[发明专利]一种智慧旅游目标匹配方法

说明书

本发明提供的一种智慧旅游目标匹配方法，包括以下步骤：(1)获取数据；(2)数据预处理；(3)构建数据库：包括模式数据库、用户注册数据库、目的地信息数据库；(4)根据给定的目的地范围生成目的地路线数据库，包括目的地信息表和路线类别表，以及根据用户特征生成用户信息表、用户事务表和用户选择趋势表。基于数据挖掘技术的热点旅游目的地匹配系统可以为用户提供个性化、多样化、多目的地的旅游线路参考，设计合理的旅游线路，满足用户的需求。

技术领域

本发明涉及旅游领域，更具体地说，涉及一种智慧旅游目标匹配方法。

背景技术

当前，旅游业蓬勃发展，其在经济增长和促进就业中的作用日益受到国家重视。随着计算机数据挖掘技术的发展，它可以解决旅游业发展中的许多问题。当人们决定旅游时，会面临选择旅游目的地、旅游时间、旅游方式等一系列决策，其中最重要的是选择旅游目的地。目前，一些旅行社在规划旅游线路时主要采用主题旅游线路设计、购物旅游线路设计等。这些旅游线路设计没有充分利用现代信息技术的优势。随着数据库技术的发展，特别是数据挖掘技术在各个行业的广泛应用，挖掘出合适的旅游线路成为可能。运用大数据技术，从旅游者的角度深入分析旅游者对旅游目的地、旅游动机和旅游需求是十分必要的。在旅游业处于买方市场的今天，有许多可供选择的旅游目的地。人们会比较相关旅游目的地，最终选择能够满足自己旅游需求和心理预期的旅游目的地。旅游者对旅游目的地的信息需求越来越高，但当地旅游信息零散，缺乏数据整合和共享，缺乏准确的服务，信息获取渠道分散，难以轻松满足广大自助旅游者的需求。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种智慧旅游目标匹配方法，利用所有候选目的地集生成相应的旅游线路，生成由目的地集形成的所有目的地，并将推荐结果返回给游客。

本发明提出的一种智慧旅游目标匹配方法，包括以下步骤：

(1)获取数据；

(2)数据预处理；由于数据格式的多样性，提取相关数据，并将初始数据转换为推荐系统中数据挖掘算法能够识别的格式；

(3)构建数据库：包括模式数据库、用户注册数据库、目的地信息数据库；

(4)根据给定的目的地范围生成目的地路线数据库，包括目的地信息表和路线类别表，以及根据用户特征生成用户信息表、用户事务表和用户选择趋势表；具体的，步骤4)包括：

由于旅游产品种类繁多、结构复杂、形式多样，信息和数据往往会发生动态变化，利用地理主题模型分析用户对旅游目的地的偏好，并根据旅游目的地的特点推荐旅游目的地，建立旅游者模型和旅游产品信息模型；根据该模型，得到用户对不同目的地特征的偏好，并预测用户对其他目的地的偏好。使用数值来表示用户对目的地的偏好。对于每个用户P，其对每个目的地的满意度计算公式为：

P＝P(Y＝1)＝F(β_iX_i)

推荐算法基于人口统计的推荐算法，根据年龄和性别等最基本的信息对用户进行分类；定义k为单元的灵敏度，i为隐含层的网络输出，即非线性变换前的网络输出；获取隐藏层以输出层权重更新规则：

基于关联规则的旅游目的地推荐是利用频繁闭集挖掘算法，首先统计每个目的地在旅游记录中出现的次数，然后利用数据结构挖掘频繁闭集。条件频繁模式树通过条件数据库，根据表头挖掘出每个项目的条件频繁模式树，最后根据该条件频繁模式树得到频繁模式。位于景区内的，应当标明旅游者已到过景区，然后直接返回旅游者所在的景区。如果没有优化策略，其复杂性如下式所示：

w_ij(k+1)＝w_ij(k)+ηδ_ix_i

在卷积核与前一层的每个响应图卷积之后，对每个层的第一响应图的每个像素求和。如公式所示：