本發(fā)明涉及一種大數(shù)據(jù)智慧旅游系統(tǒng)，尤其涉及一種個性化定制的大數(shù)據(jù)智慧旅游系統(tǒng)，屬于旅游信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和路徑規(guī)劃。

背景技術(shù)：

1、隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們生活水平的提高，旅游逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。旅游不僅是從一個地點到另一個地點的簡單行進(jìn)過程，更是包括外出游覽、觀光、娛樂在內(nèi)的綜合性活動。隨著疫情的結(jié)束和現(xiàn)代人生活節(jié)奏的加快，旅游業(yè)迎來了井噴式的發(fā)展，不僅推動了城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也滿足了人們?nèi)找嬖鲩L的美好生活需求。

2、然而，當(dāng)前的旅游體驗仍然存在諸多問題。大部分游客在選擇旅游目的地時，往往跟隨潮流，傾向于選擇較為出名的旅游景點或網(wǎng)紅景點，導(dǎo)致旅游景點選擇單一，尤其在節(jié)假日期間，游客集中涌入，造成景點人滿為患，影響了整體旅游體驗。此外，當(dāng)前的旅游方式主要以自駕游和跟團(tuán)游為主，但這兩種方式也存在各自的不足：跟團(tuán)游行程緊湊、約束性強(qiáng)，缺乏深度體驗；自駕游雖然靈活自由，但由于受限于互聯(lián)網(wǎng)提供的有限景區(qū)信息，往往難以進(jìn)行合理的旅游規(guī)劃。

3、在現(xiàn)有技術(shù)中，旅游攻略的匹配方法也存在顯著不足?，F(xiàn)有系統(tǒng)通常依賴用戶輸入預(yù)期的旅游目的地，然后展示若干攻略供用戶選擇。然而，這些攻略往往缺乏與用戶個性化需求的相關(guān)性，需要用戶自行篩選，容易產(chǎn)生厭倦感，降低使用效率。此外，現(xiàn)有的旅游攻略大多基于其他用戶的主觀分享，缺乏系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的分析，導(dǎo)致用戶在實際旅游中無法獲得全面的參考信息，進(jìn)一步影響了他們的旅游體驗。

4、為了解決上述問題，有必要設(shè)計一種基于用戶行為分析的旅游攻略智能匹配生成方法，通過分析人群畫像、篩選旅游數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)生成符合用戶需求的個性化定制旅游方案，以提升用戶的旅游體驗和游玩效率。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是提供一種能夠提高旅游定制方案合理性的，個性化定制的大數(shù)據(jù)智慧旅游系統(tǒng)。

2、技術(shù)方案：本發(fā)明所述的一種個性化定制的大數(shù)據(jù)智慧旅游系統(tǒng)，包括：

3、用戶登錄模塊，用于為用戶提供注冊登錄功能，保護(hù)用戶信息安全；還包括數(shù)據(jù)采集和錄入單元以及用戶標(biāo)簽庫；所述數(shù)據(jù)采集和錄入單元用于收集用戶的基本信息、旅游偏好信息和歷史旅游數(shù)據(jù)，生成用戶的用戶標(biāo)簽，存入用戶標(biāo)簽庫；所述旅游偏好信息，包括旅游類型、預(yù)算范圍、出游時間、停留時長和交通工具偏好；所述用戶標(biāo)簽庫，用于存儲用戶標(biāo)簽；

4、旅游數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模塊，包括信息調(diào)用系統(tǒng)和旅游信息庫；所述信息調(diào)用系統(tǒng)用于采集景點、酒店和交通的信息，存入旅游信息庫；

5、查詢展示模塊，用于用戶查詢并根據(jù)查詢內(nèi)容展示對應(yīng)的景點、酒店和交通的信息；

6、旅游方案規(guī)劃模塊，用于為用戶定制旅游方案，包括游客數(shù)據(jù)分析單元和方案定制推送單元；

7、旅游數(shù)據(jù)推薦模塊，包括智能推薦系統(tǒng)和實時動態(tài)推薦單元；

8、用戶互動模塊，包括游客評價和反饋系統(tǒng)以及社交分享功能單元。

9、進(jìn)一步地，所述旅游數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模塊的信息調(diào)用系統(tǒng)具體實現(xiàn)方法為，從各大景點、酒店和交通平臺實時獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，將處理后的信息基于大數(shù)據(jù)和人工智能算法，整合并分類存儲；并通過定時api調(diào)用機(jī)制，持續(xù)實時更新和維護(hù)旅游信息庫存儲的信息。

10、進(jìn)一步地，所述旅游方案規(guī)劃模塊的游客數(shù)據(jù)分析單元具體實現(xiàn)方法為：

11、(1)計算用戶對各旅游類型的偏好權(quán)重，具體的，將用戶和景點的屬性數(shù)據(jù)向量化，表示為特征向量；設(shè)用戶ui的特征向量為ui＝[u1,u2,...,un]，景點sj的特征向量為sj＝[s1,s2,...,sm]；基于用戶的歷史旅游數(shù)據(jù)和系統(tǒng)瀏覽數(shù)據(jù)，使用加權(quán)平均或機(jī)器學(xué)習(xí)模型計算用戶對不同旅游類型的偏好權(quán)重，對于用戶ui對旅游類型tk的偏好權(quán)重wik：

12、

13、其中，λ是平衡系數(shù)，表示用戶標(biāo)簽和訪問行為對偏好權(quán)重的影響程度，αil表示用戶標(biāo)簽l對用戶ui的重要性權(quán)重，mkl為標(biāo)簽l與旅游類型tk的匹配度矩陣的每個元素mkl，表示標(biāo)簽l對應(yīng)的旅游類型tk的適配程度，數(shù)值在0到1之間，1表示完全匹配，0表示完全不匹配，fij是用戶ui對景點sj的訪問次數(shù)或標(biāo)記，tij是用戶ui在景點sj的訪問時長，sk是類型tk的所有景點集合；如果用戶沒有搜索或訪問某類景點，則不會考慮該景點的行為數(shù)據(jù)，此時fij＝0或tij＝0；

14、(2)根據(jù)用戶的偏好權(quán)重和景點特征向量進(jìn)行匹配，計算每個用戶與景點的匹配推薦系數(shù)，通過篩選和優(yōu)化完成推薦；

15、具體的，令用戶與景點匹配推薦系數(shù)mij表示通過用戶ui的偏好權(quán)重與景點sj的特征向量的加權(quán)余弦相似度表示：

16、

17、(3)基于匹配推薦系數(shù)mij，結(jié)合景點的地理位置和影響因子，計算景點的綜合匹配度系數(shù)cij：

18、

19、dj是景點sj與用戶到達(dá)地之間的距離，dmax是最大允許的距離，oj是景點sj的影響因子，tarr是用戶到達(dá)時間，α、β和γ是各因素的權(quán)重系數(shù)；

20、根據(jù)綜合匹配度系數(shù)cij對所有景點進(jìn)行排序，生成符合用戶偏好的景點推薦列表。

21、進(jìn)一步地，所述旅游方案規(guī)劃模塊的方案定制推送單元具體實現(xiàn)方法為，通過旅行商問題tsp方法來確定最優(yōu)旅游路徑，將游客數(shù)據(jù)分析單元的結(jié)果中每個景點以及酒店和交通樞紐定義為tsp問題中的一個節(jié)點；根據(jù)實際地圖數(shù)據(jù)或在線api，計算每個節(jié)點之間的旅行距離或時間，構(gòu)建距離矩陣，以最小化總旅行距離或時間為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行求解，并將方案推送給用戶。

22、進(jìn)一步地，所述旅游數(shù)據(jù)推薦模塊的智能推薦系統(tǒng)，用于通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，基于旅游信息庫，為用戶推薦景點、路線、餐飲和購物信息。

23、進(jìn)一步地，所述旅游數(shù)據(jù)推薦模塊的實時動態(tài)推薦單元，用于根據(jù)用戶的位置和旅游偏好信息，動態(tài)推薦周邊的景點、餐飲和購物信息。

24、進(jìn)一步地，所述用戶互動模塊的游客評價和反饋系統(tǒng)，用于用戶對旅游景點進(jìn)行評價。

25、進(jìn)一步地，還用于用戶對旅游方案規(guī)劃模塊定制的旅游方案進(jìn)行評價和反饋，當(dāng)反饋結(jié)果為不滿意時，返回旅游方案規(guī)劃模塊，更新用戶標(biāo)簽庫和評價參數(shù)，重新定制旅游方案。

26、進(jìn)一步地，所述用戶互動模塊的社交分享功能單元，用于用戶將旅游方案和旅游體驗分享到社交平臺進(jìn)行互動，并采集對應(yīng)的旅游偏好信息和歷史旅游數(shù)據(jù)，更新至用戶標(biāo)簽庫。

27、進(jìn)一步地，所述用戶標(biāo)簽庫，還包括根據(jù)人工智能聚類算法和用戶互動模塊的互動結(jié)果進(jìn)行更新。

28、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用多層次特征分析，首先根據(jù)用戶注冊信息等生成初步人群標(biāo)簽，再根據(jù)用戶歷史信息，瀏覽信息等動態(tài)更新標(biāo)簽，最后通過用戶社交分享反饋等再次更新標(biāo)簽信息，在此過程中，使用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，不僅提取和分析基礎(chǔ)一級信息特征，還能夠生成更加復(fù)雜和多維度的二級信息特征，提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，真正實現(xiàn)旅游方案精準(zhǔn)推薦和個性化定制；本系統(tǒng)實時整合和更新旅游景點、交通工具和住宿的最新數(shù)據(jù)，確保用戶獲取到最及時和準(zhǔn)確的信息，提升旅游體驗。系統(tǒng)創(chuàng)新使用旅行商問題(tsp)的解決方案來規(guī)劃旅游路徑，首先結(jié)合k-means聚類算法整合用戶需要的旅游信息，再通過模擬退火算法快速獲取最佳旅游路線；通過這種方法，系統(tǒng)能夠在考慮用戶偏好和旅游景點特征的基礎(chǔ)上，提供高效且合理的旅游路徑規(guī)劃；依賴本系統(tǒng)高效的并行計算和快速訓(xùn)練算法，用戶可以對旅游景點和路線進(jìn)行實時反饋，系統(tǒng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)快速調(diào)整旅游策略，做到旅游方案動態(tài)調(diào)整；通過以上手段，本系統(tǒng)真正可以實現(xiàn)為游客提供個性化化的服務(wù)，顯著提升了用戶的旅游體驗和系統(tǒng)的整體性能，這些有益效果不僅提高了系統(tǒng)的實用性和可靠性，也為智慧旅游行業(yè)的發(fā)展提供了新的思路和方向。