一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法

2023-12-03 02:02:51 1

一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，該方法的具體過程為：使用網絡爬蟲進行群體足跡數據採集；從採集到的數據中，提取旅遊地點及其類型屬性、用戶對象及其籤到記錄；將一天分為多個時間段，建立用戶分時段的地點偏好模型以及地點熱度模型；根據用戶提供的旅遊需求，利用協同過濾方法確定用戶每個時間段偏好的備選地點集合；利用馬爾科夫模型，根據時空約束和用戶偏好，在各個時段的備選地點集合中挑選最佳地點生成旅遊路線。本發明利用豐富的用戶軌跡數據，根據用戶的旅遊需求，自動為用戶定製符合偏好的旅遊路線，充分挖掘了開放可得的群體足跡數據中隱含的旅遊信息，可幫助人們制定旅遊計劃，提高旅遊體驗。
【專利說明】一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於個性化推薦【技術領域】，涉及一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法。
【背景技術】
[0002]隨著經濟和交通的發展，人們生活水平逐漸提高，旅遊成為人們生活的一部分。對遊客而言，旅遊路線規劃是旅行準備中最重要的工作之一。為規劃旅遊路線，遊客們往往通過旅行社或者網際網路等獲取旅遊信息和建議，然而，旅行社提供的旅遊信息比較單一，缺乏個性化，另一方面，用戶難以從日益膨脹的網絡數據中快速找到有用的信息。在這種情況下，開發一種能考慮遊客的個性化需求並能夠自動規劃旅遊路線的方法，將會給人們的生活帶來巨大的便利。
[0003]隨著無線通信技術的飛速發展，手機成為社會中普及最為廣泛和深入的計算終端，成為人們與外界聯繫與交互不可或缺的工具，基於位置的服務得到廣泛應用。人們利用手機和平板等行動裝置，可以隨時隨地共享自己的位置和活動數據，這些數據形成了一個巨大的群體足跡知識庫，其中包含豐富的旅遊相關信息，挖掘並使用群體足跡信息將使旅遊應用更加符合用戶需求。

【發明內容】

[0004]本發明的目的在於克服上述技術存在的缺陷，提供一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，該方法根據用戶提出的旅遊需求，綜合考慮時間、空間和用戶偏好等上下文(Context)，為用戶規劃出合理的旅遊路線。用挖掘群體足跡數據中的旅遊信息，自動生成滿足用戶需求的旅遊路線。
[0005]其具體技術方案為:
[0006]一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於，包括以下步驟:
[0007]步驟I，使用網絡爬蟲進行群體足跡數據採集；
[0008]步驟2，從採集到的數據中，提取旅遊地點及其類型屬性、用戶對象及其籤到記錄;
[0009]步驟3，將一天分為多個時間段，建立用戶分時段的地點偏好模型以及地點熱度模型；
[0010]步驟4，根據用戶提供的旅遊需求，利用協同過濾方法確定用戶每個時間段偏好的備選地點集合；
[0011]步驟5，利用馬爾科夫模型，根據時空約束和用戶偏好，在各個時段的備選地點集合中挑選最佳地點生成旅遊路線。
[0012]進一步優選,所述步驟2中,本發明使用網絡爬蟲從街旁網(www.jiepang.com)採集用戶「籤到」數據，並存儲於資料庫。
[0013]進一步優選，所述步驟2中，地點分類為兩級分類，每一個地點屬於一個子類i，i屬於大類C。
[0014]進一步優選，所述步驟3中，通過下述公式(I)計算用戶u在時間段r對i類地點的偏好向量，並存入資料庫中:
[0015]Vuri = (I)
[0016]其中，上述向量的每一維F。由下述公式(2)計算得出，
【權利要求】
1.一種基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於，包括以下步驟: 步驟I，使用網絡爬蟲進行群體足跡數據採集； 步驟2，從採集到的數據中，提取旅遊地點及其類型屬性、用戶對象及其籤到記錄； 步驟3，將一天分為多個時間段，建立用戶分時段的地點偏好模型以及地點熱度模型；步驟4，根據用戶提供的旅遊需求，利用協同過濾方法確定用戶每個時間段偏好的備選地點集合； 步驟5，利用馬爾科夫模型，根據時空約束和用戶偏好，在各個時段的備選地點集合中挑選最佳地點生成旅遊路線。
2.根據權利要求1所述的基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於， 所述步驟2中,本發明使用網絡爬蟲從街旁網(www.jiepang.com)採集用戶「籤到」數據，並存儲於資料庫。
3.根據權利要求1所述的基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於， 所述步驟2中，地點分類為兩級分類，每一個地點屬於一個子類i，i屬於大類C。
4.根據權利I所述的基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於，所述步驟3中，通過下述公式(I)計算用戶u在時間段r對i類地點的偏好向量，並存入資料庫中: Vuri =〈匕，F2,…，Fli丨〉(I) 其中，上述向量的每一維F。由下述公式(2)計算得出，
5.根據權利要求4所述的基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於， 用戶制定旅遊計劃時考慮的各類因素，即旅遊需求包括:旅遊的開始時間STime、結束時間ETime以及起始地點P ;根據起止時間可確定旅遊所跨越的時間段；對每個時間段，根據公式(4)可計算出用戶對以P為中心的d公裡內的每一個地點的偏好值，其中d由時間段長度確定； 根據上述用戶u對地點j的偏好值，排序後得出用戶u在每個時間段r所偏好的備選地點列表。
6.根據權利要求5所述的基於群體足跡的個性化旅遊路線規劃方法，其特徵在於，根據上述步驟4得出的備選地點列表，以及用戶設定的起點P，從P出發，在備選地點列表中挑選合適地點，即可生成旅遊路線； 挑選地點的過程用馬爾科夫模型模擬，以P為起點，在各個時間段的備選地點列表中按轉移概率選擇下一個地點，直到旅遊時間超出ETime ;其中轉移概率根據公式(5)計算:
【文檔編號】G06F17/30GK103995837SQ201410178027
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年4月25日 優先權日:2014年4月25日
【發明者】於志文, 胥皇, 周興社, 郭斌, 王柱 申請人:西北工業大學