旅游知識地圖的構(gòu)建與應用

王 雙，陳 毓 芬，王 成 舜，袁 燁 城

(1.信息工程大學地理空間信息學院，河南 鄭州 450052；2.中國科學院地理科學與資源研究所,資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100101)

旅游知識地圖的構(gòu)建與應用

王 雙1，陳 毓 芬1，王 成 舜1，袁 燁 城2*

(1.信息工程大學地理空間信息學院，河南 鄭州 450052；2.中國科學院地理科學與資源研究所,資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100101)

隨著大眾對于旅游地圖服務需求的不斷增長,如何對旅游地圖進行深層次加工，從而為用戶提供更加智能、易用的旅游地圖服務也成為研究的熱點，旅游知識地圖正是在這一背景下開展的研究。該文對旅游知識地圖的概念進行了深入辨析，將空間旅游知識的特征歸納為：空間性、時間性、語義性、關(guān)聯(lián)性、情境性、動態(tài)性、模糊性，將空間旅游知識分為陳述性(含點狀、線狀、面狀知識)和程序性(含邏輯性和推理性知識)兩大類，并提出了旅游知識地圖的五大設(shè)計原則以及構(gòu)建流程。最后以旅游路線的動態(tài)規(guī)劃為例，借助于TSP算法，實現(xiàn)了旅游知識的獲取和可視化。關(guān)于空間旅游知識的發(fā)現(xiàn)方法以及可視化形式等都是今后需要深入研究的問題。

旅游知識地圖；空間知識；TSP算法；旅游路線規(guī)劃

0 引言

2011年，國家旅游局長正式提出用10年的時間初步實現(xiàn)基于信息技術(shù)的智慧旅游。2014年，“美麗中國之旅——2014智慧旅游年”正式啟動。隨著旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展，大眾對于旅游地圖服務的需求也在不斷增長。從傳統(tǒng)的紙質(zhì)地圖到電子地圖、多媒體旅游地圖集、旅游地圖網(wǎng)站以及各種旅游APP等，旅游地圖產(chǎn)品正在被大眾熟知和應用。如何對旅游地圖進行深層次加工，從而為用戶提供更好的旅游地圖服務也受到了國內(nèi)外學者的關(guān)注。Majid等通過獲取Flickr網(wǎng)站上帶有地理標簽的照片，基于用戶的時空行為模式對旅游景點的吸引力進行了研究，給出了在社交媒體和志愿者地理信息系統(tǒng)(Volunteered Geographic Information,VGI)快速發(fā)展下旅游地圖研究的新思路[1,2]；Silva等從文本旅游攻略中挖掘時空信息，結(jié)合多種多媒體資源進行空間可視化，將旅行故事以生動活潑的形式進行分享，使用戶獲得更好的旅游體驗[3-5]；吳增紅從用戶的角度對個性化旅游地圖服務的理論和方法進行了深入研究[6]；李偉等根據(jù)改進的TOPSIS算法實現(xiàn)了基于情境的個性化興趣點(Points of Interest,POI)推薦[7,8]。上述研究充分體現(xiàn)了旅游地圖智能化、個性化的發(fā)展趨勢，旅游知識地圖正是在這一背景下展開的研究。

旅游知識地圖是一種知識化的旅游產(chǎn)品，主要以地圖為載體對旅游知識進行可視化。王富強等指出旅游知識地圖是采用地學領(lǐng)域的最新理論和技術(shù)，對旅游景點、路線等地理空間旅游要素和游客行為進行深入分析，挖掘隱含在其中的事實、概念、規(guī)律和方法等旅游知識，并采用地圖可視化和知識可視化的方法對結(jié)果進行表達[9]。李萌基于文本挖掘技術(shù)，實現(xiàn)了從文本旅游攻略中對旅游知識的提取[10]；方瀟通過對用戶歷史行為的挖掘?qū)崿F(xiàn)了旅游知識地圖的個性化推薦[11]。然而，旅游知識地圖的研究目前仍處于探索階段，尚未形成統(tǒng)一的理論和方法框架。因此，本文在上述研究的基礎(chǔ)上，對旅游知識地圖的概念進行了探討，提出了旅游知識地圖的設(shè)計原則和構(gòu)建流程，并以旅游路線的動態(tài)規(guī)劃為例，實現(xiàn)了基于TSP(Travel Salesman Problem)算法的旅游知識獲取和可視化。

1 從數(shù)據(jù)可視化到知識可視化

數(shù)據(jù)、信息和知識是3個相互依存、相互聯(lián)系的概念,數(shù)據(jù)是信息的載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)容[12],而知識是信息在人腦中經(jīng)過認知加工的反饋結(jié)果，往往是動態(tài)變化的。借鑒DIKW(Data,Information,Knowledge,Wisdom)模型[13]，本文將旅游地圖所要表達的對象抽象為數(shù)據(jù)、信息、知識3個層次的金字塔模型(圖1)。

圖1 空間旅游數(shù)據(jù)、信息、知識金字塔

“一圖抵千言”，無論對于數(shù)據(jù)、信息還是知識，可視化都是一種有效地對模式和規(guī)律進行探索和發(fā)現(xiàn)的方法。“可視化”即“利用計算機圖形學創(chuàng)建視覺圖像，以幫助人們理解科學概念或結(jié)果的那些錯綜復雜且規(guī)模龐大的數(shù)字化表現(xiàn)形式”[14]。數(shù)據(jù)可視化、信息可視化的概念都源于科學計算可視化。而知識可視化是近年來一個新興的研究領(lǐng)域，借助于各種圖形手段，對知識進行構(gòu)建和傳播，其目的在于傳遞觀點、經(jīng)驗、態(tài)度、期望和預測等，是為了促進個體和群體知識的傳播和創(chuàng)新[15]。在數(shù)據(jù)可視化到知識可視化的發(fā)展趨勢下，旅游地圖也需要由表達已知數(shù)據(jù)向探索未知知識這一方向轉(zhuǎn)變，從而促使旅游知識地圖的出現(xiàn)。

2 旅游知識地圖

2.1 概念解析

旅游知識地圖是在知識可視化的驅(qū)動下，通過對空間旅游數(shù)據(jù)的深加工，借助于空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對旅游知識進行獲取，并以地圖為主要載體，綜合多元圖解手段進行可視化表達，促使用戶從地圖上獲取經(jīng)驗和知識，是比普通旅游地圖更高一級的地圖形式。旅游知識地圖與傳統(tǒng)知識地圖的概念不盡相同。傳統(tǒng)的知識地圖是一種知識存儲模型，是對知識的圖形化描述和定位，通常以樹狀、網(wǎng)狀、條狀或星狀的形式呈現(xiàn)[16]。而旅游知識地圖是對空間知識的表達，是從數(shù)據(jù)中挖掘出具有空間特征的知識，并在遵循制圖法則的基礎(chǔ)上，將空間知識納入到時空框架中進行可視化表達。雖然二者本質(zhì)不同，但是旅游知識地圖可以借鑒知識地圖中對知識進行分類、提取和管理的方法和原則，例如采用樹狀、網(wǎng)狀等結(jié)構(gòu)更好地對空間知識進行組織，借助超鏈接對空間知識進行導航，通過概念地圖等形式對空間知識進行可視化等。旅游知識地圖是空間旅游知識的載體，因此空間旅游知識是旅游知識地圖的核心研究對象?？臻g旅游知識因其來源于空間數(shù)據(jù)，并能夠納入到時空框架中進行分析和表達，因此具備一般知識所不具備的關(guān)鍵特征(表1)。

表1 空間旅游知識的特征

借鑒認知心理學中對知識的分類方法[17]，本文將空間旅游知識分為陳述性空間旅游知識和程序性空間旅游知識兩大類(表2)。陳述性空間旅游知識是關(guān)于旅游要素及其關(guān)系的知識，解決是什么的問題，根據(jù)其幾何特征，又可進一步分為點狀知識、線狀知識和面狀知識；而程序性空間旅游知識也稱為過程性知識或操作性知識，是有關(guān)問題求解、狀態(tài)變化、完成某項任務的行為或操作步驟的知識，解決怎么做的問題，需要通過空間推理或聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)，可進一步分為邏輯性知識和推理性知識兩大類。

表2 空間旅游知識分類

2.2 設(shè)計原則

旅游知識地圖自下而上包括資源層、描述層和表示層三部分(圖2)。資源層包含數(shù)據(jù)、知識庫、地圖符號庫、網(wǎng)絡資源及用戶，其中的數(shù)據(jù)既包括基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，也包括各種旅游要素(吃、住、行、娛、購、游等)，以及可從社交媒體上抓取的旅游相關(guān)信息(如帶有地理位置的微博、照片等)；描述層包含一系列對空間數(shù)據(jù)的描述和空間知識的描述，描述性規(guī)則可以以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，也可以以非結(jié)構(gòu)化的文件形式存儲；表示層是可視化的用戶界面，旅游知識地圖不僅包括對基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)和旅游要素的可視化，還包括對旅游知識的可視化。因此，旅游知識地圖是以地圖為主要載體，綜合了地圖可視化、信息圖譜、知識可視化等多元圖解手段的一種可視化形式。

圖2 旅游知識地圖體系結(jié)構(gòu)

基于旅游知識地圖的體系結(jié)構(gòu)以及旅游地圖的功能[18]，本文認為旅游知識地圖在設(shè)計時應遵循以下原則：1)個性化原則。根據(jù)不同類型用戶的特點和具體需求，通過獲取用戶的性別、年齡、職業(yè)、偏好以及歷史行為等信息，建立用戶模型，通過關(guān)聯(lián)分析、案例推理等數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)方法為用戶提供及時、按需、個性化的旅游地圖服務。2)情境化原則。根據(jù)用戶的不同出行目的和需求(如蜜月游、親子游、文化游等)，設(shè)計情境化的地圖表示方法。旅游的六大要素“吃、住、行、娛、購、游”都應圍繞不同的旅游情境進行設(shè)計和推薦。3)交互性原則。良好的交互性也是影響用戶從地圖上獲取知識的一個重要方面，交互性原則主要體現(xiàn)在地圖基本操作、模型參數(shù)設(shè)置、界面可用性、信息上傳和分享等方面，應以用戶為中心，提高旅游地圖的信息傳輸效率。 4)動態(tài)性原則。旅游知識地圖中知識的獲取、推理、表達都是一個動態(tài)的過程，隨著時空狀態(tài)的變化、用戶模型的變化，智能生成不同的結(jié)果。5)共享性原則。旅游知識地圖是一個知識發(fā)現(xiàn)、傳播和分享的途徑和載體，能夠為用戶提供靈活地上傳、分享和交流的機制。

2.3 構(gòu)建流程

旅游知識地圖的構(gòu)建主要包括空間數(shù)據(jù)挖掘和可視化兩個環(huán)節(jié)(圖3)。空間數(shù)據(jù)挖掘是空間知識產(chǎn)生的主要來源，目的是為了從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)不明確的、隱含的知識以及空間關(guān)系或其他模式。空間數(shù)據(jù)挖掘所能發(fā)現(xiàn)的空間知識主要包括空間的關(guān)聯(lián)、特征、聚類和分類等規(guī)則以及例外[19]?？臻g數(shù)據(jù)挖掘是構(gòu)建旅游知識地圖的核心技術(shù)，為旅游知識地圖從復雜多樣的數(shù)據(jù)源中獲取知識提供了技術(shù)支撐。而可視化是用戶獲取知識的重要途徑，高俊曾指出可視化方法通過選擇最恰當?shù)囊曈X變量和圖解方式，供研究者形成心像和視覺思維，從某種意義上說可視化同專家系統(tǒng)有本質(zhì)上的相似之處，可使用戶從地圖上獲得知識，得到啟發(fā)[20]。

圖3 旅游知識地圖構(gòu)建流程

空間數(shù)據(jù)挖掘可以借助于空間分析算法(如探索性空間數(shù)據(jù)分析)、空間統(tǒng)計算法(如熱點分析)、關(guān)聯(lián)分析算法(如Apriori算法)、聚類分析算法(如K-means,K-medoids算法)、網(wǎng)絡分析算法(如最短路徑算法、TSP算法)，以及基于規(guī)則(rule-based reasoning)、基于案例(cased-based reasoning)、基于模型(model-based reasoning)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN-based reasoning)等知識推理方法實現(xiàn)?？梢暬h(huán)節(jié)主要包括地圖可視化和空間旅游知識的可視化兩方面。地圖可視化通過恰當選擇地圖符號和視覺變量，為用戶提供個性化、美觀、易用的地圖形式，借助于地圖模板技術(shù)還可以實現(xiàn)地圖的快速復用。而對于空間知識的可視化，本文主要結(jié)合Eppler等提出的知識可視化框架[15]，將空間旅游知識的可視化歸納為示意地圖(sketch map)、概念地圖(concept map)、知識地圖(knowledge map)、變形地圖(cartogram)、流向地圖(flow map)和社交網(wǎng)絡圖(social network map)6種形式，對旅游知識中蘊含的關(guān)聯(lián)關(guān)系、層次關(guān)系、屬性特征等進行表達。

3 應用實例——旅游路線動態(tài)規(guī)劃

對于用戶出行而言，如何制定合理的游覽順序是首要考慮的問題。盡管一些旅游網(wǎng)站也集成了行程定制模塊，如背包兔、百度旅游等，但其對旅游路線的規(guī)劃缺乏空間和時間上的合理性。此外，一些學者也對旅游路線規(guī)劃問題進行了研究，如佘新偉利用TripGuider算法更高效地對旅游路線進行推薦[21]，曹旭利用改良圈算法設(shè)計出暢游全國的最佳旅游路線[22]。但上述研究一是缺乏動態(tài)性，不能根據(jù)用戶的自定義條件(如下榻的賓館位置)智能為其規(guī)劃最合理路線；二是這些算法大多只考慮歐氏距離，如果在城市范圍內(nèi)考慮用戶的實際出行需求，則應基于交通道路網(wǎng)絡距離進行計算。因此，本文在考慮實際可達性的前提下，基于交通道路網(wǎng)絡，引入TSP算法對旅游路線進行求解，為用戶智能、動態(tài)地規(guī)劃最優(yōu)行程路線，實現(xiàn)旅游知識的獲取和可視化。

3.1 TSP算法

TSP問題又稱旅行商問題或推銷員問題，該問題可以描述為：如果有n個城市，一個推銷員要從其中某一個城市出發(fā)再回到該城市，要求走遍其他所有城市且每個城市只能走一次，求最短的路線。結(jié)合旅游路線規(guī)劃，要解決的問題即是用戶從賓館出發(fā)，游覽完所有的景點再回到賓館，如何設(shè)計出行順序才能使得行程最短？

TSP問題是一個典型的優(yōu)化組合問題，也被證明是一個NP(Non-deterministic Polynomial)問題。對于TSP問題算法的研究主要包括精確式算法和啟發(fā)式算法兩大類。精確式算法包括最鄰近法、貪心法、插入法等，由于其所求解的問題規(guī)模有限，所以在實際應用中多采用啟發(fā)式算法。啟發(fā)式算法中比較著名的有模擬退火算法、禁忌搜索算法、蟻群算法、遺傳算法等[23]，禁忌搜索算法[24]易于理解且具有很強的局部尋優(yōu)能力，已被證明可以高效地獲得近似最優(yōu)解。禁忌搜索算法是對局部鄰域搜索擴展的一種全局逐步尋優(yōu)算法，是對人類記憶過程的一種模擬，其核心思想是禁止重復前面的工作，采用禁忌原則避免無效的循環(huán)計算，對于已經(jīng)找到的局部最優(yōu)解會記錄在禁忌表中，在一定程度上避開局部最優(yōu)點，并通過藐視準則來赦免一些被禁忌的優(yōu)良狀態(tài)，最終實現(xiàn)全局優(yōu)化。

3.2 模型實現(xiàn)

本文采用禁忌搜索算法對TSP算法進行了實現(xiàn)，由于采用的TSP算法考慮的是實際道路距離，所以首先要基于道路數(shù)據(jù)創(chuàng)建交通道路網(wǎng)絡，進而生成出發(fā)地—目的地的OD(Origin-Destination)成本矩陣，然后基于路網(wǎng)距離通過TSP算法獲取行程最短的游覽路線。該方法在空間知識地圖服務試驗系統(tǒng)中進行了應用，該系統(tǒng)采用瀏覽器和服務器(Browser/Server，B/S)架構(gòu)，在服務器端借助于ArcGIS的Model Builder對TSP算法進行封裝，通過ArcGIS Server將該模型發(fā)布為Geoprocessing服務，在客戶端即可進行該服務的調(diào)用。用戶只需指定下榻的賓館位置和景點位置，系統(tǒng)便可自動為用戶規(guī)劃出最優(yōu)行程路線。在試驗系統(tǒng)中，本文選取了深圳一日游的若干景點作為測試數(shù)據(jù)，該模型執(zhí)行的結(jié)果如圖4所示，生成的紅色路線即為以賓館為起止點的最優(yōu)游覽路線。

圖4 旅游路線規(guī)劃模型運行結(jié)果

4 結(jié)語

在“普適制圖”、“大眾制圖”的發(fā)展趨勢下，地圖制圖越來越強調(diào)以用戶為中心進行設(shè)計。旅游知識地圖通過對空間旅游數(shù)據(jù)的深層次加工，為用戶提供個性化、情境化、及時、按需的旅游服務,其更側(cè)重于信息的分析和挖掘，探索發(fā)現(xiàn)用戶行為、旅游要素、地理要素之間的內(nèi)在聯(lián)系，將隱性的知識顯性化、顯性知識時空化。本文對旅游知識地圖的理論和方法進行了探討，并通過TSP算法對邏輯性的空間旅游知識進行求解，解決了旅游路線的動態(tài)規(guī)劃問題。但是，旅游知識地圖作為一種新型的地圖產(chǎn)品，還有許多關(guān)鍵問題需要研究和解決，例如空間旅游知識的發(fā)現(xiàn)方法、知識的可視化形式，以及如何根據(jù)用戶的多維情境進行個性化的地圖設(shè)計等。

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Construction and Application of Tourism Knowledge Map

WANG Shuang1,CHEN Yu-fen1,WANG Cheng-shun1,YUAN Ye-cheng2

(1.InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450052;2.StateKeyLabofResourcesandEnvironmentalInformationSystem,InstituteofGeographicalSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China)

With the rapid development of tourism industry,the demand of tourism mapping service has grown increasingly.As a result,how to provide an easy-to-use and intelligent tourism map service for users has attracted much attention from researchers.The tourism knowledge map is a knowledgeable tourism product reflecting the intelligent and personalization trends of tourism map based on deep processing of spatial tourism data.The spatial tourism knowledge can be discovered by spatial data mining technique and represented on map with multiple visual metaphors.In this paper,the concept of tourism knowledge map was further discussed,and the characteristics and classification of spatial tourism knowledge were summarized.Based on this,five design principles and the construction process of tourism knowledge map were proposed.Finally,travel route planning was taken as an example to implement tourism knowledge acquisition and visualization based on TSP algorithm.This method has already been applied in the geospatial knowledge map service test system,and the result was proved to be credible and helpful for new tourists.However,tourism knowledge map is still a burgeoning frontier area in cartography,and lots of problems such as spatial tourism knowledge discovery methods and knowledge representation methods need to be further discussed.

tourism knowledge map;geospatial knowledge;TSP algorithm;travel route planning

2016-04-14；

2016-07-11

國家自然科學基金項目(41171353)；國家863計劃資助項目(2012AA12A404)；資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室青年人才培養(yǎng)基金項目(08R8B6IOYA)

王雙(1983-)，女，博士，研究方向為時空數(shù)據(jù)挖掘與可視化、地圖認知與設(shè)計。*通訊作者E-mail:yuanyc@lreis.ac.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.06.018

F590.3;TP391

A

1672-0504(2016)06-0107-05