这并不足以支持,而且还为他们设置一组标准的元素的信心。一个有用的关联规则必须满足两个条件:支持和信心。计算候选项集的过程中,使用二进制编码项集和交易记录和操作之间的二进制集之间使用相反的操作集。也就是说,itemset探测项目集 用于排气所有频繁项集在数据集,直到没有更频繁项目集可以找到。随着乡村旅游的发展,农村经济参与市场经济,改善农村地区的竞争力和获得更先进的文化概念和想法会给新农村的发展。因此,当客户访问一个旅游网站,访问痕迹记录,这些记录是非常有用的,和这些记录可以作为数据挖掘模块的原始数据库为数据挖掘提供数据源。

4.2。负载平衡优化分析

本节的重点是探讨如何动态地分配数据,以便每个处理器尽可能平衡工作负载在运行和最大化并行化。

首先,数据库分区使用集群技术与虚拟分区的要求去除技术的数据库分区尽可能倾斜。关联规则不仅是基于提供的支持和信任简单地找到相关的规则,我们也可以扩展它们。数据库是扫描事务矩阵进一步定义的基础上,构造和行为都是枚举建设过程中元素的集合。的空间复杂度,改进算法处理数据从头开始并分配逻辑数组数据表,所以源数据库中的数据是由1和0,占用更多的存储空间比原来的数据存储。直接并行节点的多米诺骨牌的连锁反应,如果一个节点的任务失败,整个任务无法完成。方法实现采样方法的基础上,将发挥积极作用为经典数据挖掘任务关联算法。优化实验对候选人代执行标准使用模拟生成的数据集。标准数据集是先天的测试算法,CD算法,支持向量机算法。候选集生成的实验结果如图6- - - - - -8。

接下来,数据库分为多个间隔相同的大小。假设数据库中的元素的集的数量 ,当计数1-itemsets, 1-itemsets的支持向量可以获得每个区间。然后,输入一个二维数组,下标和组合的频率都存储在这个数组方便找到频繁的元素集。如果集群中的任务的数量特别大或小,它仍然会导致负载不均的问题。所以,我们需要确保同质性不仅控制模块之间,也发生在模块。然后遍历事务日志,事务日志中包含所有可能的子集插入二项树,当事务日志应该增加支持的事务组项的数量在一个事务日志的所有子集。在事务数据库中每个事务操作的项目根据既定的降序排列生成的一维目标项目的支持,和每个事务需要一个新的链接在根节点。每个元素的支持组先天的算法,CD算法和SVM算法可以通过计算获得的支持所有1元素集,分别如表所示2。

最后,假设每个模块可以获得同样数量的间隔从每组元素集的分布在每个模块也应该相当统一,通常比随机的分区。这包括过程,如候选项集生成、事务日志匹配,计算候选项目集的支持。然而,随着开采数据库增长,需要很长时间来生成候选项集和计算他们的支持在应用该算法每次迭代的先验的。因此,当一个4-item候选人设置生成,最终终止,因为没有新的频繁项集的算法。其中,的值属性分类数据处理,通常使用布尔关联规则,因为它可以显示不同属性之间的关系。对于处理数值属性,它通常使用数值关联规则。只有一个扫描生成所需的数据库集群矩阵来代替原来的事务数据库。在生成频繁项集时,只有部分的分组数组需要相应的操作,这可以大大提高算法的运行效率。

5。结论

术语“乡村旅游”和“可持续发展”是指旅游活动发生在农村地区,“农村”和“可持续发展”为标准,和农村的自然和文化旅游资源。当前的中国旅游发展驱动系统可分为四个子系统基于乡村旅游发展的综合分析:引力系统,要求系统、中介系统和支持系统。乡村旅游的发展可以分为三个类别:需求,因资源和economic-driven。Apriori-based方法的算法的乡村旅游驱动因素及其系统优化提出了动力系统所面临的特殊问题领域的旅游。可以生成频繁项目集使用该算法通过计算局部聚类矩阵,只需要扫描一次数据库,生成一系列不同的矩阵聚类。同时,频繁的元素集的先天生成算法的研究从动态的角度来看互动因素,和执行负载平衡优化分析。系统可以提取相关信息消费者偏好的旅游景点并生成反馈信息提取后有益的旅游管理系统,比较,分析旅游管理系统中的数据使用先验的算法。因此,改进先验的算法提高搜索效率,同时减少工作量。乡村旅游可以执行各种功能,包括振兴经济,协调社会,改善环境,促进城乡一体化,利用乡村旅游驱动力因素基于先验的算法及其系统优化方法。此外,在一个积极的互动,它能有效地促进社会主义新农村建设和乡村旅游的发展。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从作者要求。

的利益冲突

作者没有任何可能的利益冲突。

确认

本研究支持的年轻骨干教师河南省高校工程,研究文化和旅游的集成驱动高质量的河南省乡村旅游的发展,ggjs260批准号2019。