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    人工智能視域下旅游景區(qū)吸引力模型構(gòu)建與應(yīng)用研究

    2021-09-05 16:49:49李曉
    旅游縱覽 2021年8期
    關(guān)鍵詞:旅游景區(qū)深度學(xué)習(xí)人工智能

    李曉

    摘 要:隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)不斷地革新和發(fā)展,影響游客選擇旅游目的地的信息來源正在發(fā)生巨大變化,游客通過線上用戶評價來選擇旅游景區(qū)逐漸成為普遍現(xiàn)象。本文以旅游網(wǎng)絡(luò)平臺上的用戶評論為數(shù)據(jù)來源,利用人工智能技術(shù)對旅游景區(qū)深度吸引力進(jìn)行分析,并根據(jù)分析結(jié)果提出優(yōu)化策略,促使旅游景區(qū)向高質(zhì)量方向發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:人工智能;旅游景區(qū);深度學(xué)習(xí)

    中圖分類號:F592.7;F299.27 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    引言

    2019年起,我國成為全球最大的旅游市場,旅游業(yè)總收入超過6.63萬億元[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,科技將成為塑造旅游新未來的中堅力量。我國針對旅游業(yè)的發(fā)展提出了“人工智能+”計劃,以實現(xiàn)旅游業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)協(xié)同發(fā)展,并不斷推動傳統(tǒng)旅游業(yè)轉(zhuǎn)型升級。人工智能時代,游客在選擇旅游景區(qū)時,會在融入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能系統(tǒng)的支持下,從各大網(wǎng)絡(luò)平臺了解旅游目的地和相關(guān)旅游產(chǎn)品的信息,并通過用戶評論進(jìn)行對比擇優(yōu)。因此,為了使景區(qū)最大程度地吸引游客來觀光旅游,本文使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)分析現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)平臺上旅游景區(qū)的數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的景區(qū)吸引力分析模型,來為景區(qū)制定優(yōu)化發(fā)展策略。

    一、研究設(shè)計與模型構(gòu)建

    (一)研究方法

    本文采用人工智能技術(shù)將景區(qū)的各項定量數(shù)據(jù)作為可計算的輸入信息,再把游客的主觀評價定性結(jié)果編碼作為可計算的輸入信息,之后結(jié)合定量、定性和主觀信息對旅游景區(qū)吸引力進(jìn)行精準(zhǔn)推理,并結(jié)合結(jié)果制定個性化的發(fā)展策略。具體來說,本文首先使用數(shù)據(jù)分析法,通過收集網(wǎng)絡(luò)平臺上(如美團(tuán)、大眾點評、攜程等)的旅游景區(qū)信息和主觀評價信息,尤其是游客滿意度和體驗感信息,再將上述數(shù)據(jù)進(jìn)行吸引力指數(shù)標(biāo)定,從而組成訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集供人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)[2];其次使用深度學(xué)習(xí)方法論的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,繼而進(jìn)行吸引力指數(shù)推理,制定景區(qū)的優(yōu)化策略。

    (二)輸入信息設(shè)計和吸引力指數(shù)設(shè)計

    1.輸入信息設(shè)計

    本文歸納總結(jié)各大網(wǎng)絡(luò)平臺上的旅游景區(qū)信息,將輸入信息數(shù)據(jù)分為以下幾個方面。①景區(qū)等級、當(dāng)?shù)鼐包c熱度榜排名和景區(qū)自然或人文環(huán)境優(yōu)質(zhì)參數(shù);②門票價格;③景區(qū)內(nèi)產(chǎn)品數(shù)量以及不同產(chǎn)品的購買數(shù)量;④交通、住宿便捷程度及平均價格區(qū)間;⑤游客評價,包括點評星級、好中差評指標(biāo)、是否曬圖、評價文字正反情感程度、該景區(qū)在網(wǎng)絡(luò)平臺輿情分析結(jié)果和重點抓取的優(yōu)質(zhì)評價結(jié)果。

    2.吸引力指數(shù)設(shè)計

    本文通過歸納總結(jié)網(wǎng)絡(luò)平臺上游客比較關(guān)注的指標(biāo),將吸引力指數(shù)分為以下幾個定量指標(biāo)。①景區(qū)優(yōu)質(zhì)指數(shù),主要是景區(qū)文化旅游資源的稟賦情況;②食住行便利程度及品質(zhì);③節(jié)假日流量控制優(yōu)質(zhì)指數(shù);④景區(qū)管理優(yōu)質(zhì)指數(shù),包括景區(qū)設(shè)施是否安全方便;⑤景區(qū)智能化程度;⑥旅游文創(chuàng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)指數(shù);⑦景區(qū)宣傳程度。

    (三)基于深度學(xué)習(xí)的旅游景區(qū)吸引力分析模型

    人工智能的出現(xiàn)使機(jī)器代替人類完成一些力所能及的任務(wù),比如語音導(dǎo)航、人臉識別、決策或?qū)W習(xí)[3]。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的新探索,是通過模仿人腦機(jī)制,建立、模擬學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解釋圖像或文本數(shù)據(jù)[4]。深度學(xué)習(xí)方法還未廣泛應(yīng)用于旅游領(lǐng)域,尤其是對A級景區(qū)的模擬與預(yù)測[5]。

    本文使用網(wǎng)絡(luò)平臺上旅游景區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)和評價來推理對應(yīng)旅游景區(qū)的吸引力程度來輔助制定優(yōu)化策略,即使用一個復(fù)雜映射函數(shù)F將對應(yīng)的旅游數(shù)據(jù)回歸為吸引力指數(shù)。如圖1所示,本文通過對旅游景點的等級、景區(qū)內(nèi)游玩項目、附近吃住玩項目、門票價格以及相關(guān)的用戶評價指標(biāo)(點評時間、點評星級等)進(jìn)行編解碼來回歸吸引力指數(shù)。

    首先,要將上述輸入信息使用字符向量轉(zhuǎn)換為可計算的向量,再通過深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入向量進(jìn)行特征提取,以將輸入信息映射到高維特征空間進(jìn)行知識表示。其次,將提取到的特征信息輸入雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)中以實現(xiàn)輸入信息之間長期依賴。再次,得到最后一位輸入信息以后,充分考慮雙向長依賴后的吸引力指數(shù)預(yù)測結(jié)果。最后,通過標(biāo)定好的各項吸引力指標(biāo)的真實標(biāo)簽來約束特征提取網(wǎng)絡(luò)和雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)收斂,以實現(xiàn)從輸入信息經(jīng)過非線性復(fù)雜映射到輸出信息的整個推理過程,即從給定輸入向量{X1, X2, X3, X4, X5}映射到吸引力指數(shù)預(yù)測值YP。如圖2所示,本文展示了雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的具體架構(gòu),其中W1,…,W7為可學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)。

    二、結(jié)論及優(yōu)化策略

    (一)結(jié)論

    如圖3所示,根據(jù)深度學(xué)習(xí)的定性分析結(jié)果可知,影響自然景區(qū)和人文景區(qū)的因素差異較大。其中,對自然景區(qū)影響權(quán)重較大的因素為景區(qū)優(yōu)質(zhì)指數(shù)、食住行便利程度及品質(zhì)、節(jié)假日流量控制優(yōu)質(zhì)指數(shù)、景區(qū)智能化程度和景區(qū)管理優(yōu)質(zhì)指數(shù);對人文景區(qū)影響權(quán)重較大的因素為景區(qū)優(yōu)質(zhì)指數(shù)、食住行便利程度及品質(zhì)、旅游文創(chuàng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)指數(shù)、景區(qū)宣傳程度和景區(qū)智能化程度。

    如表1所示,通過權(quán)重分析可知,第一,自然景區(qū)的游客最為關(guān)注景區(qū)優(yōu)質(zhì)指數(shù),如游客較為偏愛一些林木蔽空、泉水潺潺、鳥叫蟲鳴的秀麗景色。第二,食住行便利程度及品質(zhì)。對于酒店或餐廳而言,游客較關(guān)注它們距離景區(qū)的遠(yuǎn)近和性價比的高低。交通方面,一方面,游客較為關(guān)注景區(qū)周圍交通通達(dá)度的好壞程度,尤其是火車站或飛機(jī)場到景區(qū)的便捷程度;另一方面,景點與景點之間的方便與否較受游客關(guān)注。第三,節(jié)假日流量控制優(yōu)質(zhì)指數(shù)。因節(jié)假日人車流量較大,游客偏愛較為靜謐的自然環(huán)境氛圍及舒適的人群距離。第四,景區(qū)智能化程度,如便捷的網(wǎng)上票務(wù)預(yù)訂系統(tǒng)等。第五,景區(qū)管理優(yōu)質(zhì)指數(shù)。交通標(biāo)識方面,游客更加偏愛清晰易懂標(biāo)識體系的景區(qū);景區(qū)環(huán)境方面,游客偏愛干凈、有序的景區(qū)。

    如表2所示,通過權(quán)重分析可知,第一,游客最為關(guān)注人文景區(qū)的資源優(yōu)質(zhì)程度,尤其關(guān)注5A級景區(qū)中歷史悠久、氣勢宏偉且具有藝術(shù)氣質(zhì)的文化遺產(chǎn)。第二,食住行便利程度及品質(zhì)。對于飲食和酒店而言,除了便利程度外,文化特色是游客關(guān)注的重點,如當(dāng)?shù)孛朗澈兔袼薜钠焚|(zhì)化和特色化;對于交通而言,隨著自駕游的興起,游客較為關(guān)注景區(qū)停車場的承載量和停車場與景區(qū)入口的距離遠(yuǎn)近。第三,旅游文創(chuàng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)指數(shù)。景區(qū)的文化底蘊(yùn)和文化呈現(xiàn)方式頗受游客關(guān)注,尤其是特色文創(chuàng)產(chǎn)品受到很多年輕人的追捧,如故宮的彩妝系列、三星堆的“出土味”和“青銅味”冰激凌。第四,景區(qū)和產(chǎn)品的宣傳,如游客較為關(guān)注新媒體宣傳較多的網(wǎng)紅打卡地。第五,景區(qū)智能化程度。對于很多旅游展館而言,智能入館游覽機(jī)制及智能講解頗受游客喜愛。

    (二)優(yōu)化策略

    1.抓住市場需求,升級旅游產(chǎn)品

    盤點景區(qū)文化旅游資源,推動文旅深度融合,把現(xiàn)有旅游產(chǎn)品進(jìn)行升級轉(zhuǎn)型,逐漸向多樣化、特色化、個性化發(fā)展,打造一系列觀光、休閑、養(yǎng)生旅游產(chǎn)品。此外,隨著創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)的崛起,90后、00后年輕一代偏愛“潮”而“酷”的文創(chuàng)產(chǎn)品。因此,景區(qū)應(yīng)根據(jù)市場需求,摒棄為了文創(chuàng)而文創(chuàng)的發(fā)展理念,注重挖掘景區(qū)或當(dāng)?shù)氐奈幕瘍?nèi)涵,打造獨特的品牌形象(Intellectual Property,IP),研發(fā)高附加值的文創(chuàng)產(chǎn)品,給游客帶來與眾不同的情感與精神體驗[6]。

    2.提高服務(wù)質(zhì)量,培育核心競爭力

    體驗經(jīng)濟(jì)時代,良好的服務(wù)是景區(qū)核心競爭力之一。因此,景區(qū)應(yīng)提供精細(xì)化的服務(wù),促使“門票經(jīng)濟(jì)”向“體驗經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)變。如優(yōu)化講解服務(wù),景區(qū)不再是千篇一律的導(dǎo)游詞,而是引人入勝的個性化解說,讓游客更加深入了解旅游吸引物的厚重文化,達(dá)到靈魂共鳴的效果。

    3.運(yùn)用數(shù)字科技,提高游客體驗

    一方面,運(yùn)用大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對節(jié)假日期間的景區(qū)流量進(jìn)行大致預(yù)測,從而根據(jù)景區(qū)承載量合理控制人流量,使游客能夠充分享受清新自然和特色文化帶來的愉悅感。同時,為預(yù)防因信息不對稱導(dǎo)致盲從現(xiàn)象的發(fā)生,景區(qū)應(yīng)在官網(wǎng)、微信公眾號及各大旅游平臺上及時發(fā)布每日限流人數(shù)、開放時間及推薦游覽線路等信息,便于游客合理規(guī)劃旅游行程。

    4.瞄準(zhǔn)市場賣點,創(chuàng)建營銷新模式

    隨著5G進(jìn)一步發(fā)展,“云游”和“云消費(fèi)”將會成為旅游新常態(tài)。在此背景下,景區(qū)應(yīng)推進(jìn)融媒體營銷戰(zhàn)略,開展多平臺、立體化的營銷宣傳。一方面與微博大V或抖音、快手短視頻博主合作,策劃“短、奇、炫”的景區(qū)宣傳片,于細(xì)微之處打動潛在游客;另一方面,通過直播、綜藝植入、線下演藝等形式,形成全天候、雙線聯(lián)動的營銷新模式,從而帶動旅游消費(fèi),增加旅游收入。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 林錦屏,艾玉娟,鐘竺君,等.云南大學(xué)在校生旅游網(wǎng)絡(luò)平臺體驗滿意度研究:基于模糊綜合評價法[J].資源開發(fā)與市場,2021(3):349-357.

    [2] 李雷,徐浩,吳素萍.基于DDPG的三維重建模糊概率點推理[J].自動化學(xué)報,2021(6):1-16.

    [3] U GRETZEL,向征.人工智能時代的旅游[J].旅游學(xué)刊,2020(1):1-3.

    [4] 艾波,姜英超,王振華,等.基于深度學(xué)習(xí)的海表溫度遙感反演模型[J].遙感信息,2018(5):15-20.

    [5] 朱生東,張翀,白子怡.基于深度學(xué)習(xí)的旅游景區(qū)空間格局模擬與預(yù)測:以中國“一帶一路”沿線18個省份為例[J].地域研究與開發(fā),2021(3):75-79.

    [6] 蘭曉虹,王晶,李美.游客感知視角下的旅游文創(chuàng)產(chǎn)品開發(fā):以山西省大同市為例[J].中共山西省委黨校學(xué)報,2020(1):122-125.

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