基于稀疏聚类算法的关中地区旅游信息资源共享研究

• 作者: 何奇彦
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游 信息资源 稀疏聚类算法 SCA算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 116-118
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.02.116

摘要

关中地区作为陕西历史文化的集中地,发展旅游是政府促进国民经济增长的有效手段之一,如何将当地旅游信息资源实现共享,增加客户的认可度是此领域学者研究的重点问题之一.本文利用稀疏分量分析并建立了K子空间聚类算法,克服了常规SCA算法无法克服的困难,实现对旅游信息资源的共享.证明了传统的SCA算法只能执行单显性SCA,不能执行多个显性SCA,但是所提出的基于K子空间聚类的SCA算法可以克服这个困难,通过该稀疏聚类算法可提升对旅游信息资源的共享的自主学习,为客户提供更为准确的旅游资源推送,通过对关中地区旅游信息资源共享的实验分析证明了稀疏聚类算法在该领域研究的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何奇彦		26	34	3.0	4.0