國內(nèi)旅游推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及以及電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，在線旅游信息搜索已經(jīng)成為旅游者制定出行計(jì)劃的主要途徑。但隨著在線旅游信息的大量增多，旅游者面臨這些爆炸式的旅游信息已經(jīng)無法做出決策。而旅游推薦系統(tǒng)就是解決信息過載的良好途徑。文章通過對(duì)國內(nèi)旅游推薦系統(tǒng)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行收集和整理，對(duì)旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)進(jìn)行概述，并對(duì)旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)進(jìn)行了歸納與整理，并對(duì)旅游推薦項(xiàng)目進(jìn)行分類和綜述，最后對(duì)旅游推薦系統(tǒng)未來研究的挑戰(zhàn)和方向進(jìn)行了分析，以期對(duì)有關(guān)學(xué)者了解旅游推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展有所幫助。

關(guān)鍵詞：旅游推薦系統(tǒng)；方法與技術(shù)；推薦項(xiàng)目

一、引言

2017年1月22日，CNNIC發(fā)布第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2016年12月，在網(wǎng)上預(yù)訂過機(jī)票、酒店、火車票或旅游度假產(chǎn)品的網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到2.99億，較2015年底增長(zhǎng)3967萬人，增長(zhǎng)率為15.3%?？梢?，在線旅游發(fā)展迅速，但這對(duì)于旅游者并不一定是好的現(xiàn)象。因旅游者常被困在大量的信息和產(chǎn)品當(dāng)中，無法做出選擇。而旅游推薦系統(tǒng)則是解決信息過載現(xiàn)象的有效方法。它為用戶推薦符合其需求和偏好的旅游產(chǎn)品，以幫助用戶快速做出旅游決策。

筆者通過檢索中國知網(wǎng)電子期刊全庫，共收集到“旅游推薦系統(tǒng)”相關(guān)文獻(xiàn)100多篇，經(jīng)過篩選剩下69篇。國內(nèi)最早出現(xiàn)關(guān)于旅游系統(tǒng)推薦的文獻(xiàn)是在2006年，并正在成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。從文獻(xiàn)的學(xué)科屬性來看，主要集中在計(jì)算機(jī)學(xué)科、地理學(xué)科、管理學(xué)科以及信息技術(shù)與旅游的交叉學(xué)科中。這主要是因?yàn)槁糜瓮扑]系統(tǒng)是推薦系統(tǒng)在旅游行業(yè)中的應(yīng)用之一，而推薦系統(tǒng)最初也是來源于信息抽取技術(shù)及信息檢索技術(shù)等與計(jì)算機(jī)緊密相關(guān)的領(lǐng)域，在實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng)時(shí)往往要用到這些與人工智能相關(guān)的理論與技術(shù)。國內(nèi)學(xué)者對(duì)旅游推薦系統(tǒng)的研究主要集中在旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)、旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)、旅游推薦項(xiàng)目的研究等方面。

二、旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

推薦系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于推薦書、文章、電影、電視節(jié)目、新聞、音樂網(wǎng)頁等。推薦系統(tǒng)最早的概念是利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應(yīng)該購買什么產(chǎn)品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。1997年AT&T實(shí)驗(yàn)室提出了基于協(xié)同過濾算法的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，在eBay、Youtube等大型電子商務(wù)網(wǎng)站等應(yīng)用廣泛。許多學(xué)者基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、LBSN（基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)）數(shù)據(jù)、上下文感知技術(shù)、約束、垂直搜索引擎、基于內(nèi)容的推薦技術(shù)和混合推薦技術(shù)、加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則、本體、3G手機(jī)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)對(duì)旅游推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)，向旅游者推薦滿足其需求的旅游包、旅游產(chǎn)品、旅游線路、旅游景點(diǎn)推薦及行程路線等。

陳傳敬的個(gè)性化的旅游推薦系統(tǒng)，根據(jù)移動(dòng)用戶的偏好自發(fā)的為游客做出個(gè)性化的推送服務(wù)，幫助用戶找到最適合自己的酒店、景點(diǎn)、餐廳、娛樂場(chǎng)所、購物場(chǎng)所等。嚴(yán)杰的旅游電商個(gè)性化推薦系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)的精確分析基礎(chǔ)上，再將推薦結(jié)果以服務(wù)的展示形式推送到旅游電商的各個(gè)營銷環(huán)節(jié)，極大的推動(dòng)了產(chǎn)品購買的轉(zhuǎn)化率。麻風(fēng)梅，高文的基于Internet平臺(tái)的安康旅游景點(diǎn)在線推薦系統(tǒng)，不僅幫助游客做出旅游決策；還可以提供給旅游企業(yè)和相關(guān)管理部門，使其更好的管理安康的旅游資源。姚海濤的旅游信息推薦系統(tǒng)，為游客提供各種旅游信息的查詢，使游客擁有一個(gè)準(zhǔn)備充分的出游計(jì)劃。

三、旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)

1.基于內(nèi)容的推薦

根據(jù)用戶選擇的產(chǎn)品，向用戶推薦與該產(chǎn)品屬性相似的其它產(chǎn)品。這種技術(shù)是利用用戶的歷史內(nèi)容來產(chǎn)生用戶描述文件的，新的項(xiàng)目將會(huì)用于匹配用戶描述文件來發(fā)現(xiàn)最接近的項(xiàng)目。徐盼等認(rèn)為應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的樸素貝葉斯方法可以為特定需求的用戶提供個(gè)性化路線推薦。黃飛龍通過收集用戶行為數(shù)據(jù)為用戶實(shí)時(shí)推薦所需信息，使用戶在有限時(shí)間內(nèi)游玩景區(qū)內(nèi)感興趣的景點(diǎn)，為用戶的游覽路線提供建議。

2.基于協(xié)同過濾的推薦

根據(jù)用戶對(duì)產(chǎn)品的偏好，將與該用戶偏好相似的其他用戶選擇的產(chǎn)品推薦給該用戶。協(xié)同過濾技術(shù)可以分為兩個(gè)子類：一是根據(jù)用戶的興趣進(jìn)行協(xié)同過濾，二是根據(jù)產(chǎn)品的共性進(jìn)行協(xié)同過濾。張偉偉等、鄭外輝、吳清霞等、麻風(fēng)梅、楊曉飛根據(jù)用戶興趣為用戶進(jìn)行個(gè)性化的路線、景點(diǎn)或信息服務(wù)的推薦。侯新華等利用在線旅游網(wǎng)站上游客對(duì)旅游景點(diǎn)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，使用協(xié)同過濾算法為游客推薦旅游景點(diǎn)。李倩等利用互聯(lián)網(wǎng)上用戶口碑，為用戶推薦個(gè)性化的旅游計(jì)劃。曹陽考慮了用戶評(píng)論和各個(gè)用戶之間的回復(fù)關(guān)系及各個(gè)用戶之間回復(fù)的時(shí)間關(guān)系，提出了一種基于游客信息的協(xié)同過濾帖推薦方法。方瀟通過為目標(biāo)用戶建立鄰近用戶集來改進(jìn)協(xié)同過濾的算法。史一帆等在協(xié)同過濾算法中引入景點(diǎn)標(biāo)簽，使得為用戶推薦的景點(diǎn)更準(zhǔn)確。

3.基于知識(shí)的推薦

這種方法通過對(duì)特定領(lǐng)域的知識(shí)指定規(guī)則進(jìn)行基于約束的推薦和基于實(shí)例的推薦。王顯飛等提出一種基于約束的旅游推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，系統(tǒng)以會(huì)話的方式逐步啟發(fā)用戶的偏好和需要，可以為用戶提供更加準(zhǔn)確、個(gè)性化的旅游推薦服務(wù)[8]。方瀟、曾令偉等基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典算法Apriori，為用戶推薦相關(guān)服務(wù)。張華、陳志剛等基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，從海量數(shù)據(jù)庫中挖掘個(gè)性化信息，為旅游電子商務(wù)的用戶提供智能推薦。劉小燕等提出了基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)的旅行會(huì)話推薦系統(tǒng)，幫助用戶進(jìn)行互動(dòng)式對(duì)話獲得目標(biāo)。虞娟基于本體CBR的旅游產(chǎn)品案例方法，為用戶推薦相似的旅游產(chǎn)品。

4.基于社會(huì)媒體的推薦

這種方法是利用集體智慧，將社會(huì)媒體中用戶間的社會(huì)關(guān)系或其它媒體數(shù)據(jù)運(yùn)用于推薦中。AbdulMajid、劉義海、盧昕根據(jù)社會(huì)化媒體網(wǎng)站上（如Flikr網(wǎng)站）用戶上傳的帶有地理標(biāo)簽和時(shí)間信息的照片，和用戶的需求、興趣為用戶提供個(gè)性化的旅游路線、旅游信息和旅行計(jì)劃。劉艷等、胥皇等基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于位置和活動(dòng)的信息，建立地點(diǎn)和用戶偏好模型，根據(jù)用戶需求為用戶提供個(gè)性化的旅游景點(diǎn)、旅游包。

四、旅游推薦項(xiàng)目的研究

推薦系統(tǒng)應(yīng)用到旅游領(lǐng)域中，包括對(duì)旅游景點(diǎn)、酒店、餐館等單個(gè)旅游產(chǎn)品的推薦，也包括對(duì)旅游活動(dòng)、旅游包、旅游目的地、旅游線路和旅游信息服務(wù)等涵蓋多產(chǎn)品、多項(xiàng)目的推薦。

1.單個(gè)旅游推薦項(xiàng)目

從搜集到的文獻(xiàn)中的內(nèi)容來看，單個(gè)旅游項(xiàng)目的推薦主要是對(duì)旅游景點(diǎn)、酒店的推薦，文獻(xiàn)并不多。胡喬楠、麻風(fēng)梅等、侯新華等、史一帆等、劉艷等、于蓓佳這些學(xué)者利用不同的技術(shù)和算法，為用戶推薦符合其要求和興趣的旅游景點(diǎn)。它考慮了用戶興趣偏好和景點(diǎn)流行度的CIAP通過設(shè)置相似用戶的景點(diǎn)推薦權(quán)值和景點(diǎn)流行度權(quán)值，得到最優(yōu)推薦結(jié)果。

2.組合旅游推薦項(xiàng)目

胡納納等根據(jù)用戶的興趣推薦用戶喜歡的旅游活動(dòng)包括運(yùn)動(dòng)、景區(qū)、交通工具等。胥皇等通過交互地獲取用戶旅游意向，實(shí)時(shí)生成多個(gè)旅游包供用戶選擇。楊曉飛根據(jù)旅游者不同階段的興趣特征，向旅游者推薦目的地。方瀟依據(jù)用戶的歷史行為其推薦旅游行程，并能將推薦后的行程進(jìn)行地圖可視化表達(dá)。

對(duì)于旅游路線的推薦，黃飛龍、曾令偉等、張華、吳春陽、呂紅亮等學(xué)者根據(jù)用戶數(shù)據(jù)和信息為用戶推薦滿足其個(gè)性化需求的旅游線路。鄭外輝考慮了游玩景點(diǎn)時(shí)影響旅客旅游體驗(yàn)因素及旅游線路中影響游客旅游體驗(yàn)因素，為游客推薦符合其口味的景點(diǎn)旅游路線。盧昕利用含有地理位置信息的照片以及游記所涵蓋的旅游信息，根據(jù)用戶的需求為用戶提供個(gè)性化的旅游路線規(guī)劃。尹華罡利用互聯(lián)網(wǎng)用戶分享的海量圖片數(shù)據(jù)通過挖掘用戶信息和行為為用戶提供個(gè)性化的路線推薦服務(wù)。

赫磊基于云平臺(tái)構(gòu)建了一個(gè)快捷、智能、實(shí)時(shí)地旅游信息推送系統(tǒng)。張晗的旅游服務(wù)智能推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶所提出的需求，結(jié)合用戶的注冊(cè)信息和瀏覽記錄，智能地推薦旅游信息服務(wù)。許文雕利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)景區(qū)進(jìn)行智能管理。郁嬌嬌將云模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型以及交叉口信號(hào)優(yōu)化的模型應(yīng)用智能旅游系統(tǒng)中，為游客推薦行駛的最佳路線，減少出行時(shí)間，縮減出行費(fèi)用。佘新偉在J2EE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)旅游服務(wù)推薦系統(tǒng)為游客提供旅游景點(diǎn)推薦、旅游行程規(guī)劃、旅游線路推薦等服務(wù)及旅游相關(guān)信息查詢服務(wù)。

五、旅游推薦系統(tǒng)研究的展望

1.旅游推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性

因?yàn)橛脩襞d趣偏好以及對(duì)旅游需求會(huì)隨著時(shí)間、地點(diǎn)、身體狀況以及心情等的變化而變化，目前的推薦技術(shù)還沒有考慮到這一點(diǎn)，所以下一步的研究就是隨時(shí)跟蹤捕捉到用戶興趣偏好和旅游需求的變化，根據(jù)其變化實(shí)時(shí)的向用戶推薦旅游相關(guān)內(nèi)容。

2.旅游推薦系統(tǒng)的針對(duì)性

大部分的推薦方法是基于一些對(duì)用戶和項(xiàng)目的描述文件的理解來生成評(píng)價(jià)，而沒有充分地利用用戶的交互歷史和其他可獲取的信息。而且現(xiàn)在推薦技術(shù)因?yàn)槿狈镜囊娊舛鴽]有能力模仿人的意見與用戶進(jìn)行交互。因此充分利用用戶的歷史信息和增強(qiáng)與用戶交互的能力進(jìn)而提高旅游推薦服務(wù)的的針對(duì)性是下一步研究的方向。

3.旅游推薦系統(tǒng)的多元性

傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)僅僅是根據(jù)用戶和產(chǎn)品的信息，而沒有考慮其他的上下文信息，這些信息可能對(duì)旅游推薦是非常關(guān)鍵的。推薦系統(tǒng)在產(chǎn)品推薦中必須考慮時(shí)間、地點(diǎn)、用戶的同伴等，如推薦一個(gè)旅游包，應(yīng)該考慮時(shí)間、地點(diǎn)、用戶跟誰一起去旅行、旅行條件和限制以及其他上下文信息等。規(guī)劃最合適的旅行計(jì)劃必須同時(shí)考慮幾個(gè)因素，如景點(diǎn)的訪問、當(dāng)?shù)鼐频甑倪x擇、旅游預(yù)算的計(jì)算等。因此，旅游推薦系統(tǒng)從單一性向多元性發(fā)展是下一步的研究重點(diǎn)。

六、結(jié)論

因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息的爆炸式增長(zhǎng)使得旅游者無法做出選擇。而旅游推薦系統(tǒng)從紛繁復(fù)雜的旅游數(shù)據(jù)中分析和挖掘出有用的信息，方便快捷的將最大程度滿足用戶需求和偏好的旅游產(chǎn)品推薦給用戶，使用戶快速做出正確的旅游決策。本文從旅游推薦系統(tǒng)的研究設(shè)計(jì)、方法與技術(shù)、推薦項(xiàng)目以及研究展望四個(gè)方面對(duì)國內(nèi)外旅游推薦系統(tǒng)做了綜述和分析。從整體來看，國內(nèi)關(guān)于旅游推薦系統(tǒng)的研究起步較晚，來自旅游專業(yè)的文獻(xiàn)并不多。隨著旅游業(yè)和信息技術(shù)的發(fā)展，旅游者的需求多種多樣，旅游推薦系統(tǒng)未來面臨的挑戰(zhàn)也更大，急需旅游界、信息技術(shù)界等更多學(xué)者的關(guān)注和探討。

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作者簡(jiǎn)介：王月星（1992.10- ），女，河南商丘人，鄭州大學(xué)旅游管理學(xué)院2015級(jí)碩士生，研究方向：旅游規(guī)劃