史亞奇
摘? 要: 針對(duì)傳統(tǒng)旅游地推薦系統(tǒng),無法滿足用戶的功能訴求,提出基于人性化特征的旅游地智能推薦系統(tǒng)。以系統(tǒng)邏輯處理層、程序表達(dá)層以及數(shù)據(jù)記錄層為基礎(chǔ),構(gòu)建系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)。通過信息存儲(chǔ)設(shè)備與行為收集設(shè)備收集與整理用戶行為數(shù)據(jù),從而滿足不同用戶行為收集需求。系統(tǒng)以推理原則為基礎(chǔ)構(gòu)建系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù),通過數(shù)據(jù)輸入與輸出以及推薦三部分完成信息處理,從而實(shí)現(xiàn)人性化智能推薦。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),通過模擬使用環(huán)境,將所提系統(tǒng)與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)使用認(rèn)可度進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明旅游地智能推薦系統(tǒng)具有更高的認(rèn)可度和有效性。
關(guān)鍵詞: 旅游地智能推薦系統(tǒng); 人性化特征; 用戶行為數(shù)據(jù)收集; 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建; 系統(tǒng)信息處理; 系統(tǒng)仿真對(duì)比
中圖分類號(hào): TN02?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào): 1004?373X(2020)11?0183?04
Tourist destination intelligent recommendation system
based on humanization characteristics
SHI Yaqi
(Shangqiu Institute of Technology, Shangqiu 476000, China)
Abstract: Since the traditional tourist destination recommendation system fails to meet the functional demands for uses, a tourist destination intelligent recommendation system based on humanization characteristics is proposed. The system hardware structure is constructed on the basis of system logic processing layer, program expression layer and data recording layer. The user behavior data are collected and processed by information storage device and behavior collection device to meet the collection requirements of users′ different behavior. In the system, a system database is built based on the reasoning principle, and the information processing is completed by data input and output and recommendation, so as to realize humanization intelligent recommendation. The simulation experiment was designed to compare the approval degree of the proposed system with that of the traditional recommendation system by simulating the service environment. The experimental results prove that the intelligent recommendation system for tourist destination has a higher approval degree and effectiveness.
Keywords: intelligent recommendation system for tourist destination; humanization characteristic; user behavior data collection; system database construction; system information processing; system simulation contrast
0? 引? 言
隨著旅游行業(yè)不斷發(fā)展,個(gè)性化旅游已經(jīng)成為旅游行業(yè)的主要發(fā)展方向,傳統(tǒng)的人工導(dǎo)游模式已經(jīng)很難滿足目前游客的旅游需求,因此,人性化的旅游地推薦系統(tǒng)成為人們出行的首選[1]?,F(xiàn)代旅游行業(yè)具有較強(qiáng)的國(guó)際化特征,國(guó)內(nèi)國(guó)際旅游市場(chǎng)區(qū)域統(tǒng)一化,且各國(guó)旅游業(yè)相互依賴,呈現(xiàn)一體化狀態(tài)。傳統(tǒng)旅游模式路線較為固定,且無法滿足用戶個(gè)性化需求,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)下,更多游客愿意采用自助游的方式,依靠網(wǎng)絡(luò)或其他資源自行設(shè)計(jì)旅游線路。如何在這一發(fā)展趨勢(shì)下將自身旅游資源推銷出去,成為旅游城市與風(fēng)景區(qū)極大的挑戰(zhàn),游客如果無法更加方便地獲取自身感興趣的旅游綜合信息,則游客的消費(fèi)欲望與逗留時(shí)間也隨之減少[2]。因此,基于人性化特征的旅游地智能推薦系統(tǒng)主要以包括交通、購(gòu)物、餐飲、娛樂等各方面旅游綜合信息推薦為主,改進(jìn)了傳統(tǒng)旅游方式中游客無法方便獲取旅游綜合信息的弊端。
1? 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
1.1? 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
根據(jù)旅游景區(qū)資源為游客提供個(gè)性化特色旅游服務(wù)的目的,系統(tǒng)以協(xié)同過濾算法為主要技術(shù),根據(jù)用戶所需信息,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)向其推薦符合用戶需求的資源信息[3]。系統(tǒng)以數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)邏輯處理、程序表達(dá)以及數(shù)據(jù)記錄三方面功能設(shè)定,如圖1所示。
用戶登錄系統(tǒng)后,系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)歷史瀏覽數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提供滿足游客喜好的推薦數(shù)據(jù)。用戶在輸入相關(guān)查詢信息時(shí),將查詢關(guān)鍵字輸入查詢頁(yè)面后,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)用戶信息數(shù)據(jù)挖掘,并將推薦數(shù)據(jù)整理后的最優(yōu)結(jié)果顯示在終端。
結(jié)合上述過程,硬件結(jié)構(gòu)受到計(jì)算設(shè)備、數(shù)據(jù)源大小等因素影響,為此采用多通道交互模式設(shè)計(jì)硬件結(jié)構(gòu)。多通道交互模式建立專用的接收、發(fā)送通信媒介渠道,利用視頻、聲音以及文本等,將每種媒介串聯(lián)在一起,讓用戶通過專用通道實(shí)現(xiàn)信息交互,形成完整的系統(tǒng)與用戶之間多渠道多路徑的傳遞機(jī)制[4]。構(gòu)建硬件信息樞紐管制器,保證用戶與系統(tǒng)之間信息傳遞的應(yīng)激性。用戶通過手寫、語(yǔ)音等多種模式與系統(tǒng)交互,有效擴(kuò)寬了系統(tǒng)智能推送能力。
1.2? 信息存儲(chǔ)設(shè)備設(shè)計(jì)
信息存儲(chǔ)設(shè)備主要用于系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算過程中的快速讀取,以及對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)[5]。建立數(shù)據(jù)庫(kù)記錄得到行為響應(yīng),為以后智能推薦提供硬件基礎(chǔ)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備主要以用戶信息存儲(chǔ)器以及定位信息存儲(chǔ)器為主,結(jié)合嵌入式GIS平臺(tái),構(gòu)成信息硬件存儲(chǔ)設(shè)備。信息存儲(chǔ)設(shè)備能夠記錄用戶每次的使用環(huán)境,并對(duì)比出環(huán)境變化情況。系統(tǒng)信息存儲(chǔ)設(shè)備在設(shè)計(jì)上設(shè)置了地理服務(wù)器、無線網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備終端以及數(shù)據(jù)處理器等多個(gè)設(shè)備結(jié)構(gòu),如圖2所示。
信息存儲(chǔ)設(shè)備通過GPS定位,收集用戶信息,針對(duì)數(shù)據(jù)特性,采用EOTD(Enhanced Observed Time Difference)與TOA(Time of Arrival)技術(shù)將執(zhí)行器與數(shù)據(jù)調(diào)用裝置集成在一起,利用移動(dòng)終端PC傳感器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別[6]。傳輸器將信號(hào)發(fā)送至指定位置保存,改變?cè)行畔⒋鎯?chǔ)設(shè)備的終端接收裝置,但保留原有執(zhí)行數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息反饋式存儲(chǔ)。
1.3? 行為收集設(shè)備
行為收集設(shè)備以信息存儲(chǔ)裝置為基礎(chǔ),衍生出多像的傳感裝置,負(fù)責(zé)收集用戶與項(xiàng)目之間的相關(guān)信息,反饋系統(tǒng)推薦結(jié)果[7]。行為收集傳感器會(huì)篩選收集數(shù)據(jù)與系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),根據(jù)不同行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行機(jī)械學(xué)習(xí),并給出行為數(shù)據(jù)分析結(jié)果,如表1所示。
行為收集設(shè)備,對(duì)用戶的隱性行為進(jìn)行評(píng)分,隱性評(píng)分均采用5分制。其中,收藏界面評(píng)分為4、仔細(xì)瀏覽評(píng)分為3、簡(jiǎn)單瀏覽評(píng)分為1、購(gòu)買程度評(píng)分為4、搜索精準(zhǔn)度評(píng)分為3。收集信息處理設(shè)備對(duì)行為與相應(yīng)隱性行為調(diào)節(jié)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),并跳轉(zhuǎn)到相關(guān)旅游業(yè)務(wù)領(lǐng)域[8]。優(yōu)化動(dòng)態(tài)頻段置換器,將大用戶行為信息單獨(dú)收集,對(duì)所有請(qǐng)求設(shè)立信息攔截器,收集用戶行為的多項(xiàng)數(shù)據(jù),以此滿足大用戶的需求。
2? 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
2.1? 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
智能推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)主要以推理規(guī)則為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)用戶旅游信息的相關(guān)數(shù)據(jù)規(guī)則提取[9]。數(shù)據(jù)庫(kù)主要由旅游領(lǐng)域?qū)嵗龓?kù)與規(guī)則庫(kù)組成,通過加載粗糙集方式自動(dòng)獲取數(shù)據(jù),其結(jié)構(gòu)如圖3所示。
數(shù)據(jù)庫(kù)資源提取采用最小支持度加權(quán)算法,設(shè)用戶訪問所有景區(qū)集合為[L1=l1,l2,…,lm],對(duì)于[L1]中任何景點(diǎn)所存在的文本、圖片以及視頻三類訪問信息的訪問時(shí)間[10]分別設(shè)為[Tv],[Tp],[Tt]。為更好地了解用戶人性化需求,需要分析出在單位時(shí)間內(nèi)用戶使用視頻獲取信息量多還是文本圖片信息量多,由于數(shù)據(jù)庫(kù)中視頻加權(quán)值為[B2],圖片與文本加權(quán)值為[B4],從而得到用戶興趣權(quán)限總值為:
[r=12Tv+14Tt+14Tp] (1)
在用戶景點(diǎn)訪問數(shù)據(jù)中,系統(tǒng)根據(jù)權(quán)值獲取對(duì)應(yīng)的使用信息,將用戶興趣度較低的景點(diǎn)自動(dòng)剔除,其余景點(diǎn)按照序列[L1=l1,l2,…,ls]存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,作為備選數(shù)據(jù),至此完成系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)[11]。
2.2? 基于人性化特征的信息處理模塊設(shè)計(jì)
信息處理模塊采用協(xié)同過濾算法,為用戶準(zhǔn)備更加符合用戶需求的人性化結(jié)果。假設(shè)用戶對(duì)某地旅游景點(diǎn)感興趣,系統(tǒng)根據(jù)用戶其他項(xiàng)目評(píng)分,判斷出用戶對(duì)該景區(qū)項(xiàng)目好感度,發(fā)送至信息處理模塊[12]。系統(tǒng)信息處理模塊主要進(jìn)行人性化特征信息輸入與選擇結(jié)果輸出,同時(shí),綜合結(jié)果在數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用景點(diǎn)相關(guān)信息,信息處理模塊工作流程如圖4所示。
信息處理模塊對(duì)用戶在輸出評(píng)價(jià)信息后,將反饋數(shù)據(jù)收集在數(shù)據(jù)庫(kù)中,并將記錄的相關(guān)反饋結(jié)果發(fā)送至其他信息引擎中,根據(jù)用戶以往數(shù)據(jù)記錄生成對(duì)應(yīng)的推薦信息[13]。信息處理模塊保留原有的處理計(jì)算方式,加入人性化特征協(xié)同過濾算法,將預(yù)測(cè)結(jié)果與推薦結(jié)果進(jìn)行人性化處理,優(yōu)化傳統(tǒng)意義上的輸出值,貼合輸入數(shù)據(jù)補(bǔ)充人性化概念。
2.3? 景點(diǎn)推薦模塊設(shè)計(jì)
在景點(diǎn)推薦模塊設(shè)計(jì)中,利用產(chǎn)生式規(guī)則將游客需求視為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中一個(gè)屬性合集,融合上述信息處理模塊,根據(jù)用戶不同輸入信息產(chǎn)生不同推薦結(jié)果[14]。當(dāng)用戶結(jié)束對(duì)某一景點(diǎn)瀏覽時(shí),將數(shù)據(jù)庫(kù)中所有組合數(shù)據(jù)匯總在推薦模塊中,根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配規(guī)則形成用戶興趣規(guī)則合集,加權(quán)興趣度[rγ=rx],根據(jù)景點(diǎn)提供的數(shù)據(jù),計(jì)算數(shù)據(jù)組中任一景點(diǎn)s的推薦興趣度[rs=li∈γrs],作為景點(diǎn)推薦依據(jù)。使用加權(quán)口令顯示數(shù)據(jù)集前5項(xiàng)數(shù)據(jù),完成旅游地智能推薦,實(shí)現(xiàn)旅游地智能推薦系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)。
3? 仿真實(shí)驗(yàn)
3.1? 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)基于人性化特征的旅游地智能推薦系統(tǒng)合理性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如表2所示。實(shí)驗(yàn)以網(wǎng)絡(luò)景區(qū)旅游項(xiàng)目初期數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,為實(shí)驗(yàn)提供全面的數(shù)據(jù)信息。實(shí)驗(yàn)中選取數(shù)據(jù)集中的1 000個(gè)用戶數(shù)據(jù),將用戶所有評(píng)價(jià)信息整理后,形成若干數(shù)據(jù)集[15]。對(duì)比傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)與智能推薦系統(tǒng)處理結(jié)果,找出更符合人性化特征旅游景區(qū)推薦結(jié)果,確定用戶使用認(rèn)可度。
3.2? 推薦結(jié)果認(rèn)可度對(duì)比
兩組系統(tǒng)對(duì)劃分后數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,其劃分比重分別為20%,40%,60%,80%,100%,利用誤差算法對(duì)比推薦結(jié)果。經(jīng)過兩組不同系統(tǒng)處理后,其結(jié)果偏差主要取決于數(shù)據(jù)稀疏程度,數(shù)據(jù)坐標(biāo)誤差越小,用戶認(rèn)可度越高,如圖5所示。
分析圖5中對(duì)旅游地推薦結(jié)果差異值,可以看出智能推薦系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果基本一致,從而更加容易得到用戶認(rèn)可。在數(shù)據(jù)條件下,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)劃分結(jié)果不理想,相比較之下,智能推薦系統(tǒng)能夠在各個(gè)區(qū)域劃分中更容易得到用戶認(rèn)可。在數(shù)據(jù)稀疏程度差距較大的情況下,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)推薦結(jié)果表現(xiàn)較差,且用戶對(duì)旅游地推薦結(jié)果認(rèn)可度較差,而智能推薦系統(tǒng)在推薦結(jié)果等方面均得到了較高的認(rèn)可度。
4? 結(jié)? 語(yǔ)
基于人性化特征的旅游地智能推薦系統(tǒng)在構(gòu)建過程中,利用多種技術(shù)與算法相互協(xié)調(diào),實(shí)現(xiàn)更加高精度的推薦結(jié)果,更加適用于多維度數(shù)據(jù)查詢。旅游地智能推薦系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)計(jì)算誤差大、用戶認(rèn)可度低等問題,具有廣闊的發(fā)展前景。
參考文獻(xiàn)
[1] 李雅美,王昌棟.基于標(biāo)簽的個(gè)性化旅游推薦[J].中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,47(7):547?555.
[2] 常亮,曹玉婷,孫文平,等.旅游推薦系統(tǒng)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2017,44(10):1?6.
[3] 張偉,韓林玉,張佃磊.GeoPMF:距離敏感的旅游推薦模型[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2017,76(2):16?18.
[4] 童向榮,姜先旭,王瑩潔,等.信任網(wǎng)絡(luò)形成及其在智能推薦中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2017,38(1):92?98.
[5] 郭嘉,代耀宗,沈建京.基于協(xié)同過濾的景區(qū)旅游智能推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2018,41(23):148?152.
[6] 王瀟慧.基于Web的旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2018,41(10):97?99.
[7] 劉存地,徐煒.能否讓算法定義社會(huì):傳媒社會(huì)學(xué)視角下的新聞算法推薦系統(tǒng)[J].學(xué)術(shù)論壇,2018,41(4):34?43.
[8] 陳君同,古天龍,常亮,等.融合協(xié)同過濾與用戶偏好的旅游組推薦方法[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2018,13(6):999?1005.
[9] 鄭誠(chéng),徐啟南,章金平.基于互信息的推薦系統(tǒng)方法研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2018,35(12):82?85.
[10] HAO Yaxian, SUN Yanrui. K?nearest neighbor matrix factorization for recommender systems [J]. Journal of chinese computer systems, 2018, 39(4): 43?51.
[11] 朱桂祥,曹杰.基于主題序列模式的旅游產(chǎn)品推薦引擎[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2018,55(5):920?932.
[12] 姜野.算法的規(guī)訓(xùn)與規(guī)訓(xùn)的算法:人工智能時(shí)代算法的法律規(guī)制[J].河北法學(xué),2018,36(12):144?155.
[13] 崔建雙,車夢(mèng)然.基于多分類支持向量機(jī)的優(yōu)化算法智能推薦系統(tǒng)與實(shí)證分析[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2019,41(1):157?164.
[14] 程秀峰,范曉瑩,楊金慶.一種融合了基于樸素貝葉斯算法與情境感知的協(xié)同推薦系統(tǒng):以大學(xué)圖書館實(shí)體圖書推薦為例[J].現(xiàn)代情報(bào),2019,39(2):59?67.
[15] 常亮,張偉濤,古天龍.知識(shí)圖譜的推薦系統(tǒng)綜述[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2019,14(2):5?14.