[发明专利]基于用户画像的旅游景点推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，包括：

根据用户的个人信息及个人历史旅游信息建立用户画像；

根据画像所属的景点种类，检索符合用户画像的相关景点以及相关的游乐设施，并且根据相邻用户的选择景点的习惯进行推荐；

在用户选择目的地之后，将尝试匹配目的相同景点目的点用户的路径进行推荐，并且结合用户当前所处的位置按照时间和经济成本相互制约的方式计算出一条旅游线路进行推荐。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：通过计算用户之间相似度的方式进行聚类，得到几个类内用户画像相似度较高的画像群。

3.根据权利要求1所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，用户的个人信息包括姓名、身份证号码、年龄、家庭住址、单次消费金额、学历、职业等相关信息；个人历史旅游信息包括近几年的出行的季节以出行的平均人数、消费金额、游览的景点类型。

4.根据权利要求1所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：当用户去游览的是一个不属于他画像中的景点以及其他设施时，系统将进行记录，但是并不会立即对用户画像数据进行修改，只有在用户的旅游习惯在一定时间跨度上有着一定程度的改变，才会对用户画像数据进行修改。

5.根据权利要求2所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，聚类方式采用类蚁群算法，通过类似于蚁群的计算方式将各个用户进行归类，完成用户聚类。

6.根据权利要求5所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，采用以下步骤进行划分：

步骤(1)，初始随机选定几个用户作为划分基准点并建立初始信息素矩阵；

步骤(2)，所有用户计算选择基准点的概率，并使用轮盘赌选择自己所归属的基准点；

步骤(3)，根据划分更新基准点；

步骤(4)，计算用户与新基准点的相似度；

步骤(5)，更新信息素矩阵；

步骤(6)，是否满足迭代条件，是则停止循环输出分类结果，否则回到步骤(2)。

7.根据权利要求6所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，

相似度计算公式采用余弦定理计算两个用户之间的夹角，将两个用户画像之间余弦夹角作为两个用户之间的相似度：

α＝arccosS。

8.根据权利要求6所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，

信息素更新公式采用：

其中Q为自行设定的参数，α为用户与基准点之间的相似度，ρ为信息素挥发参数。

9.根据权利要求6所述的基于用户画像的旅游景点推荐方法，其特征在于，

用户基准点选择概率计算公式：

其中τ为信息素，η为用户与基准点的相似度的倒数。