基于大数据分析的旅游信息智能协同方法研究
基于大数据的旅游推荐系统设计与实现
基于大数据的旅游推荐系统设计与实现随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，大数据技术在旅游领域的应用已经成为了旅游行业的新潮流。
基于大数据的旅游推荐系统可以帮助用户快速获取个性化的旅游推荐信息，提高用户体验，并促进旅游产业的发展。
本文将从旅游推荐系统的设计与实现角度，介绍基于大数据的旅游推荐系统的基本架构、关键技术和实现方法。
一、基本架构基于大数据的旅游推荐系统的基本架构包括数据采集、数据处理和推荐模型三个核心模块。
1. 数据采集：通过网络爬虫、API接口等方式收集各种旅游相关数据，如旅游景点信息、用户评价、酒店预订等。
同时，还可以通过用户行为数据收集用户的实时浏览记录、搜索关键词等。
2. 数据处理：对采集得到的原始数据进行清洗、预处理和特征提取，将数据整理成结构化的形式，并建立相应的数据库。
3. 推荐模型：基于清洗后的数据，采用机器学习和数据挖掘技术构建旅游推荐模型。
常用的推荐算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法和深度学习算法等。
二、关键技术1. 数据挖掘技术：通过对大规模的数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的规律和关联，从而提供个性化的旅游推荐。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和分类算法等。
2. 机器学习技术：通过训练大量的数据样本，构建旅游推荐模型，实现个性化推荐和预测。
常用的机器学习技术包括决策树、支持向量机和神经网络等。
3. 自然语言处理技术：对用户的评论、评价等文本数据进行分词、情感分析和主题提取，为用户提供更准确的旅游推荐。
常用的自然语言处理技术包括中文分词、情感分析和文本分类等。
三、实现方法1. 数据采集和处理：通过爬虫技术从各种旅游网站和社交媒体上获取数据，并进行清洗和预处理。
同时，还可以利用海量的开放数据源，如百度地图、携程等提供的接口获取相关数据。
2. 数据分析和建模：通过数据挖掘和机器学习技术对清洗后的数据进行分析和建模，构建个性化的旅游推荐模型。
可以利用Python中的scikit-learn、TensorFlow等数据挖掘和机器学习库进行算法实现。
大数据时代下的智慧旅游发展
大数据时代下的智慧旅游发展摘要：在科学技术的推动下，数据作为重要的生产要素，催生了信息生产力，全球开启数字经济新时代，推动全球数字经济快速发展。
以5G、云计算、大数据为代表的数字新基建不断筑牢数字经济底座，为传统产业的数字化转型提供了保障。
旅游行业借助大数据、云计算、物联网等技术实现旅游智能化、便捷化、高效化，为游客提供智慧服务，实现传统旅游向现代化智慧旅游的转变。
本文旨在探索大数据时代我国智慧旅游的发展状况，厘清大数据时代我国智慧旅游的发展对策，为将第四次科技革命成果及新一代信息技术应用于智慧旅游行业提供有效参考。
关键词：大数据；智慧旅游；信息化建设伴随着第四次科技革命和新一代信息技术的突破，社会发展进入“智慧”时代，智慧应用场景不断被挖掘，智慧旅游依托智慧城市、智慧交通等智慧转型先行行业逐步发展完善。
2021年，国家文旅部关于“十四五”文化和旅游发展的规划提出要积极发展智慧旅游，加强旅游信息基础设施建设，深化“互联网＋旅游”，加快推进以数字化、网络化、智能化为特征的智慧旅游发展, 推进预约、错峰、限量常态化，建设景区监测设施和大数据平台，打造一批智慧旅游目的地1。
由此，利用大数据等新技术，推进现代文化旅游体系融合、提高文化和旅游发展科技支撑水平，成为旅游行业发展新方向。
一、概念所谓智慧旅游是指应用最新一代信息科学技术，如人工智能、大数据、物联网等“智慧”技术，以满足游客“食、住、行、游、购、娱”的基础服务需求以及个性化服务需求为基本出发点，以游客、政府主管部门、相关企业等参与方创造更大价值为根本任务的一种旅游运行新模式。
当前，我国大数据、人工智能、区块链、云计算等数字技术不断发展成熟，使“科技红利”、“数字红利”逐渐代替“人口红利”成为我国新的发展动能。
大数据方面，2020年我国4G用户数量已超过10亿，5G终端连接数也超过2亿，移动互联网用户接入流量由2015年底的41.9亿GB增长到2020年的1656亿GB2。
基于大数据的旅游推荐系统设计与实现
基于大数据的旅游推荐系统设计与实现第一章：引言随着互联网技术的快速发展和智能手机的普及，旅游行业正迎来了一个蓬勃发展的时代。
旅游者可以通过网络平台了解各种目的地信息、预订机票和酒店，以及参与各种旅游活动。
然而，随着旅游信息的快速增长，旅游者往往难以选择最适合自己的旅游路线和景点。
因此，设计和实现一个基于大数据的旅游推荐系统是十分重要的。
本章将介绍本文的目的和结构。
第二章：相关技术介绍本章将介绍与旅游推荐系统设计相关的技术和概念，包括大数据技术、机器学习算法和用户行为建模等。
大数据技术可以用于收集和分析大量的旅游数据，从而提取用户偏好和行为模式，为用户提供个性化的旅游推荐。
机器学习算法可以通过训练模型来预测用户的兴趣和喜好，从而为用户推荐最符合其需求的旅游产品。
用户行为建模可以帮助我们了解用户在旅游过程中的行为和偏好，从而更好地为用户提供推荐服务。
第三章：旅游数据采集与处理本章将介绍旅游推荐系统中的数据采集和处理方法。
我们可以利用网络爬虫技术从各种旅游网站和社交媒体中收集用户的旅游行为和评价数据。
然后，我们需要对这些数据进行清洗和预处理，以便后续的分析和建模。
清洗和预处理的过程包括去除噪声、填补缺失值和标准化等。
第四章：用户行为建模与个性化推荐本章将介绍用户行为建模和个性化推荐方法。
用户行为建模可以通过分析用户在旅游过程中的行为和偏好，来预测用户的兴趣和喜好。
个性化推荐则可以根据用户的兴趣和喜好，为其推荐最合适的旅游产品。
我们可以使用协同过滤、内容过滤和混合推荐等方法来实现个性化推荐。
第五章：系统设计与实现本章将介绍旅游推荐系统的设计和实现。
我们可以使用分布式架构和云计算技术来构建高可用性和伸缩性的系统。
同时，我们还可以利用数据挖掘和机器学习算法来提取用户偏好和行为模式，并实现个性化推荐功能。
此外，系统还需要具备用户管理、内容管理和推荐结果评估等功能。
第六章：实验与评估本章将介绍旅游推荐系统的实验和评估方法。
旅游行业智慧旅游解决方案
旅游行业智慧旅游解决方案第一章：概述 (2)1.1 智慧旅游发展背景 (2)1.2 智慧旅游发展趋势 (3)第二章：智慧旅游平台建设 (3)2.1 平台架构设计 (3)2.2 平台功能模块 (4)2.3 平台技术选型 (4)第三章：旅游信息资源整合 (5)3.1 旅游信息采集与处理 (5)3.1.1 旅游信息采集 (5)3.1.2 旅游信息处理 (5)3.2 旅游信息资源共享 (6)3.2.1 旅游信息资源共享的意义 (6)3.2.2 旅游信息资源共享的实现途径 (6)3.3 旅游信息数据分析 (6)3.3.1 旅游信息数据分析的重要性 (6)3.3.2 旅游信息数据分析的方法与应用 (7)第四章：智慧旅游营销策略 (7)4.1 网络营销与社交媒体 (7)4.1.1 网络营销策略 (7)4.1.2 社交媒体营销策略 (7)4.2 个性化推荐与精准营销 (8)4.2.1 个性化推荐策略 (8)4.2.2 精准营销策略 (8)4.3 旅游电商合作 (8)4.3.1 合作模式 (8)4.3.2 合作优势 (8)第五章：智慧旅游导览服务 (9)5.1 电子地图与导航 (9)5.2 虚拟现实与增强现实 (9)5.3 语音识别与智能问答 (9)第六章：智慧旅游安全管理 (10)6.1 旅游安全风险监测 (10)6.2 旅游安全预警与应急响应 (10)6.3 旅游安全宣传教育 (10)第七章：智慧旅游服务评价 (11)7.1 旅游服务质量评价体系 (11)7.1.1 评价体系构成 (11)7.1.2 评价方法与指标 (11)7.2 旅游服务满意度调查 (12)7.2.1 调查方法 (12)7.2.2 调查内容 (12)7.3 旅游服务改进与优化 (12)7.3.1 改进措施 (12)7.3.2 优化策略 (13)第八章：智慧旅游人才培养 (13)8.1 旅游专业人才培养 (13)8.2 信息技术人才培养 (13)8.3 创新创业人才培养 (13)第九章：智慧旅游项目案例分析 (14)9.1 成功案例分享 (14)9.1.1 杭州西湖智慧旅游项目 (14)9.1.2 张家界智慧旅游项目 (14)9.2 失败案例分析 (14)9.2.1 某景区智慧旅游项目 (15)9.2.2 某城市智慧旅游项目 (15)9.3 经验与启示 (15)第十章：智慧旅游发展策略与建议 (15)10.1 政策与法规支持 (16)10.1.1 完善政策体系 (16)10.1.2 制定法规标准 (16)10.1.3 优化审批流程 (16)10.2 产业协同发展 (16)10.2.1 建立产业联盟 (16)10.2.2 深化产业融合 (16)10.2.3 培育产业链上下游企业 (16)10.3 旅游市场创新 (16)10.3.1 创新旅游产品 (16)10.3.2 拓展旅游市场 (16)10.3.3 优化旅游服务 (17)10.3.4 培养旅游人才 (17)第一章：概述1.1 智慧旅游发展背景信息技术的飞速发展，旅游业作为国民经济的重要组成部分，正面临着前所未有的发展机遇。
基于人工智能的智慧旅游系统研究
基于人工智能的智慧旅游系统研究智慧旅游系统是指利用人工智能技术、大数据分析和云计算等先进技术构建的一种智能化旅游服务平台。
它通过对游客的需求进行准确地预测和推荐，提供个性化的旅游建议和定制化的服务，实现了旅游行业的升级与转型。
本文将围绕“基于人工智能的智慧旅游系统研究”展开探讨，介绍系统的运作原理、技术应用以及未来发展趋势。
一、智慧旅游系统的运作原理智慧旅游系统通过整合旅游供应链的各个环节，包括目的地管理、旅行社、酒店、景区、交通等，建立起一个全面且实时的数据库。
该系统以人工智能为核心技术，使用自然语言处理、机器学习和推荐算法等方法，对数据进行分析和挖掘。
首先，系统通过游客提供的信息，如旅行时间、目的地、预算等，对其需求进行分析。
系统通过自然语言处理技术，将游客提供的信息转换成结构化的数据。
然后，系统根据旅游数据库中的相关数据，如景点、酒店、交通等信息，结合机器学习算法，对游客的需求进行准确的预测和推荐。
其次，系统将根据游客的需求，推荐合适的旅游方案和行程安排。
系统会通过大数据分析，分析游客的偏好和历史数据，根据用户兴趣、出行目的等因素，推荐最适合的景点、酒店和交通方式，以提供更加个性化的旅游体验。
最后，系统还可以提供实时的信息服务，包括天气预报、交通状况等。
通过结合各种数据源和实时更新的信息，系统可以帮助游客随时获取到最新的旅游信息，提供更好的服务体验。
二、人工智能技术在智慧旅游系统中的应用1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是智慧旅游系统中不可或缺的技术。
通过NLP，系统可以处理游客提供的非结构化文本信息，如需求描述、评论等，并将其转换为结构化数据，以便后续的数据挖掘和分析。
此外，NLP还可应用于智能客服系统，通过语音识别和语义理解，实现与游客的智能对话，提供更加便捷、高效的咨询服务。
2. 机器学习（ML）机器学习是智慧旅游系统中应用最为广泛的技术之一。
系统通过对历史数据的分析和建模，可以对游客的需求进行准确的预测和推荐。
大数据的智慧旅游体系构建探究——以九寨沟景区为例
大数据的智慧旅游体系构建探究——以九寨沟景区为例发布时间：2023-01-10T07:08:14.290Z 来源：《科技新时代》2023年1期作者：云珠娜佐[导读] 随着我国经济的迅速发展和人民生活水平的逐渐提高，高品质的旅游已经成了人们向往的生活方式和娱乐方式，旅游景区根据社会发展需要和人民群众的需求也逐渐重视旅游体系的构建，智慧旅游是新时代和新征程中旅游行业发展的重点，本文以九寨沟景区为例，重点论述指挥旅游和大数据，探讨在大数据分析的背景下九寨沟智慧旅游应用模式的构建。
云珠娜佐（九寨沟风景名胜区管理局，四川 623402）摘要：随着我国经济的迅速发展和人民生活水平的逐渐提高，高品质的旅游已经成了人们向往的生活方式和娱乐方式，旅游景区根据社会发展需要和人民群众的需求也逐渐重视旅游体系的构建，智慧旅游是新时代和新征程中旅游行业发展的重点，本文以九寨沟景区为例，重点论述指挥旅游和大数据，探讨在大数据分析的背景下九寨沟智慧旅游应用模式的构建。
关键词：大数据；智慧旅游；体系构建；九寨沟景区一、九寨沟智慧基础设施建设当前人类已经进入了互联网时代，大数据、云计算和物联网等新技术已经运用到社会大生产的各个方面，旅游景区一定要抓住机遇，深化改革，不断创新，增强景区内智慧基础设施的建设，实现旅游景区的自动化、数据化、快捷化和高效化，为广大游客提供更加智慧的服务，进而完成从传统旅游向智慧旅游的过渡与转变[]。
九寨沟智慧基础设施建设重点放在资源的自动感知、移动互联的优质服务、动态可视的安全管理和大数据分析的商务营销。
要对不断完善景区的基础设施建设和服务设施建设，在各方实现全面、自动和及时的感知，比如地理事物、自然资源、人员行迹和旅游行为。
要为游客提供移动互联的服务，因此要在设施建设上实现电子票务、电子支付、出入管控、车辆诱导等系统的更新。
智慧景区必须加强安全管理和建设，要安装智慧健康、中央大屏和其他LED。
用大数据分析商务营销，实现客流的精确统计、消费的量化分析、流量的科学预警和客源的持续拓展。
智慧旅游云平台运营管理整体解决方案
2023智慧旅游云平台运营管理整体解决方案CATALOGUE目录•智慧旅游云平台概述•智慧旅游云平台的技术架构•智慧旅游云平台的核心功能•智慧旅游云平台的运营策略•智慧旅游云平台的实践案例•智慧旅游云平台的未来展望01智慧旅游云平台概述智慧旅游云平台是一种基于云计算、大数据、人工智能等技术的旅游信息化解决方案，旨在提升旅游行业的智能化、高效化、个性化水平。
定义智慧旅游云平台具有数据整合、业务协同、智能服务、灵活扩展等特点，能够实现旅游信息共享、旅游资源整合、旅游服务智能化和旅游管理高效化。
特点智慧旅游云平台的定义与特点意义智慧旅游云平台能够提升旅游行业的服务质量和效率，增强旅游产业的创新能力和竞争力，推动旅游产业的转型升级和可持续发展。
价值智慧旅游云平台能够实现旅游信息共享与协同，改善游客体验，提高旅游服务水平，降低运营成本，增加旅游收入。
智慧旅游云平台的意义和价值历史智慧旅游云平台的概念起源于21世纪初，当时主要是为了解决旅游行业信息化水平低、资源分散等问题。
经过多年的发展，智慧旅游云平台逐渐成为旅游信息化建设的核心。
发展未来，智慧旅游云平台将不断扩展应用场景和范围，加强与物联网、区块链等新技术的融合，提升旅游行业的智能化、安全化和可靠性。
同时，智慧旅游云平台也将注重用户体验和服务模式的创新，不断满足游客的个性化需求。
智慧旅游云平台的历史与发展02智慧旅游云平台的技术架构1云计算基础架构23提供计算、存储和网络等基础设施服务，为上层应用提供稳定可靠的基础支撑。
IaaS（基础设施即服务）提供应用程序开发和部署所需的中间件、工具和框架，简化应用程序的开发和部署流程。
PaaS（平台即服务）提供可直接使用的应用程序和功能，用户可通过互联网访问和使用应用程序，无需安装和维护。
SaaS（软件即服务）数据采集通过日志、传感器、数据库等途径，收集海量的旅游数据。
数据存储采用分布式文件系统、数据库等技术，将海量数据进行存储和管理，实现数据的高可用性和可扩展性。
基于旅游大数据的旅游目的地推荐系统研究
基于旅游大数据的旅游目的地推荐系统研究旅游目的地推荐系统的研究与应用随着旅游行业的迅速发展，人们对于旅游目的地的选择越来越注重个性化和差异化。
旅游目的地推荐系统的出现为游客选择最适合自己的目的地提供了便利。
而基于旅游大数据的推荐系统则更加精准和智能地为用户提供个性化的旅游目的地推荐。
本文将探讨基于旅游大数据的旅游目的地推荐系统的研究和应用。
一、背景介绍旅游目的地推荐系统是利用机器学习和数据分析技术，通过分析用户的个人兴趣、过往旅游经验、社交网络等多源数据，为用户提供个性化的旅游目的地推荐。
基于旅游大数据的推荐系统充分利用了天猫、携程、去哪儿等旅游电商平台的数据资源，通过挖掘用户的搜索记录、购物行为和评论等数据，为用户提供准确、全面的旅游目的地推荐，提高用户满意度和旅游体验。
二、基于旅游大数据的旅游目的地推荐系统的研究方法1. 数据收集：旅游大数据包括大量的旅游相关数据，如用户搜索记录、购买记录、评论信息等。
该系统通过对用户行为的监测和数据的采集，收集用户的个人信息和偏好，以及目的地的相关信息，建立庞大而丰富的数据集。
2. 数据处理与分析：基于收集的旅游大数据，系统使用数据挖掘和机器学习算法，对数据进行处理和分析。
通过对用户的历史行为和兴趣的挖掘，可以建立用户模型和目的地模型，为每个用户推荐最适合其兴趣和偏好的旅游目的地。
3. 推荐算法研究：推荐算法是基于旅游大数据的推荐系统的核心。
常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、基于关联规则的推荐等。
这些算法通过分析用户与目的地之间的关系，寻找用户的兴趣模式和目的地的相似性，从而为用户提供个性化的旅游目的地推荐。
4. 系统评价与优化：为了评价系统的推荐效果，需要建立相应的评价指标，如准确率、召回率、覆盖率等。
通过对推荐结果的调整和优化，不断提高推荐算法的准确性和用户的满意度。
三、基于旅游大数据的旅游目的地推荐系统的应用1. 个性化推荐：基于旅游大数据的推荐系统可以根据用户的个人兴趣和偏好，为用户提供个性化的旅游目的地推荐。
基于大数据分析的智慧旅游推荐系统设计
基于大数据分析的智慧旅游推荐系统设计智慧旅游推荐系统是一种基于大数据分析的智能化系统，通过对海量的旅游相关数据进行收集、分析和挖掘，能够为用户提供个性化、精准的旅游推荐服务。
本文将就基于大数据分析的智慧旅游推荐系统的设计进行探讨，并分析其在旅游行业中的应用和优势。
一、系统设计概述1. 数据收集与处理智慧旅游推荐系统需要获取大量的旅游数据，如用户的历史出行记录、旅游景点的评分和评论、天气情况等。
系统通过各种渠道收集这些数据，并进行预处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
2. 用户画像建模系统通过对用户的历史数据进行分析和挖掘，可以建立用户画像，包括用户的兴趣偏好、消费习惯、旅行目的地偏好等信息。
通过对用户画像的建模，系统能够更好地理解用户需求，从而提供更加个性化的旅游推荐服务。
3. 景点特征提取系统通过对旅游景点的评分、评论等数据进行分析，提取出景点的特征信息，包括景点的热度、景点的类型、景点的环境、景点的历史价值等。
这些特征信息可以帮助系统更好地理解景点的特点，从而进行准确的推荐。
4. 推荐算法设计系统通过将用户画像和景点特征进行匹配，通过推荐算法生成个性化的旅游推荐结果。
推荐算法可以采用协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等多种方法，以提高推荐的准确性和精度。
5. 用户反馈与优化系统通过收集用户的反馈信息，如用户对推荐结果的评价、用户的点击行为等，不断优化推荐算法，并对系统进行改进。
用户的反馈信息对系统的学习和进化至关重要，只有通过持续的反馈和优化，系统才能更好地满足用户的需求。
二、智慧旅游推荐系统在旅游行业中的应用1. 个性化推荐传统的旅游推荐是通用性的，无法根据用户的需求和喜好提供个性化的推荐服务。
而基于大数据分析的智慧旅游推荐系统能够根据用户的兴趣爱好、消费能力等个性化要素，为用户推荐最适合他们的旅游线路、景点和餐厅等，提高用户的旅游体验和满意度。
2. 精准定位智慧旅游推荐系统通过获取用户的地理位置信息，可以准确判断用户所处地点，并根据用户当前位置附近的景点、餐厅等进行智能推荐。
基于大数据的旅游推荐系统设计
基于大数据的旅游推荐系统设计旅游推荐系统是基于大数据技术的一种智能化应用，通过对用户行为数据、旅游资源数据等进行分析和挖掘，为用户提供个性化的旅游推荐信息。
本文将介绍基于大数据的旅游推荐系统的设计，包括系统架构、数据采集和处理、推荐算法等方面的内容。
一、系统架构基于大数据的旅游推荐系统的典型架构包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和推荐结果展示层。
1. 数据采集层：主要负责采集用户行为数据、旅游资源数据以及其他相关数据。
用户行为数据包括用户的搜索记录、浏览记录、收藏记录等，旅游资源数据包括旅游景点的介绍、评价、图片等信息。
数据采集可以通过网页爬虫、API接口等方式进行。
2. 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、预处理和存储。
清洗和预处理包括去重、去噪、数据格式转换等操作，以确保数据的完整性和准确性。
存储可以选择使用关系型数据库或者分布式文件系统等方式。
3. 推荐算法层：根据用户行为数据和旅游资源数据，采用合适的推荐算法进行个性化的推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
通过对用户的兴趣偏好进行建模和挖掘，推荐算法可以为用户提供个性化的旅游推荐结果。
4. 推荐结果展示层：将推荐结果以合适的形式展示给用户，例如列表、地图、图片等。
同时，还可以提供用户评价、分享等功能，以进一步优化和改进推荐效果。
二、数据采集和处理数据采集是旅游推荐系统中的重要环节，关键在于获取用户行为数据和旅游资源数据。
1. 用户行为数据采集：可以通过网页浏览器插件、移动应用程序等方式获取用户的行为数据。
为了保护用户的隐私，需要在采集过程中进行数据匿名化处理，例如对用户的身份信息进行脱敏处理。
2. 旅游资源数据采集：可以通过爬虫程序、API接口等方式获取各种旅游资源数据，包括景点的介绍、评价、图片等信息。
在数据采集过程中，需要注意数据的来源和准确性。
数据处理主要包括数据清洗、预处理和存储三个环节。
数据清洗是为了去除重复数据、噪音数据等，以提高数据的质量和准确性；数据预处理包括数据格式转换、特征提取等操作，以便于后续的数据分析和挖掘；数据存储可以选择适合的数据库或者文件系统，以支持系统的高效访问和扩展。
基于大数据分析的旅游推荐系统设计与应用研究
基于大数据分析的旅游推荐系统设计与应用研究随着大数据时代的到来，旅游产业也逐渐借助大数据技术进行转型升级。
旅游推荐系统作为其中的一种应用，能够通过分析海量的旅游数据，为用户提供个性化的旅游推荐，提升用户体验和满意度。
本文将围绕基于大数据分析的旅游推荐系统的设计与应用进行研究。
一、旅游推荐系统概述旅游推荐系统是通过分析用户的旅游偏好和行为数据，利用大数据分析和机器学习算法，为用户提供个性化的旅游推荐服务。
其核心目标是通过提供准确的旅游推荐，帮助用户快速找到满足需求的旅游产品，提高旅游产业的效益。
二、旅游推荐系统设计原理1. 数据采集与预处理旅游推荐系统的数据来源包括用户数据、旅游产品数据以及其他相关数据。
为了保证数据的可靠性和准确性，需要对采集的数据进行预处理，包括去除噪声数据、处理缺失值、数据清洗等。
2. 用户建模与特征提取通过对用户进行建模，可以分析用户的行为和偏好，为其提供个性化推荐。
用户建模包括用户分群、用户兴趣模型构建等步骤，需要根据具体需求选择适合的模型算法。
3. 旅游产品建模与特征提取对旅游产品进行建模和特征提取，可以更好地理解产品的特点和属性。
旅游产品建模可以采用向量空间模型、主题模型等方法，以实现对旅游产品的分类和组织。
4. 推荐算法推荐算法是实现个性化推荐的核心，可以根据用户的需求和历史行为，采用协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等算法，为用户提供准确的旅游推荐。
5. 推荐结果展示与评估将推荐结果以直观、易懂的方式呈现给用户，比如通过图表、文字描述等形式展示推荐结果。
同时，需要对推荐结果进行评估，检查是否满足用户的需求和期望，进一步优化算法。
三、旅游推荐系统的应用研究1. 个性化推荐通过大数据分析，旅游推荐系统可以为用户提供个性化且精准的旅游推荐。
根据用户的历史订单、浏览记录以及用户画像等信息，系统能够准确把握用户的兴趣偏好，推荐符合其需求的旅游产品。
2. 地域推荐基于用户的地理位置信息，旅游推荐系统可以针对不同地域的用户给出特色的旅游推荐。
基于大数据分析的智能旅游推荐系统设计与实现
基于大数据分析的智能旅游推荐系统设计与实现智能旅游推荐系统是基于大数据分析和人工智能技术的一种智能化服务，通过收集、分析和挖掘游客的个人偏好与历史行为数据，为用户提供个性化、精准的旅游推荐，提高用户满意度和旅游体验。
本文将就基于大数据分析的智能旅游推荐系统的设计与实现进行探讨。
一、系统架构设计智能旅游推荐系统的基本架构包括数据采集与处理模块、数据存储与管理模块、分析与挖掘模块、推荐与展示模块等几个关键模块。
1. 数据采集与处理模块数据采集与处理模块负责从多种数据源获取游客数据，并对数据进行清洗、处理和转换，以便后续的分析与挖掘。
数据源可以包括旅游网站、社交媒体、移动APP等，通过网络爬虫、API接口等方式进行数据采集。
2. 数据存储与管理模块数据存储与管理模块是智能旅游推荐系统的核心，它负责存储和管理大量的游客数据。
常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
根据系统规模和性能需求，选择合适的存储技术进行数据存储。
3. 分析与挖掘模块分析与挖掘模块是智能旅游推荐系统的核心模块，它利用大数据分析和机器学习算法对游客数据进行挖掘和分析，提取用户的兴趣和偏好信息。
主要技术包括数据挖掘、机器学习、文本分析、推荐算法等。
4. 推荐与展示模块推荐与展示模块负责根据用户的兴趣和偏好信息，生成个性化的旅游推荐结果，并将推荐结果以合适的方式展示给用户。
推荐算法可以采用协同过滤算法、内容推荐算法、混合推荐算法等。
展示方式可以是列表、瀑布流、地图等形式。
二、关键技术与算法1. 大数据处理技术智能旅游推荐系统需要处理大量的游客数据，因此需要采用分布式数据处理技术，如Hadoop、Spark等。
这些技术可以并行地处理大规模数据，并提供高可靠性和高可扩展性。
2. 数据挖掘和机器学习算法智能旅游推荐系统需要利用数据挖掘和机器学习算法对游客数据进行分析和挖掘，以提取用户的兴趣和偏好信息。
常用的算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
基于大数据和人工智能的旅游推荐系统研究
基于大数据和人工智能的旅游推荐系统研究随着科技的不断进步，在旅游领域中应用大数据和人工智能的旅游推荐系统越来越成为一种趋势。
大数据和人工智能技术的应用可以更好地满足旅游者的需求，提供个性化的旅游推荐服务，为旅游者带来更加舒适和便利的旅游体验。
一、大数据在旅游推荐系统中的应用大数据技术可以收集和分析海量的旅游数据，包括游客的出行轨迹、活动偏好、消费行为、评价等等，从而为旅游推荐系统提供更加准确和全面的数据支持。
在大数据技术的支持下，旅游推荐系统可以通过分析和挖掘游客的旅游行为数据，了解游客的偏好和需求，从而提供更加个性化和针对性的旅游服务。
例如，旅游推荐系统可以通过分析游客的历史出行轨迹和偏好，推荐符合游客口味的景点、餐厅和住宿地点。
同时，系统还可以根据游客的消费行为和评价，调整和改进旅游服务，提升游客旅游体验。
借助大数据技术，旅游推荐系统可以实现更加智能和自适应的推荐服务，为游客提供更加优质的旅游体验。
二、人工智能在旅游推荐系统中的应用人工智能技术在旅游推荐系统中的应用可以更好地解决旅游领域中的一些难题，如旅游行程规划和攻略制定。
人工智能技术可以通过自然语言处理和机器学习等手段，分析游客的文本数据和行为数据，挖掘游客的需求和偏好，提供更加个性化和针对性的旅游推荐服务。
例如，人工智能技术可以通过分析游客的旅游需求和时间限制，自动规划旅游行程和路线，避免游客因时间安排不当而浪费时间。
同时，系统还可以根据游客的偏好和兴趣，推荐符合游客口味的景点和餐厅，提高旅游体验。
另外，人工智能技术还可以通过分析游客的历史数据和评价，自动生成旅游攻略，提供详细和可靠的旅游信息，帮助游客更好地了解目的地，规划旅游行程。
三、旅游推荐系统的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，旅游推荐系统也将不断完善和优化。
旅游推荐系统的发展趋势主要包括以下几个方面：1.全链路服务：未来的旅游推荐系统将不仅在旅游出行前提供服务，还将在旅游出行中和后提供支持。
基于大数据分析的智慧旅游推荐系统设计与实现
基于大数据分析的智慧旅游推荐系统设计与实现智慧旅游是指在旅游行程中运用先进的信息技术和大数据分析方法，为游客提供个性化的旅游推荐和服务。
随着大数据和人工智能的快速发展，智慧旅游成为了提升旅游体验、优化旅游业务的重要手段。
本文将详细介绍基于大数据分析的智慧旅游推荐系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于大数据分析的智慧旅游推荐系统需要具备以下几个关键组成部分：1. 数据采集与处理模块：通过爬虫技术和API接口，从各类数据源中采集旅游相关数据，包括景点信息、用户评价、交通信息等。
采集到的数据需要进行预处理和清洗，排除重复数据和噪声数据，以确保数据的质量。
2. 用户画像模块：利用大数据分析技术对用户的个人信息和历史行为进行挖掘和分析，构建用户画像。
用户画像可以包括用户的年龄、性别、兴趣爱好、消费能力等信息，以及用户在旅游过程中的偏好和行为习惯等。
3. 综合推荐算法模块：根据用户画像和旅游相关数据，运用推荐算法对用户进行个性化的旅游推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、深度学习推荐算法等。
根据不同的需求和场景，可以选择适合的推荐算法进行模型建立和参数调优。
4. 反馈与评估模块：用户对推荐结果进行评价和反馈，系统通过用户反馈不断优化推荐效果。
同时，也需要设计评估指标对推荐算法进行有效性和准确性的评估，保证系统的推荐质量和用户满意度。
二、系统实现步骤基于大数据分析的智慧旅游推荐系统的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：首先，需要确定好数据源，并通过爬虫或者API获取所需的旅游相关数据，包括景点数据、用户评价数据、交通数据等。
接下来，对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去重、去噪声、格式转换等。
2. 用户画像构建：根据采集到的用户数据和历史行为数据，通过数据挖掘和机器学习方法构建用户画像。
可以运用数据聚类、关联规则挖掘、推荐系统等技术，获取用户的兴趣爱好、消费能力等关键信息。
3. 推荐算法建模：根据用户画像和旅游相关数据，建立推荐模型。
基于大数据的旅游智能推荐系统设计与优化
基于大数据的旅游智能推荐系统设计与优化随着大数据技术的不断发展和应用，旅游行业也开始逐渐应用大数据技术来提升用户体验和推荐服务。
基于大数据的旅游智能推荐系统可以根据用户的个人偏好和行为习惯，实现智能化的旅游目的地、景点、酒店、餐厅等推荐，从而为用户提供个性化、精准的旅游推荐服务。
一、旅游智能推荐系统的设计1. 数据收集与清洗为了设计一个高效的旅游智能推荐系统，首先需要收集和清洗相关的旅游数据。
这些数据包括用户的历史搜索记录、旅游行程、评论和评分信息，以及景点、酒店、餐厅的相关信息。
清洗和整理这些数据，去除冗余和错误信息，保证数据的准确性和完整性。
2. 用户画像与兴趣模型构建根据用户的历史行为和偏好数据，通过大数据分析和机器学习算法构建用户画像和兴趣模型。
通过对用户的个性化推荐需求进行分析，建立用户的兴趣标签和喜好偏好模型。
这些标签可以包括用户的旅行偏好（如自然风光、文化遗产等）、出行方式偏好（如自驾游、跟团游等）、美食喜好、价格偏好等，帮助系统更好地理解和预测用户的需求。
3. 系统推荐算法设计基于用户画像和兴趣模型，设计合适的推荐算法。
常用的推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法和深度学习算法等。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和偏好，找到与其有相似偏好的其他用户，并推荐这些用户喜欢的旅游目的地、景点等。
内容推荐算法则通过分析景点、酒店、餐厅等的特征，结合用户的个性化偏好，进行推荐。
深度学习算法可以通过训练大量的旅游数据，挖掘隐藏在数据中的规律，进一步提高系统的推荐准确度。
二、旅游智能推荐系统的优化1. 实时数据更新与处理旅游行业的数据是动态变化的，包括新的旅游目的地、景点开发、酒店业态变化等。
为了保证推荐系统的准确性和时效性，需要实时更新和处理数据。
通过对数据的实时处理和更新，保持系统中的数据始终准确和最新，提高推荐的精准度。
2. 用户行为分析与反馈对用户的行为进行分析并给予反馈是优化推荐系统的重要环节。
基于大数据的旅游景点推荐系统研究
基于大数据的旅游景点推荐系统研究一、绪论随着互联网的发展，人们对旅游的需求越来越高，而如何寻找到最佳的旅游景点成为了人们关注的焦点。
传统的旅游规划方法往往存在信息不全、选项较少等问题，这时候基于大数据的旅游景点推荐系统便应运而生。
这种方法可以利用现有的丰富数据进行智能分析，为用户提供更加贴心、科学、高效的旅行规划服务。
二、现有旅游景点推荐系统目前，旅游景点推荐系统可以分为基于规则、基于协同过滤、基于内容、基于社交网络、基于深度学习等多个方向。
其中，基于协同过滤的推荐系统利用相似用户之间的共性进行推荐，但是其无法考虑到用户个性化的差异。
相比较而言，基于内容的推荐系统可以在很大程度上提升推荐的准确性和个性化程度，但是由于受限于专业的旅游知识，目前并没有得到广泛的应用。
三、大数据在旅游景点推荐系统中的应用相较于传统的推荐系统，基于大数据的推荐系统可以获取更多的数据，从而不仅提高了推荐的准确度，而且还可以通过分析旅游景点热度、评论、用户偏好等数据，达到更好的推荐效果。
具体来说，大数据在旅游景点推荐系统中的应用主要包括以下几个方面：1.数据采集在推荐系统中，数据采集是关键的一环。
大数据系统可以通过各种手段采集历史数据、实时数据、用户点评数据等，并分析数据，提取规律和模式。
这样的数据可以为推荐系统提供更多、更全面的信息，从而使得推荐的准确率更高。
2.算法模型在大数据推荐系统中，算法模型是最重要的部分之一。
推荐系统的效果主要取决于其算法模型的质量和性能。
因此，在设计算法模型时需要充分考虑数据的复杂性、用户的偏好等因素。
3.推荐系统优化在推荐系统中，优化总是旅游景点推荐系统的一大重点。
目前，基于大数据的优化方法主要包括内容筛选、信息融合和实时性优化等。
这些优化方法可以更好的满足用户的需求，提高用户的体验。
四、基于大数据的旅游景点推荐系统的实现基于上述的理论并在对机器学习的掌握之下，我们先从旅游景点数据的处理入手，构建一个完整的数据模型。
基于大数据的旅游景点推荐系统研究与优化
基于大数据的旅游景点推荐系统研究与优化旅游景点推荐系统是近年来随着大数据技术的发展而兴起的一种应用程序。
该系统利用用户的旅行历史数据和其他相关信息来为用户提供个性化的旅游景点推荐。
本文基于大数据的旅游景点推荐系统研究与优化，将系统的设计、技术原理和优化方法进行论述，并介绍了一些相关的应用和未来的发展趋势。
一、介绍旅游业一直是经济的重要组成部分，在全球范围内都起着积极的推动作用。
然而，对于很多旅游者来说，选择旅游景点是一个具有挑战性的任务，因为他们需要花费大量的时间和精力来研究和筛选不同的目的地。
这时，旅游景点推荐系统的出现，为旅游者提供了一个更加方便和个性化的选择。
二、系统设计1. 数据收集：旅游景点推荐系统需要收集用户的历史旅行数据、行为数据以及地理位置数据等多种数据。
这些数据可以通过在线旅游平台或者移动应用程序来收集。
同时，还需要收集各个景点的相关数据，如景点的名字、地理位置、评分等。
2. 数据预处理：在将数据应用于推荐系统之前，需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是清洗数据、去除异常值以及对数据进行标准化处理，以确保数据的可靠性和准确性。
3. 特征提取：旅游景点的推荐系统需要从各种数据中提取特征以作为推荐的依据。
这些特征可以包括地理位置、评分、用户偏好等。
特征提取的过程依赖于大数据分析方法，如聚类、分类和关联规则挖掘等。
4. 推荐模型：推荐模型是旅游景点推荐系统的核心部分。
根据用户的历史数据和其他相关信息，推荐模型可以建立用户特征表示和景点特征表示，并通过计算用户特征与景点特征之间的相似度来进行推荐。
常用的推荐算法有基于协同过滤的方法和基于内容的方法等。
5. 结果展示：推荐系统可以将推荐结果以列表、地图或者图形等形式展示给用户。
用户可以根据自己的偏好选择其中的景点进行旅行。
三、技术原理1. 大数据分析：大数据技术可以对海量的数据进行分析和处理，以发现隐藏在数据中的模式和关联规则。
在旅游景点推荐系统的应用中，大数据分析可以帮助系统理解用户的偏好和行为，从而提供更加准确和个性化的推荐。
基于大数据技术的旅游推荐系统研究与设计
基于大数据技术的旅游推荐系统研究与设计旅游推荐系统是利用大数据技术和算法模型，为用户提供个性化、智能化的旅游产品推荐和行程规划服务。
本文将从需求分析、系统架构、算法设计和用户体验等方面，探讨基于大数据技术的旅游推荐系统的研究与设计。
一、需求分析旅游推荐系统的需求分析包括用户需求和业务需求两个方面。
用户需求主要包括用户对旅游产品的偏好、用户行为数据和用户反馈信息等。
业务需求主要包括旅游产品的类型、价格、目的地等。
基于大数据技术的旅游推荐系统需要收集和分析用户的个人信息、旅游偏好和历史行为等数据，通过挖掘这些数据，可以建立用户画像和行为模型。
在此基础上，系统可以为不同用户提供个性化的旅游推荐和行程规划服务。
二、系统架构基于大数据技术的旅游推荐系统的架构一般包括数据收集、数据存储、数据处理和推荐服务等模块。
1. 数据收集：系统需要收集用户的个人信息、浏览记录、订单数据、用户反馈等数据。
可以通过网站、APP、第三方渠道等方式进行数据采集。
2. 数据存储：收集到的数据需要经过清洗、去重和存储处理。
可以使用关系型数据库、非关系型数据库或分布式存储系统等进行数据的存储和管理。
3. 数据处理：对收集到的数据进行预处理、特征提取、数据挖掘和算法训练等处理过程。
可以利用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术进行数据的分析和挖掘。
4. 推荐服务：根据用户的个性化需求、历史行为和用户画像，系统可以为用户提供旅游产品的推荐和行程规划服务。
推荐算法可以使用协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。
三、算法设计旅游推荐系统的算法设计是系统的核心部分，影响着推荐的准确性和用户体验。
1. 用户画像建模：通过数据挖掘和机器学习等技术，可以对用户的个人信息、旅游偏好和历史行为等进行分析，建立用户画像模型。
用户画像模型可以帮助系统理解用户的需求和兴趣，从而进行精准的推荐。
2. 行为预测与推荐：通过分析用户的历史行为数据，可以预测用户的行为和兴趣。
基于大数据技术的城市旅游规划与管理研究
基于大数据技术的城市旅游规划与管理研究随着人们生活水平的提高和交通网络的不断完善，旅游已经成为越来越多人选择的一种生活方式。
而城市旅游作为其中的重要组成部分，也得到了越来越多的关注。
如何更好地规划与管理城市旅游，成为了城市发展中的一个重要问题。
大数据技术在城市旅游规划与管理中的应用，为我们提供了更为精准的数据和更为高效的管理手段，成为了研究城市旅游规划和管理的重要方向。
一、大数据技术在城市旅游规划中的应用城市旅游规划需要准确掌握游客的出行偏好、旅游需求、游玩时间等信息。
这些信息都需要通过数据的收集和分析来获得。
而传统的数据收集方式需要耗费大量的时间和人力，同时数据的精度也无法得到保证。
而大数据技术的出现，为城市旅游规划带来了新的思路。
通过互联网、社交网络等平台所产生的大数据，可以用来分析游客的行为模式和消费习惯，提高旅游资源的利用率和旅游服务的质量。
例如，利用大数据技术可以对游客的旅游点分布、旅游线路偏好、到访时间等进行分析，从而为城市旅游规划提供更为准确的数据支持。
同时，大数据技术还可以辅助城市旅游管理部门进行精确的旅游资源分配和旅游服务提供，为游客提供更为个性化和高质量的服务。
二、大数据技术在城市旅游管理中的应用城市旅游管理是城市旅游规划中的重要环节，直接关系到城市旅游的安全、舒适和便利程度。
而大数据技术在城市旅游管理中的应用，则可以更加高效地实现城市旅游管理的目标。
首先，大数据技术可以通过实时监测游客出行情况，及时发现和解决城市旅游中的问题。
例如，当游客数量过多时可以及时调整旅游资源分配，保障游客的安全和舒适度；当出现旅游资源滞销的情况时，可以通过分析游客偏好来优化旅游资源推荐，提高游客的消费满意度。
其次，大数据技术还可以用于旅游产业链上下游的协同管理。
利用大数据技术可以实现旅游供需双方数据交换，提高服务质量。
例如，旅游景区、宾馆酒店等企业可以通过大数据分析游客的消费偏好，提供更为个性化和满足游客需求的服务；旅游服务提供商则可以通过大数据分析优化旅游资源分配，降低成本提高效益。
基于大数据的旅游资源平台研究
基于大数据的旅游资源平台研究旅游是人们闲暇时光中最为常见和受欢迎的活动之一，随着经济水平的不断提高，人们的旅游需求也变得越来越多元化和个性化。
如何满足市民对更加优质、更加智能、更加个性化的旅游服务的需求，是目前旅游行业面临的一个重要挑战。
而针对这一挑战，基于大数据的旅游资源平台将是一种有力的解决方案，它能够为用户提供更为精准、更为丰富、更为专业的旅游资源信息和服务支持。
以下是本文的具体分析。
一、大数据技术在旅游行业的应用目前，随着互联网的发展和大数据技术的不断进步，越来越多的旅游企业开始将其商业模式向“大数据+旅游”模式转型。
通俗地说，大数据就是利用先进的软件技术、海量数据存储和处理技术等手段，对用户、景点、路线、交通等旅游要素进行深入挖掘和整合，以实现在各种场景下的个性化服务。
例如，我们可以通过分析用户的出游偏好、历史出游记录、社交媒体等多维度数据信息，推荐给用户更加符合其需求的旅游线路和产品；利用数据分析手段监控景点的人流和访问状况，以便更好地调配旅游资源和进行场景优化；通过对历史酒店预订记录的分析，及时为酒店提供客房市场信息和价格参考等等。
二、基于大数据的旅游资源平台的构建基于大数据的旅游资源平台实现对各类旅游信息的集成和整合，同时通过数据挖掘和分析，为用户提供更加丰富、精准和偏好化的旅游信息和服务。
那么，如何构建基于大数据的旅游资源平台呢？首先，需要搭建起数据采集和处理平台。
通过网络爬虫和数据爬取，收集旅游市场的各类信息，包括景点信息、酒店信息、航班信息、交通信息等等。
然后，利用大数据技术分析、处理和存储这些信息数据，形成系统性的旅游资源数据库。
其次，需要依托于人工智能技术和机器学习算法，通过对用户和市场的需求和行为进行深入剖析，推测用户个性化的旅游需求和偏好。
在这个基础之上，通过协同过滤和精准广告等技术，根据用户各项指标和情况，向其推荐更为优质和符合需求的旅游服务产品。
最后，还需要结合移动互联网技术和智能终端技术，为用户提供便捷的旅游服务平台。
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第35卷第5期周口师范学院学报2018年9月V o l.35N o.5J o u r n a l o f Z h o u k o uN o r m a lU n i v e r s i t y S e p t.2018基于大数据分析的旅游信息智能协同方法研究方敏(浙江旅游职业学院,浙江杭州310000)摘要:针对传统旅游信息的智能协同处理方法,存在协同过程准确度偏低㊁时延较长的问题,提出基于大数据分析的旅游信息智能协同方法.分析大数据下旅游信息智能协同系统,根据时间序列网络数据分析结果,分析旅游信息协同的非线性时间序列,依据大数据拟合结果,找到旅游数据的映射规律.依据数据规律分析协同旅游特点计算旅游特征㊁旅游相似度㊁旅游过滤等方面,以此对提高系统时效性进行研究.实验证明,基于大数据分析的旅游信息智能协同方法抗干扰能力强㊁时效性强,对大数据分析的海量信息研判策略高,能够快速㊁准确对旅游信息进行分类,提取出用户需要的旅游产品.该系统设计满足了旅游系统对大数据分析信息的处理需求.关键词:大数据分析;旅游信息;智能协同;系统设计中图分类号:T P391文献标志码:A 文章编号:16719476(2018)05010004D O I:10.13450/j.c n k i.j z k n u.2018.05.027随着网络技术的不断更新,大数据分析已经越来越受到人们的认可,数据信息大量地融入互联网中[1-2].近十几年来,互联网已经与人们的生活和工作密不可分.人们将大量的时间与精力投入到互联网络中,大数据分析内的信息包含了大量旅游产品.传统的旅游信息智能协同方法占用大量的网络资源,造成运行系统的拥塞,降低了旅游信息的检索效率[3-4].同时,旅游信息智能协同方法对大数据进行分析研判过程,还可能受到虚假信息干扰,导致旅游信息智能协同方法不能正常工作,影响旅游工作发展.当今旅游行业与互联网形成了紧密的融合,因此要想提高游客所获取信息的准确性就需要借助互联网加强针对游客的协同信息的服务,其中可以从区域协作对信息进行协同服务.所以在大数据背景下,提出基于大数据分析的旅游信息智能协同方法,通过分析大数据的旅游信息智能协同方法,以线性协同算法为核心,对海量的大数据信息进行协同分析研判,形成旅游产品的雏形.通过设计旅游系统,从数据信息的预处理㊁旅游特征㊁旅游相似度㊁旅游过滤等方面对提高系统时效性进行研究.实验证明,基于大数据分析的旅游信息智能协同方法抗干扰能力强㊁时效性强.对大数据分析的海量信息研判策略高,能够快速㊁准确对旅游信息进行分类,提取出用户需要的旅游产品.该系统设计满足了旅游系统对大数据分析信息的处理需求. 1大数据分析下旅游信息智能协同系统大数据分析是现代大数据量信息处理系统的基础手段,大数据分析云存储计算系统不仅能够用于数据存储,还能够对数据进行深入挖掘和研判[5-6].基于大数据分析旅游系统覆盖了旅游自动采集㊁分析㊁服务特点,为用户提供精准的旅游支撑.基于大数据分析的构建,其旅游系统体系构架如图1所示.图1旅游信息智能协同方法构架图大数据分析是旅游信息的重要来源,是获得旅游信息的第一步工作.如何分析研究大数据分析中收稿日期:20180415;修回日期:20180518作者简介:方敏(1977-),女,浙江淳安人,副教授,研究方向:酒店管理㊁旅游企业管理.的信息是进行系统设计的基础.对于大数据旅游信息智能协同方法而言,其主要的一个问题就是给出精准的旅游数据,对需要得到的数据信息用不断迭代计算的方法进行描述.1.1时间序列网络数据分析假设f:RңR m是大数据分析中的数据信息映射,在已知条件f的作用下,可以对大数据分析中的信息进行迭代,将需要解决的问题算法保持连续迭代,即可得出f a=f a.假设大数据分析中的非线性时间序列为{x(t),t=1,2, ,N},由网络数据信息的非线性坐标空间重构能得到旅游信息数据协同参数x(n)=[x(n),x(n-t), ,x(n-(m-1)t)]T(1)其中,m为旅游数据信息协同嵌入参数,t为网络数据分析旅游信息延迟时间.由大数据分析中的线性时间分析,旅游信息存在光滑映射,如公式(2)所示:X(n+T)=ψ[X(n)](2)根据大数据分析中所需旅游各类的合成方式的不同,旅游信息非线性时间序列的研判协同算法对全局的旅游信息支撑预测也不同.1.2非线性时间序列大旅游系统协同分析对于大数据分析的大数据,旅游协同的非线性时间序列计算分析,必须将全部的大数据进行拟合,对旅游所需数据分析出其规律,找到网络数据的映射规律[7].依据数据规律分析协同旅游特点.通过给定的旅游信息进行计算,即:ðN i=0[X(t+1)-ψ(X(t))]2(3)将大数据分析内大数据以旅游信息形式进行协同,推算时间的最小值为ψ=RңR m.大数据分析内坐标值向量用c f g表示.旅游信息协同中心第f簇中心点有g维个分析属性.G d表示旅游信息数据簇的二次方误差和,旅游信息协同目标函数与大数据分析设计变化向量的最优化关系为:m i n G d=ðd g=1ðm g f=1 a(g)f-c f g 2(4)当大数据分析中所有数据信息对象都具有旅游信息数据的属性,网络数据信息簇中各个旅游特征协同中心用公式表示为:Z g=ðd,ɪr g d g R g gɪ1,f[](5)其中,R g表示大数据分析中基于第g个数据信息簇的旅游特征协同数据个数,当旅游特征协同中心不断对大数据分析内的信息数据重复计算,直至旅游协同不发生变化,则该类旅游算法结束.当大数据分析内数据信息种类较少时,多采用较高的旅游信息数据协同方式,对全部的网络数据信息进行全域分析研判.当大数据分析内数据信息各类较多时,该分析研判方法计算量巨大,为便于旅游查找,加快旅游信息智能协同方法运行速度,用公式(6)进行回归非线性计算:x(t+1)=ðm-1i=0a x(t-i)+A(6)公式中A表示大数据分析内数据信息的非线性计算中旅游特征协同的非已知旅游种类部分.通过非线性时间对大数据分析内信息序列分析计算[8-9],能够计算出a i(i=0,2, ,m-1),使得大数据分析的数据信息在旅游特征协同过程中A部分用时最短,使得数据信息研判的非线性时间序列求得的旅游特征误差最小.Q d=ðN t=m[x(t)-ða x(t-i-1)]2(7)对大数据分析内的信息序列进行旅游信息求解,则有:ðm-1i=0a(ðx(t-i)x(t-j))=ðN t=m[x(t)-ða x(t-j)]2,j=0, ,m-1(8)非线性时间数据信息序列分析,能产生大旅游特征协同的不同结果.旅游研判协同为最简单的旅游信息协同方式,旅游支撑度接近于100%.大数据分析的进一步信息非线性时间序列,用模型公式表示为:x(N+T)=a+ði=1a(N x(N-(i-1)t)= a+A(N)X(N)(9)式中A(N)=a1,a2, ,a m[].大数据分析信息通过将非线性系数简化得到:F N()=ðk i=1x(N+T)-a-A(N)X(N)2(10) 2旅游信息协同处理的实现基于旅游信息智能协同方法的实际情况,系统设计采用C/S结构.要求大数据分析的服务器端能够运行旅游统计㊁数据入库㊁数据预处理程序.客户端必须要有旅游信息检索㊁旅游信息分类㊁旅游信息统计㊁旅游反馈等功能模块,如图2所示.101第35卷第5期方敏:基于大数据分析的旅游信息智能协同方法研究图2旅游信息协同功能示意图基于大数据分析的旅游信息的协同处理采用M y S Q L数据库,对所有的大数据分析内的信息进行编组和分析计算.系统通过对大数据分析内的信息进行查询㊁分析㊁研判等操作,保持了旅游产品的及时㊁有效㊁鲜活等特点.其系统数据库设计如下.表1大数据分析定义表U I D I n t(11)S u b j e c t V a r c h a r(100)T e x t V a r c h a r(20000)S e n d e r V a r c h a r(100)S o u r c e V a r c h a r(100)U T i m e V a r c h a r(100)表2旅游系统数据库定义表U I D I n t(11)M a i S u b j e c e V a r c h a r(100)M a i l T e x t V a r c h a r(20000)M a i l S e n d e r V a r c h a r(20000)M a i l S o u r c e V a r c h a r(50)M a i l U T i m e V a r c h a r(100)旅游系统对各类的大数据分析内的信息进行处理,最后形成有效的旅游产品展现给用户.因此大数据分析内的信息必须经过采集㊁预处理㊁分类㊁研判等多个环节的操作.具体流程如图3所示.图3旅游信息智能协同方法操作流程图采用旅游信息智能协同方法对大数据分析信息进行采集,将采集的全部数据信息汇总,传送至旅游系统的采集模块,对数据信息进行过滤.将大于100M的数据信息视为视频数据,将小于1K 的文件直接删除,减少系统计算时间.通过设定黑名单将特定I P段的用户信息数据视为垃圾信息直接过滤,减少系统运算时间.对各类旅游特征设定特征码,对数据信息处理过的直接分类.经过系统对大数据分析的信息进行采集后,用检索模块对数据信息进行过滤分类,快速准确找到旅游信息所需数据.预先在旅游信息智能协同方法内设定关键字㊁词,用户能够通过模块直接对大数据分析内的信息进行查找.设定大数据分析信息的预处理,如果查询字段在查找到的信息中,则检索结束,否则,进行第二次查找.旅游信息智能协同方法就是按照需要对大数据分析进行研判,找出符合条件的旅游产品.由于旅游产品的数量要比数据信息小很多,所以旅游信息智能协同方法的效率得以体现.旅游信息智能协同方法的设计,有一个信息反馈模块,该模块的功能主要有两个:一是负责算法的更新,另一是旅游产生规则的更新.图4旅游反馈模块工作流程图3实验结果分析为了验证所提大数据分析下旅游信息智能协同方法的有效性,本次实验通过对其信息协同处理准确度和时延性两方面进行测试,由所得实验结果评估所提方法的优越性.由前提条件完全相同的七次实验,进行信息协同过程延时实验,实验结果如下:图5不同方法信息协同延时对比图由上图的实验结果可知,所提方法具有更低延时.在重复性实验的进程中,传统方法的延迟大概在80m s到100m s之间,这样的协同延迟无法满足现如今信息处理要求,所提方法的延迟在15m s201周口师范学院学报2018年9月到40m s ,这大大提高了旅游信息智能协同过程效率,说明了所提方法的有效性.(a)传统方法信息智能协同误差图(b )所提方法信息智能协同误差图图6 不同方法下旅游信息智能协同误差图根据上述实验结果,可以明显对比出所提方法在进行旅游信息智能协同过程中具有更低的误差,这进一步说明了所提方法具有实用性.4 小结提出基于大数据分析的旅游信息智能协同方法设计,通过提出大数据分析的旅游信息智能协同方法框架构建,利用线性协同算法为核心,得到旅游系统,从数据信息的预处理㊁旅游特征㊁旅游相似度㊁旅游过滤等方面对提高系统时效性进行研究.实验证明,基于大数据分析的旅游信息智能协同方法延时低㊁误差小.对大数据分析的海量信息研判策略高,能够快速㊁高精度对旅游信息进行分类,提取出用户需要的旅游信息.该方法满足了旅游系统对大数据分析信息的处理需求.参考文献:[1]谢镕键,何绍华.旅游网络信息生态系统中的协同信息服务[J ].现代情报,2016,36(11):71-75.[2]吴小竹,陈崇成,刘先锋,等.集成I B e a c o n 室内定位的文化旅游虚拟导览系统[J ].计算机工程,2016,42(10):6-11.[3]许峰,李帅帅,齐雪芹.大数据背景下旅游系统模型的重构[J ].旅游科学,2016,30(1):48-59.[4]姬鹏飞,李远刚,卢盛祺,等.基于语义W e b 的旅游路线个性化定制系统[J ].计算机工程,2016,42(10):308-317.[5]陆国锋,黄晓燕,吕绍和,等.基于互联网信息的多约束多目标旅游路线推荐[J ].计算机工程与科学,2016,38(1):163-170.[6]彭霞,谢永俊,党安荣.面向旅游规划的空间信息服务工作流构建[J ].测绘科学,2016,41(12):124-129.[7]李雅美,王昌栋.基于标签的个性化旅游推荐[J ].中国科学技术大学学报,2017,47(7):547-555.[8]李茜燕.大数据背景下旅游信息与区域旅游合作的耦合研究[J ].情报科学,2016,34(4):129-132.[9]张建涛,王洋.大数据背景下智慧旅游管理模式研究[J ].管理现代化,2017,37(2):55-57.R e s e a r c ho n i n t e l l i g e n t c o o pe r a t i v em e t h o dof t o u r i s mi n f o r m a t i o nb a s e do n l a rg e d a t a a n a l ys i s F A N G M i n(T o u r i s m C o l l e g e o f Z h e j i a n g ,H a n gz h o u310000,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e i n t e l l i g e n t c o o p e r a t i v e p r o c e s s i n g me t h o dof t r a d i t i o n a l t o u r i s mi n f o r m a t i o n ,t h e r e i s a p r o b l e m o f l o wa c c u r a c y a n dh ig hd e l a y i n c o l l a b o r a t i v e p r o c e s s .A n i n t e l l i g e n t t o u r i s mi n f o r m a t i o n c o o p e r a t i v em e th o db a s e d o n l a r g e d a t a a n a l y si s i s p r o p o s e d .T h i s p a p e r a n a l y z e d t h e i n t e l l i g e n t c o l l a b o r a t i v e s y s t e mo f t o u r i s mi n f o r m a t i o n b a s e d o n b i g da t a a -n a l y s i s .A c c o r d i n g t o t h e a n a l y s i s r e s u l t s o f t i m e s e r i e s n e t w o r k d a t a ,W e a n a l yz e d t h e n o n l i n e a r t i m e s e r i e s o f t o u r i s mi n f o 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l y an da c c u -r a t e l y ,a n d e x t r a c t t h e t o u r i s m p r o d u c t s t h a t u s e r s n e e d .T h e s y s t e mi s d e s i g n e d t om e e t t h e n e e d s o f t h e t o u r i s ms y s t e mf o r p r o c e s s i n g l a r g e d a t a a n a l ys i s i n f o r m a t i o n .K e y wo r d s :l a r g e d a t a a n a l y s i s ;t o u r i s mi n f o r m a t i o n ;i n t e l l i g e n t c o o p e r a t i v e ;s y s t e md e s i g n 301第35卷第5期方 敏:基于大数据分析的旅游信息智能协同方法研究。