人工智能视域下智慧旅游大数据分析模型的构建研究.pdf

人工智能视域下智慧旅游大数据分析模型的构建研究涉及了多个现代信息技术领域的关键知识点。本文将对文章中的关键概念、模型构建、推荐策略、数据分析技术等方面进行详细解读。 1. 智慧旅游概念 智慧旅游是旅游业与信息技术深度融合的产物，利用物联网、人工智能、大数据、无线传感器网络、近场通信等技术手段，提供更为智能化的旅游信息服务和更加丰富的旅游体验。智慧旅游的实现可以使游客享受到更加个性化、便捷的服务，同时也提高了旅游管理效率和游客的满意度。 2. 大数据分析模型构建 研究提出的大数据分析模型是一个多层结构，它主要由数据收集、数据处理、查询引擎、语义搜索、分析等接口构成。模型能够处理动态流数据，实时从社交网络中收集和更新数据，以适应智慧旅游场景中数据的高速流动和变化的需求。 3. 数据模型的定义 数据模型是推荐系统的基础，它包含用户和旅游景点两个主要实体。旅游景点是用户可以访问的地点，可以是历史遗址、博物馆内的艺术品、城市地标等，这些地点还可以与特定的兴趣点（PoI）相关联。数据模型中的实体和关系可以用图论中的图结构来表示，节点可以是用户、旅游景点或兴趣点，边表示它们之间的相互关系。 4. 推荐策略 推荐策略的主要目标是为用户推荐合适的旅游景点，它包括三个阶段：预过滤、排序和后过滤。 4.1 预过滤阶段 预过滤阶段的目的是根据用户的位置、流行度和兴趣，确定一组用户可能感兴趣的旅游景点子集。具体操作包括：根据用户位置选择最近的旅游景点构成子集A，分析用户数据日志找到访问量最大的景点集合B，并结合用户配置文件，使用朴素贝叶斯分类器等机器学习技术，学习用户的兴趣偏好，最终得到一组符合用户兴趣的景点子集C。 4.2 排序阶段 排序阶段的核心是利用动态知识库为预过滤阶段选出的旅游景点分配三个分数，分别是兴趣、情绪和流行度。通过对这些分数的综合分析，对景点进行优先级排序。 4.3 后过滤阶段 后过滤阶段的目的是结合用户当前的位置信息，利用文化吸引力和旅行本体的概率时空推断，对排序阶段的结果进行再次筛选和优化，最终得到一个综合推荐列表，提供给用户。 5. 机器学习在智慧旅游中的应用 文章中提到了朴素贝叶斯分类器作为机器学习算法在智慧旅游中的应用。朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的概率分类器，通过学习用户配置文件，计算旅游景点与用户兴趣的关联概率，并选择那些概率值超过阈值的景点，为用户生成个性化推荐。 6. 实验评估 为了验证构建的智慧旅游大数据分析模型的性能，文章中进行了实验评估。实验结果表明，推荐系统能够有效地为用户推荐感兴趣的旅游景点，模型的推荐准确性较高。 7. 应用前景 本研究构建的模型可应用于旅游管理平台、旅游网站和移动旅游应用程序中，通过个性化的旅游推荐，增强用户体验，促进旅游产业的发展。 本研究在人工智能视域下，针对智慧旅游的需求，提出了一套完整的数据模型和推荐策略，通过大数据和机器学习技术为旅游领域提供了解决方案。这些技术的运用不仅能够为旅游业者带来管理效率的提升，也能够让游客享受到更加个性化和便捷的服务。随着技术的不断进步，智慧旅游的实现将越来越智能化、个性化和人性化。