本發(fā)明屬于人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能和大數(shù)據(jù)的旅游信息發(fā)布管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展，智能化技術(shù)的應(yīng)用逐漸成為提升用戶體驗(yàn)的重要手段?，F(xiàn)有的旅游信息發(fā)布管理系統(tǒng)往往依賴于靜態(tài)的數(shù)據(jù)推薦，缺乏對(duì)用戶情感和即時(shí)需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。這些系統(tǒng)通常通過(guò)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、評(píng)分和評(píng)論來(lái)生成旅游推薦，但這種方法存在顯著的局限性。首先，用戶在旅行過(guò)程中的情緒波動(dòng)(如疲憊、壓力或興奮)對(duì)他們的選擇具有重要影響，然而大多數(shù)推薦系統(tǒng)未能有效捕捉這些情感變化，從而導(dǎo)致推薦內(nèi)容的相關(guān)性和適用性降低。其次，當(dāng)前系統(tǒng)通常缺乏實(shí)時(shí)交互能力，難以根據(jù)用戶的即時(shí)反饋和環(huán)境變化進(jìn)行靈活調(diào)整，這使得用戶在面對(duì)不適宜的活動(dòng)或景點(diǎn)時(shí)，體驗(yàn)感會(huì)受到影響。

2、此外，社交媒體的興起使得用戶更希望在旅行中與他人分享和互動(dòng)，但現(xiàn)有系統(tǒng)往往無(wú)法有效整合這些社交元素，限制了游客之間的交流和經(jīng)驗(yàn)分享。因此，用戶在旅行中常常面臨信息過(guò)載和體驗(yàn)不佳的問(wèn)題，影響了他們的整體滿意度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提出基于人工智能和大數(shù)據(jù)的旅游信息發(fā)布管理方法及系統(tǒng)，有效克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，不僅提升了用戶的整體旅行體驗(yàn)，還促進(jìn)了旅游產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋和動(dòng)態(tài)調(diào)整，本發(fā)明能夠極大地提高用戶滿意度，滿足現(xiàn)代游客對(duì)個(gè)性化、互動(dòng)性和即時(shí)性的需求。

2、為了達(dá)到上述目的，在本發(fā)明的第一方面提供了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的旅游信息發(fā)布管理方法，所述方法包括：

3、s1、收集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的用戶情感狀態(tài)并進(jìn)行分類，包括：

4、s1.1、使用移動(dòng)應(yīng)用和穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)收集用戶的生理和社交數(shù)據(jù)；

5、s1.2、對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和情感特征提?。?/p>

6、s1.3、根據(jù)提取到的情感特征使用基于支持向量機(jī)的情感分類模型進(jìn)行情感得分計(jì)算；

7、s1.4、根據(jù)計(jì)算出的情感得分設(shè)置閾值進(jìn)行情感狀態(tài)分類；

8、s2、根據(jù)用戶情感狀態(tài)為用戶推薦適合的旅游活動(dòng)，包括：

9、s2.1、構(gòu)建包含多種旅游活動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)；其中，所述數(shù)據(jù)集包括活動(dòng)id、活動(dòng)描述、適合情感類型和情感適配度評(píng)分；

10、s2.2、根據(jù)情感得分計(jì)算每個(gè)活動(dòng)的匹配評(píng)分，并對(duì)匹配評(píng)分進(jìn)行排序，選擇前k個(gè)匹配度最高的活動(dòng)，然后通過(guò)設(shè)置匹配閾值篩選出排名最高的活動(dòng)；

11、s2.3、生成排名結(jié)果，將結(jié)果作為用戶的個(gè)性化活動(dòng)推薦列表；

12、s2.4、實(shí)時(shí)收集用戶反饋，根據(jù)用戶的反饋計(jì)算用戶的滿意度評(píng)分調(diào)整后續(xù)活動(dòng)推薦策略；

13、s3、根據(jù)個(gè)性化活動(dòng)推薦列表生成ar場(chǎng)景，用戶通過(guò)選擇ar場(chǎng)景進(jìn)行互動(dòng)，并根據(jù)實(shí)時(shí)互動(dòng)對(duì)ar場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整與優(yōu)化，包括：

14、s3.1、根據(jù)個(gè)性化活動(dòng)推薦列表生成ar場(chǎng)景，并根據(jù)實(shí)時(shí)情感得分動(dòng)態(tài)調(diào)整ar場(chǎng)景內(nèi)容；

15、s3.2、設(shè)計(jì)基于情感的多模態(tài)交互方式，在用戶體驗(yàn)過(guò)程中實(shí)時(shí)獲取用戶的情感反饋并根據(jù)這些反饋實(shí)時(shí)優(yōu)化ar場(chǎng)景的互動(dòng)性，最后在每次用戶體驗(yàn)結(jié)束時(shí)自動(dòng)記錄用戶的情感狀態(tài)、交互行為和反饋情況；

16、s4、根據(jù)在ar場(chǎng)景中實(shí)時(shí)收集反饋數(shù)據(jù)，優(yōu)化推薦策劃和體驗(yàn)內(nèi)容，包括：

17、s4.1、根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù)結(jié)合情感狀態(tài)偏差和非線性調(diào)節(jié)因素構(gòu)建反饋綜合評(píng)分函數(shù)計(jì)算反饋綜合評(píng)分；

18、s4.2、根據(jù)反饋綜合評(píng)分調(diào)整下一步的推薦的活動(dòng)列表的優(yōu)先級(jí)，若檢測(cè)到用戶情感狀態(tài)出現(xiàn)相反的情感波動(dòng)將自動(dòng)調(diào)整推薦策略；

19、s4.3，根據(jù)調(diào)整后的推薦策略實(shí)時(shí)調(diào)整ar場(chǎng)景的內(nèi)容復(fù)雜度與交互方式，同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的用戶情感狀態(tài)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析；

20、s5、結(jié)合用戶歷史偏好數(shù)據(jù)、用戶的情感反饋以及旅游場(chǎng)景的特殊性，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，包括：

21、s5.1，對(duì)用戶歷史偏好數(shù)據(jù)、綜合反饋評(píng)分以及當(dāng)前體驗(yàn)的情感狀態(tài)得分進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)加入指數(shù)衰減項(xiàng)構(gòu)建個(gè)性化優(yōu)先級(jí)調(diào)整模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)活動(dòng)的推薦優(yōu)先級(jí)；其中，所述指數(shù)衰減項(xiàng)用于衡量當(dāng)前用戶情感狀態(tài)與活動(dòng)情感匹配度的差異，并隨著差異增大而降低優(yōu)先級(jí)。

22、s5.2、根據(jù)個(gè)性化優(yōu)先級(jí)調(diào)整模型輸出的結(jié)果對(duì)候選活動(dòng)進(jìn)行排序并選取前k個(gè)最優(yōu)活動(dòng)生成個(gè)性化推薦列表；

23、s5.3、設(shè)計(jì)情感波動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制應(yīng)對(duì)用戶的情感狀態(tài)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)的情況，在用戶情感波動(dòng)較大時(shí)調(diào)整推薦策略；

24、s5.4、設(shè)置自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)每次推薦的實(shí)際反饋不斷優(yōu)化個(gè)性化推薦策略；

25、s6、整合多層次數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)資源優(yōu)化和動(dòng)態(tài)調(diào)度；其中，所述多層次數(shù)據(jù)包括個(gè)性化推薦優(yōu)先級(jí)列表、用戶反饋評(píng)分、政府資源數(shù)據(jù)和商家服務(wù)數(shù)據(jù)。

26、進(jìn)一步地，所述情感得分計(jì)算如下：

27、

28、其中，s表示情感得分，用于表示用戶的情感狀態(tài)；m表示選定的特征數(shù)量；fi表示第i個(gè)特征的值；wi表示第i個(gè)特征的權(quán)重。

29、進(jìn)一步地，所述根據(jù)情感得分計(jì)算每個(gè)活動(dòng)的匹配評(píng)分，表示如下：

30、msi＝easi×s+λ@f(easi,s)

31、其中，msi表示第i個(gè)活動(dòng)的匹配評(píng)分；easi表示第i個(gè)活動(dòng)的情感適配度評(píng)分；s表示用戶的情感得分；λ表示權(quán)重因子，調(diào)節(jié)活動(dòng)適配度對(duì)最終評(píng)分的影響；f(easi,s)表示額外的適配函數(shù)，考慮情感與活動(dòng)的非線性關(guān)系。

32、所述根據(jù)用戶的反饋計(jì)算用戶的滿意度評(píng)分調(diào)整后續(xù)活動(dòng)推薦策略，表示如下：

33、

34、

35、其中，fs表示用戶反饋評(píng)分；si表示第i個(gè)活動(dòng)的用戶滿意度評(píng)分；β表示調(diào)整因子，用于調(diào)節(jié)推薦反饋的影響；g(ral)表示基于推薦活動(dòng)的受歡迎程度的函數(shù)。

36、進(jìn)一步地，在根據(jù)情感得分動(dòng)態(tài)調(diào)整ar場(chǎng)景內(nèi)容的過(guò)程中，引入情感適應(yīng)系數(shù)α，根據(jù)用戶的情感得分和場(chǎng)景適應(yīng)度對(duì)場(chǎng)景內(nèi)容的復(fù)雜度進(jìn)行調(diào)節(jié)，表示如下：

37、

38、其中，aradjusted表示調(diào)整后的ar場(chǎng)景，適應(yīng)用戶的當(dāng)前情感狀態(tài)；α表示情感適應(yīng)系數(shù)，控制ar場(chǎng)景內(nèi)容對(duì)情感變化的敏感度；s表示用戶當(dāng)前的情感得分，代表用戶的情感反饋；μs表示全局情感得分的均值；σs表示情感得分的標(biāo)準(zhǔn)差，用于標(biāo)準(zhǔn)化情感值；easi表示第i個(gè)活動(dòng)的情感適配度評(píng)分，用來(lái)表示該場(chǎng)景如何與當(dāng)前情感狀態(tài)匹配；

39、所述多模態(tài)包括視覺(jué)、音頻和手勢(shì)；其中，多模態(tài)交互能力的調(diào)節(jié)公式表示如下：

40、rar＝γ1@iv+γ2@ia+γ3·ig+λ@h(s)

41、其中，rar表示ar系統(tǒng)的總體交互響應(yīng)能力；iv表示視覺(jué)輸入的交互強(qiáng)度；ia表示音頻輸入的交互強(qiáng)度；ig表示手勢(shì)輸入的交互強(qiáng)度；γ1,γ2,γ3表示用于控制不同輸入方式的權(quán)重，基于用戶當(dāng)前情感狀態(tài)的反饋進(jìn)行調(diào)節(jié)；h(s)表示情感狀態(tài)函數(shù)，反映情感對(duì)交互操作的非線性調(diào)節(jié)。

42、進(jìn)一步地，所述反饋綜合評(píng)分函數(shù)表示如下：

43、cfs＝w1·fs+w2·if+w3·(sreal-sprev)2

44、其中，cfs表示綜合反饋評(píng)分，反映用戶對(duì)當(dāng)前體驗(yàn)的整體反饋；fs表示用戶主觀滿意度評(píng)分；if表示交互頻率，衡量用戶參與的深度；sreal表示當(dāng)前體驗(yàn)的情感狀態(tài)得分；sprev表示上一個(gè)體驗(yàn)的情感狀態(tài)得分；w1,w2,w3表示權(quán)重參數(shù)，用于調(diào)節(jié)不同反饋指標(biāo)的影響；

45、根據(jù)綜合反饋評(píng)分調(diào)整推薦的活動(dòng)列表優(yōu)先級(jí)，表示如下：

46、

47、其中，pnew(aidi)表示活動(dòng)aidi的優(yōu)化后優(yōu)先級(jí)；pprev(aidi)表示活動(dòng)aidi設(shè)定的初始優(yōu)先級(jí)；cfsthresh表示反饋評(píng)分閾值，當(dāng)cfs低于該閾值時(shí)，表明用戶體驗(yàn)不佳；β表示調(diào)節(jié)因子，用于控制反饋對(duì)推薦優(yōu)先級(jí)的影響程度；h(aidi表示歷史記錄函數(shù)，用于計(jì)算用戶在過(guò)往體驗(yàn)中對(duì)活動(dòng)aidi的偏好度；λ表示權(quán)重系數(shù)，調(diào)節(jié)歷史偏好在優(yōu)先級(jí)中的占比。

48、進(jìn)一步地，所述若檢測(cè)到用戶情感狀態(tài)出現(xiàn)相反的情感波動(dòng)將自動(dòng)調(diào)整推薦策略，表示如下：

49、

50、其中，radjust表示推薦節(jié)奏調(diào)整系數(shù)，控制活動(dòng)推薦的頻率和強(qiáng)度；α表示情感狀態(tài)調(diào)節(jié)系數(shù)，控制情感波動(dòng)對(duì)推薦節(jié)奏的影響；γ表示反饋調(diào)節(jié)系數(shù)，控制反饋評(píng)分對(duì)推薦節(jié)奏的影響；ts表示情感狀態(tài)的調(diào)節(jié)時(shí)間常數(shù)，決定情感波動(dòng)的敏感度。

51、進(jìn)一步地，所述根據(jù)調(diào)整后的推薦策略實(shí)時(shí)調(diào)整ar場(chǎng)景的內(nèi)容復(fù)雜度與交互方式，表示如下：

52、

53、其中，aropt表示優(yōu)化后的ar內(nèi)容復(fù)雜度；arprev表示原始ar內(nèi)容復(fù)雜度；ρ表示調(diào)節(jié)系數(shù)，控制內(nèi)容簡(jiǎn)化的力度；l(ar)表示ar內(nèi)容的冗余度損失函數(shù)，用于度量當(dāng)前場(chǎng)景的互動(dòng)復(fù)雜度；

54、若反饋評(píng)分cfs低于閾值反饋評(píng)分閾值cfsthresh，則簡(jiǎn)化ar內(nèi)容，降低互動(dòng)頻率，并減少多余信息，提升用戶的舒適感。

55、進(jìn)一步地，所述個(gè)性化優(yōu)先級(jí)調(diào)整模型的推薦優(yōu)先級(jí)計(jì)算表示如下：

56、

57、其中，popt(aidi)表示第i個(gè)活動(dòng)aidi的優(yōu)化后優(yōu)先級(jí)，用于排序和推薦；h(aidi)表示用戶歷史偏好權(quán)重，代表用戶過(guò)往對(duì)活動(dòng)aidi的興趣度；cfs表示用戶在上一次體驗(yàn)中的綜合反饋評(píng)分；cfsmax表示歷史上用戶最高的反饋評(píng)分，用于歸一化當(dāng)前反饋評(píng)分；α,β,γ表示分別控制歷史偏好、反饋評(píng)分和情感狀態(tài)對(duì)推薦優(yōu)先級(jí)的影響；sreal表示用戶當(dāng)前的情感狀態(tài)；starget(aidi)表示與活動(dòng)aidi最適配的情感狀態(tài)；

58、所述指數(shù)衰減項(xiàng)為exp(-|sreal-starget(aidi)|)，用于衡量當(dāng)前用戶情感狀態(tài)與活動(dòng)情感匹配度的差異，并隨著差異增大而快速降低優(yōu)先級(jí)；

59、所述情感波動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制表示如下：

60、

61、其中，padjust(aidi)表示調(diào)整后的活動(dòng)優(yōu)先級(jí)，反映情感波動(dòng)后的優(yōu)先級(jí)變化；θ表示調(diào)節(jié)系數(shù)，控制情感波動(dòng)對(duì)優(yōu)先級(jí)的影響；|sreal-starget(aidi)|表示用戶當(dāng)前情感狀態(tài)與推薦活動(dòng)目標(biāo)情感狀態(tài)的差異。

62、進(jìn)一步地，所述s6，具體包括：

63、s6.1、設(shè)置基于用戶需求與資源供給的資源動(dòng)態(tài)匹配模型針對(duì)旅游高峰時(shí)期進(jìn)出資源動(dòng)態(tài)匹配；

64、s6.2，實(shí)時(shí)收集用戶反饋，并根據(jù)每次反饋的偏差進(jìn)行資源匹配度調(diào)整，同時(shí)設(shè)計(jì)交通與人流優(yōu)化模型，通過(guò)結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和人流預(yù)測(cè)信息，對(duì)景區(qū)進(jìn)行智能化調(diào)度；

65、s6.3、將實(shí)時(shí)多層次數(shù)據(jù)上傳至層次數(shù)據(jù)交互平臺(tái)，并通過(guò)api與地方政府、商家和用戶設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)交互，確保各方能夠及時(shí)獲取最新的資源狀態(tài)和用戶反饋，并做出相應(yīng)的調(diào)度調(diào)整；

66、s6.4、對(duì)反饋數(shù)據(jù)與資源分配歷史進(jìn)行記錄和分析識(shí)別出長(zhǎng)期資源分配中的瓶頸，優(yōu)化資源的使用效率。

67、在本發(fā)明的第二方面提供了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的旅游信息發(fā)布管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

68、情感分類子系統(tǒng)，用于收集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的用戶情感狀態(tài)并進(jìn)行分類，執(zhí)行以下步驟：

69、s1.1、使用移動(dòng)應(yīng)用和穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)收集用戶的生理和社交數(shù)據(jù)；

70、s1.2、對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和情感特征提??；

71、s1.3、根據(jù)提取到的情感特征使用基于支持向量機(jī)的情感分類模型進(jìn)行情感得分計(jì)算；

72、s1.4、根據(jù)計(jì)算出的情感得分設(shè)置閾值進(jìn)行情感狀態(tài)分類；

73、個(gè)性化推薦子系統(tǒng)，用于根據(jù)用戶情感狀態(tài)為用戶推薦適合的旅游活動(dòng)，執(zhí)行以下步驟：

74、s2.1、構(gòu)建包含多種旅游活動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)；其中，所述數(shù)據(jù)集包括活動(dòng)id、活動(dòng)描述、適合情感類型和情感適配度評(píng)分；

75、s2.2、根據(jù)情感得分計(jì)算每個(gè)活動(dòng)的匹配評(píng)分，并對(duì)匹配評(píng)分進(jìn)行排序，選擇前k個(gè)匹配度最高的活動(dòng)，然后通過(guò)設(shè)置匹配閾值篩選出排名最高的活動(dòng)；

76、s2.3、生成排名結(jié)果，將結(jié)果作為用戶的個(gè)性化活動(dòng)推薦列表；

77、s2.4、實(shí)時(shí)收集用戶反饋，根據(jù)用戶的反饋計(jì)算用戶的滿意度評(píng)分調(diào)整后續(xù)活動(dòng)推薦策略；

78、ar互動(dòng)子系統(tǒng)，用于根據(jù)個(gè)性化活動(dòng)推薦列表生成ar場(chǎng)景，用戶通過(guò)選擇ar場(chǎng)景進(jìn)行互動(dòng)，并根據(jù)實(shí)時(shí)互動(dòng)對(duì)ar場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整與優(yōu)化，執(zhí)行以下步驟：

79、s3.1、根據(jù)個(gè)性化活動(dòng)推薦列表生成ar場(chǎng)景，并根據(jù)實(shí)時(shí)情感得分動(dòng)態(tài)調(diào)整ar場(chǎng)景內(nèi)容；

80、s3.2、設(shè)計(jì)基于情感的多模態(tài)交互方式，在用戶體驗(yàn)過(guò)程中實(shí)時(shí)獲取用戶的情感反饋并根據(jù)這些反饋實(shí)時(shí)優(yōu)化ar場(chǎng)景的互動(dòng)性，最后在每次用戶體驗(yàn)結(jié)束時(shí)自動(dòng)記錄用戶的情感狀態(tài)、交互行為和反饋情況；

81、ar場(chǎng)景優(yōu)化子系統(tǒng)，用于根據(jù)在ar場(chǎng)景中實(shí)時(shí)收集反饋數(shù)據(jù)，優(yōu)化推薦策劃和體驗(yàn)內(nèi)容，執(zhí)行以下步驟：

82、s4.1、根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù)結(jié)合情感狀態(tài)偏差和非線性調(diào)節(jié)因素構(gòu)建反饋綜合評(píng)分函數(shù)計(jì)算反饋綜合評(píng)分；

83、s4.2、根據(jù)反饋綜合評(píng)分調(diào)整下一步的推薦的活動(dòng)列表的優(yōu)先級(jí)，若檢測(cè)到用戶情感狀態(tài)出現(xiàn)相反的情感波動(dòng)將自動(dòng)調(diào)整推薦策略；

84、s4.3，根據(jù)調(diào)整后的推薦策略實(shí)時(shí)調(diào)整ar場(chǎng)景的內(nèi)容復(fù)雜度與交互方式，同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的用戶情感狀態(tài)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析；

85、活動(dòng)優(yōu)化子系統(tǒng)，用于結(jié)合用戶歷史偏好數(shù)據(jù)、用戶的情感反饋以及旅游場(chǎng)景的特殊性，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，執(zhí)行以下步驟：

86、s5.1，對(duì)用戶歷史偏好數(shù)據(jù)、綜合反饋評(píng)分以及當(dāng)前體驗(yàn)的情感狀態(tài)得分進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)加入指數(shù)衰減項(xiàng)構(gòu)建個(gè)性化優(yōu)先級(jí)調(diào)整模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)活動(dòng)的推薦優(yōu)先級(jí)；其中，所述指數(shù)衰減項(xiàng)用于衡量當(dāng)前用戶情感狀態(tài)與活動(dòng)情感匹配度的差異，并隨著差異增大而降低優(yōu)先級(jí)。

87、s5.2、根據(jù)個(gè)性化優(yōu)先級(jí)調(diào)整模型輸出的結(jié)果對(duì)候選活動(dòng)進(jìn)行排序并選取前k個(gè)最優(yōu)活動(dòng)生成個(gè)性化推薦列表；

88、s5.3、設(shè)計(jì)情感波動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制應(yīng)對(duì)用戶的情感狀態(tài)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)的情況，在用戶情感波動(dòng)較大時(shí)調(diào)整推薦策略；

89、s5.4、設(shè)置自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)每次推薦的實(shí)際反饋不斷優(yōu)化個(gè)性化推薦策略；

90、系統(tǒng)優(yōu)化子系統(tǒng)，用于整合多層次數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)資源優(yōu)化和動(dòng)態(tài)調(diào)度；其中，所述多層次數(shù)據(jù)包括個(gè)性化推薦優(yōu)先級(jí)列表、用戶反饋評(píng)分、政府資源數(shù)據(jù)和商家服務(wù)數(shù)據(jù)。

91、本發(fā)明的有益技術(shù)效果至少在于以下：

92、本發(fā)明提出了一種基于情感計(jì)算和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的智能旅游體驗(yàn)優(yōu)化系統(tǒng)。其主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于通過(guò)情感分析實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的情緒狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整旅游推薦，確保提供與用戶當(dāng)前感受相匹配的活動(dòng)和景點(diǎn)。這一系統(tǒng)不僅能夠及時(shí)響應(yīng)用戶的情緒波動(dòng)，還結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，提供沉浸式的文化體驗(yàn)和社交互動(dòng)，增強(qiáng)用戶的參與感和互動(dòng)性。同時(shí)，系統(tǒng)整合多層次的數(shù)據(jù)交互平臺(tái)，使得用戶、旅游商家和地方政府之間能夠高效溝通，實(shí)現(xiàn)信息共享和資源優(yōu)化配置。這種綜合性的解決方案有效克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，不僅提升了用戶的整體旅行體驗(yàn)，還促進(jìn)了旅游產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋和動(dòng)態(tài)調(diào)整，本發(fā)明能夠極大地提高用戶滿意度，滿足現(xiàn)代游客對(duì)個(gè)性化、互動(dòng)性和即時(shí)性的需求。