[发明专利]一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法

说明书

本发明涉及旅游景点吸引力评估领域，更具体的说是一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法，步骤二：比较不同分类数的赤池信息准则和贝叶斯信息准则，选取以上两种指标均最小的类别数作为最佳分类数n；步骤三：利用最佳分类数n和似然函数，使用最大似然估计算法计算游客属性影响参数和景点属性影响参数；步骤四：将游客属性影响参数和景点属性影响参数代入潜分类Logit模型计算得到游客选择备选景点的条件概率和游客属于某潜在类的概率，对以上概率求积得到游客选择不同景点的概率；根据赤池信息准则和贝叶斯信息准则对游客进行分类，克服了人为分类的随意性；可以反映游客的人口统计学属性对景点吸引力评估的影响。

技术领域

本发明涉及旅游景点吸引力评估领域，更具体的说是一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法。

背景技术

在旅游业发达的大城市中，游客是最具活力的群体，但是他们的规模和旅游目的地对城市管理者来说仍然很难获取；了解旅游景点对游客的吸引力对于合理配置交通资源，更好地满足因旅游活动产生的交通需求具有重要意义。目前已有多种方法被用来进行旅游景点推荐，包括挖掘游客历史轨迹、SVR回归模型等，这些方法各有利弊，如对游客历史轨迹的挖掘可以得出游客曾去过的景点类型，但无法得知不同类别游客的景点选择特征，SVR回归模型可以准确得到不同因素对于游客景点选择的影响程度，但应用较为繁琐，需要对每一个景点收集大量数据，无法满足城市管理者便捷了解游客的景点选择特征的要求；

现有技术中的缺点为无法解决不同类别游客对于旅游景点选择的特征难以获取、对游客进行景点推荐无迹可寻等问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法，可以基于潜分类Logit模型解决不同类别游客对于旅游景点选择的特征难以获取、对游客进行景点推荐无迹可寻等问题。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：对游客进行预分类，利用游客性别、年龄、收入、景点门票、预计游玩时间和旅游机会可达性，列出游客选择景点的似然函数，计算赤池信息准则和贝叶斯信息准则；

游客选择景点的似然函数为：

L表示游客的最大似然函数，δ_ij表示一个取值仅有0或1的离散二元参数，决策者i选择了备选方案j，则δ_ij＝1，否则为δ_ij＝0；

赤池信息准则AIC和贝叶斯信息准则BIC的计算过程为：

AIC＝2k-2ln(L)；

BIC＝kln(n)-2ln(L)；

k表示模型中未知参数个数、L表示似然函数的函数值、n表示样本数量；

旅游机会可达性A_i具体为：

A_i＝∑_j∈NO_jB_j；

A_i表示旅游景点i的累计机会可达性；O_j为旅游景点附近能提供的机会总数；B_j是取值为0或1的二元离散值，若旅游机会在景点步行30分钟可达域内则取值1；

步骤二：利用步骤一获得的赤池信息准则和贝叶斯信息准则，通过比较不同分类数的赤池信息准则和贝叶斯信息准则，选取赤池信息准则和贝叶斯信息准则均最小的类别数作为最佳分类数n；

最佳分类数n确定的过程为：