[发明专利]一种基于旅游者数据体的智能导游机器人系统

摘要

本发明公开了一种基于旅游者数据体的智能导游机器人系统，包括个人网络PAN的形成、旅游数据体的建设、角色确定、导游机器人领养、导游机器人高智能旅游导游功能的训练与匹配过程，形成实时、高可靠的导游服务。本发明利用无线传感器网络、“网络蜘蛛”数据采集和手机对个人信息的获取形成海量数据，通过数据计算系统进行数据挖掘，改变了目前旅游信息系统数据来源单一、安全性差、功能通用性弱等缺点。

主权项

1.一种基于旅游者数据体的智能导游机器人系统，其特征在于，包括：(1)个人网络PAN的形成通过手机传感器、票据传感器、地理位置附近传感器对旅游者物理空间信息进行获取，以旅游者定位信息为核心形成个人网络PAN；通过个人网络PAN采集环境参数数据，并对采集的数据进行误差验证，通过对数据进行有效性验证，对于不是有效的数据，进行丢弃处理，对剩余的数据进行拟合计算，形成旅游者环境探测网络；(2)旅游数据体的建设旅游者身份数据包括ID与位置数据、电子票据数据、景点电子票据数据三个等级，用于旅游者目标地最早角色定义；通过数据处理中心对旅游者身份数据进行分析，分别以时间t、空间z和值域s为根节点、与时间t、空间z和值域s相关的参数为内节点建立关系树，形成多维非线性数据的数据体关系模型，并完成归属度和关系度的计算，形成有关系数据集的聚合；所述关系树上的内节点与根节点的关系度为内节点远离根节点的距离，所述内节点与根节点距离的倒数为内节点的归属度，如公式：所述时间t、空间z和值域s的关系度计算公式如下：其中：R_i为i维度的关系度，ξ_ti,ξ_zi和ξ_si分别代表i维度在时间、空间和值域上的归属度，n₁,n₂和n₃分别代表各自维度树上的节点数；对不同数据集的特征基于Lebesgue测度进行相似曲线判定，并对相似的曲线簇进行功能拟合生成具有共同特征的功能曲线，完成数据体关系计算，形成旅游数据体；所述基于时间t、空间z和值域s关系树的数据体关系计算算法如下：输入：给定的数据集{x₁，x₂...x_n}，用户约束输出：关系度R_i(3)角色确定通过不同旅游者的行为特征，进行不同旅游行为的数据体建设，完成模式挖掘与聚类分类，形成多种旅游角色定义，生成角色数据集；(4)导游机器人的领养旅游者角色确定后，形成一个对应的导游机器人领养过程，领养时通过与角色数据集自动匹配，完成导游机器人的分配；所述导游机器人状态分为领养状态、成长状态、成熟状态、死亡状态和弃养状态，分别表征了不同阶段的特征模式，所述特征模式包括个人信息、背景数据、角色系统和成熟度；(5)导游机器人旅游导游功能的训练所述导游机器人设置有后台旅游导游功能生成体系，所述后台旅游导游功能生成体系对不同角色提供不同的服务。