[发明专利]旅游信息推荐方法和装置

摘要

本申请公开了一种旅游信息推荐方法和装置。该方法包括：用户信息获取步骤：获取第一用户数据，所述第一用户数据包括第一用户的身份信息和用户历史信息；和推荐信息生成步骤：将所述第一用户数据输入经过训练的深度神经网络，生成旅游信息推荐结果，所述旅游信息推荐结果表征所述第一用户将去至少一个景点旅游的概率；其中，深度神经网络通过训练步骤得到，所述训练步骤包括：用户数据标注步骤、景点数据获取步骤、模型预测步骤和模型修正步骤。该方法采用机器学习的方法，通过获取并且分析用户的行为数据，自动为用户推荐旅游景点，节省了用户的时间，带来了全新的更好的用户体验。

主权项

1.一种旅游信息推荐方法，该方法包括：用户信息获取步骤：获取第一用户数据，所述第一用户数据包括第一用户的身份信息和用户历史信息；和推荐信息生成步骤：将所述第一用户数据输入经过训练的深度神经网络，生成旅游信息推荐结果，所述旅游信息推荐结果表征所述第一用户将去至少一个景点旅游的概率；其中，深度神经网络通过训练步骤得到，所述训练步骤包括：用户数据标注步骤：对于用户集合中的每一个用户，获取该用户的旅游历史数据，将所述旅游历史数据中发生在时间点T之前的数据作为训练数据的输入数据，将所述时间点T后该用户到过的第一个旅游景点和该旅游景点之外的其他景点分别进行标记，得到实际旅游结果数据；景点数据获取步骤：对于景点集合中的每一个景点，获取景点数据，所述景点数据包括该景点的基本信息数据和每一个用户对该景点的行为数据；模型预测步骤：将所述景点数据、所述每一个用户的身份信息和该用户的所述训练数据输入到深度神经网络中，得到所述每一个用户去每个景点旅游的概率集合；和模型修正步骤：将所述实际旅游结果数据和概率集合进行比对，对所述深度神经网络进行修正，得到所述经过训练的深度神经网络。