[发明专利]一种基于游览行为的游客偏好学习系统及方法

权利要求书

1.一种基于游览行为的游客偏好学习系统，其特征在于，该系统包括iBeacon模块、智能终端、应用程序和服务器；

所述iBeacon模块用于标识景区内部游览点或展厅内部展品的位置信息；

所述应用程序用于接收并解析iBeacon模块的广播数据包，识别游客当前所处的游览点，计算智能终端和iBeacon设备之间的距离；

所述智能终端采集游客在某个游览点的游览行为数据并上传游览行为数据至服务器，其中，所述游览行为数据包括游客在景区的游玩时间、拍照次数和停留次数；

计算所述停留次数的方法为：

设置加速度数据滑动窗口值；

计算窗口内加速度数值的平均值，遍历窗口内的加速度并与均值作差，若结果的绝对值均小于预先设定的加速度浮动值，则认为游客在该窗口的时间段内是静止的；

获取每一个静止窗口第一个加速度数值的索引；

遍历静止窗口加速度索引，将相邻值作差，若相邻值之差大于1，则停留次数加1；若相邻值之差等于1，则停留次数保持不变；

所述服务器用于处理并存储游客的游览行为数据，并根据偏好学习模型获取游客对不同游览点的偏好。

2.根据权利要求1所述的一种基于游览行为的游客偏好学习系统，其特征在于，所述获取游客在某个游览点的游览行为数据包括获得iBeacon模块与智能终端之间的距离d，

d＝10^((abs(Rssi)-A)/(10*n))

Rssi为智能终端接收到的iBeacon广播信号的强度，A为智能终端和iBeacon模块之间的距离为1m时的iBeacon广播信号的强度，n为环境衰减因子。

3.根据权利要求1所述的一种基于游览行为的游客偏好学习系统，其特征在于，游客在游览点i的游玩时间T_i为:T_i＝L_i/f，其中，L_i为游客在游览点i合成加速度数据的条数，f为加速度数据的采集频率。

4.根据权利要求3所述的一种基于游览行为的游客偏好学习系统，其特征在于，所述拍照次数为智能终端中应用程序接收到的拍照广播的条数。

5.根据权利要求4所述的一种基于游览行为的游客偏好学习系统，其特征在于，游客对游览点i的偏好Pop_i为：

为游客在景区内总的游览时间；T_i为游客在游览点i的游玩时间；为拍照的总次数；imgi为游客在游览点i的拍照次数；为停留的总次数；S_i为游客在游览点i的停留次数；w₁,w₂,w₃为不同游览行为对游览点偏好的影响因子且w₁+w₂+w₃＝1，k为游览点个数。

6.一种基于游览行为的游客偏好学习方法，其特征在于，该方法为：

获取游客在某个游览点的游览行为数据；所述游览行为数据包括游客在景区的游玩时间、拍照次数和停留次数，其中，游客在游览点i的游玩时间T_i为:T_i＝L_i/f，其中，L_i为游客在游览点i合成加速度数据的条数，f为加速度数据的采集频率；

所述拍照次数为智能终端中的应用程序接收到的拍照广播的条数；

计算所述停留次数的方法为：

设置加速度数据滑动窗口值；

计算窗口内加速度数值的平均值，遍历窗口内的加速度并与均值作差，若结果的绝对值均小于预先设定的加速度浮动值，则认为游客在该窗口的时间段内是静止的；

获取每一个静止窗口第一个加速度数值的索引；

遍历静止窗口加速度索引，将相邻值作差，若相邻值之差大于1，则停留次数加1；若相邻值之差等于1，则停留次数保持不变；

最终获取游客在所有游览点的停留次数；

根据游玩时间、拍照次数和停留次数获取游客对不同游览点的偏好。

7.根据权利要求6所述的一种基于游览行为的游客偏好学习方法，其特征在于，游客对游览点i的偏好Pop_i为：

为游客在景区内总的游览时间；T_i为游客在游览点i的游玩时间；为拍照的总次数；imgi为游客在游览点i的拍照次数；为停留的总次数；S_i为游客在游览点i的停留次数；w₁,w₂,w₃为不同游览行为对游览点偏好的影响因子且w₁+w₂+w₃＝1，k为游览点个数。