景点推荐设备、方法及系统与流程

本发明涉及旅游信息服务技术领域，尤其涉及一种旅游景点推荐设备、方法及系统。

背景技术：

随着旅游业和商业的发展，越来越多的人喜欢在闲暇之余出去旅游。智慧旅游以方便用户旅游为原则，将丰富的旅游信息整合在一起，通过智慧化的管理，让这些信息与每一位旅行者的联系更加紧密。

国内在智慧旅游景点推荐的研究多是集中在对基本旅游推荐系统的改进，对大数据的运用不够，自主学习能力有限。国外研究能够采用启发式的推荐方式，同时根据访问用户的不同类型，实行不同的推荐方案，然而这种形式的推荐系统，没有将不同用户获取的信息联系起来，产生多样化的推荐模式，没有真正实现个性化的信息推荐。

因此，需要一种运用大数据、具有自主学习能力、能够实现个性化的旅游景点推荐方法和设备。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种景点推荐设备，包括第一通信模块、第二通信模块、处理模块、存储模块和景点推荐模块，其中，

所述第一通信模块，用于向移动终端推送多媒体资源，接收并解析移动终端发送的数据包，获取移动终端的标识与信号强度并将其转发至所述处理模块；

处理模块，用于接收所述第一通信模块发送的移动终端的标识与信号强度，统计人流量，并将人流量统计结果保存至存储模块；

存储模块，用于保存第二通信模块获取的多媒体资源和处理模块计算出的人流量统计结果；

第二通信模块，用于与服务器进行信息交互，从服务器下载多媒体资源和用户操作行为数据；

景点推荐模块，用于根据通过第二通信模块获取的用户操作行为数据生成推荐规则，并运用所述推荐规则计算推荐景点，通过第一通信模块将推荐景点发送给用户。

所述景点推荐模块包括数据获取子系统、数据挖掘子系统和用户推荐子系统; 其中，数据获取子系统用于通过第二通信模块获取用户操作行为数据，记录所述用户操作行为，形成用户行为记录，实时反馈给用户推荐子系统中的推荐计算单元，将其作为数据挖掘的原始数据；数据挖掘子系统用于对所述用户行为记录进行预处理，生成推荐规则，作为用户推荐的依据；用户推荐子系统根据用户行为记录，运用推荐规则，通过第一通信模块将景点推荐给用户。

所述数据获取子系统包括行为分析单元和日志数据库，其中行为分析单元对用户的操作行为进行分析，生成用户行为记录，将其存入日志数据库并反馈给用户推荐子系统中的推荐计算单元。

所述数据挖掘子系统包括数据预处理单元、事务数据库、数据挖掘单元和规则集数据库，其中数据预处理单元对日志数据库中的用户行为记录进行加权分析，将分析结果存入事务数据库；数据挖掘单元以事务数据库中的数据作为输入，生成推荐规则，存入规则集数据库。

所述用户推荐子系统包括推荐计算单元、媒体数据库、流媒体服务单元和景点推荐单元，其中，景点推荐单元根据推荐计算单元提供的用户行为记录，从媒体数据库中获取图片和文本信息，向流媒体服务单元请求推送视频信息，整合生成景点推荐信息。

所述用户操作行为包括用户浏览网页中的视频、图片和/或文字及其浏览时间。

所述第一通信模块为WIFI模块，所述第二通信模块为3G和/或4G模块。

所述移动终端标识为移动终端的MAC地址。

本发明还提供一种景点推荐方法，应用于景点推荐设备，所述景点推荐设备，包括第一通信模块、第二通信模块、处理模块、存储模块和景点推荐模块，所述景点推荐模块包括数据获取子系统、数据挖掘子系统和用户推荐子系统，所述方法包括如下步骤：

S1. 所述数据获取子系统中的行为分析单元从所述第二通信模块获取所述移动终端的用户的操作行为；

S2. 所述行为分析单元对获取到的用户的操作行为进行分析，生成用户行为记录，将其存入所述数据获取子系统中的日志数据库并反馈给所述用户推荐子系统中的所述推荐计算单元，；

S3. 所述数据挖掘子系统中的数据预处理单元对日志数据库中的用户行为记录进行加权分析，将分析结果存入事务数据库；

S4. 所述数据挖掘子系统中的数据挖掘单元以数据挖掘子系统中的事务数据库中的数据作为输入，生成推荐规则，存入数据挖掘子系统中的规则集数据库；

S5. 所述用户推荐子系统中的景点推荐单元根据用户推荐子系统中的推荐计算单元提供的用户行为记录，从所述用户推荐子系统中的媒体数据库中获取图片和文本信息，向所述用户推荐子系统中的流媒体服务单元请求推送视频信息，整合生成景点推荐信息；

S6. 所述景点推荐单元将上述景点推荐信息发送给所述第一通信模块；

S7. 所述第一通信模块将接收到的景点推荐信息发送给所述移动终端。

本发明还提供一种景点推荐系统，包括前述景点推荐设备。

本发明所述的人景点推荐设备、方法及系统可以运用大数据、具有自主学习能力、能够实现个性化的旅游景点推荐。

附图说明

图1是根据本发明实施方式示出的景点推荐设备结构图。

图2是根据本发明实施方式示出的景点推荐方法流程图。

图3是根据本发明实施方式示出的景点推荐系统构成图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

图1是根据本发明实施方式示出的景点推荐设备结构图。所述景点推荐设备包括第一通信模块、第二通信模块、处理模块和存储模块，其中，

所述第一通信模块，分别与处理模块和存储模块相连，用于向移动终端推送多媒体资源，接收并解析移动终端发送的数据包，获取移动终端的标识与信号强度并将其转发至所述处理模块；所述移动终端标识为移动终端的MAC地址。所述第一通信模块为WIFI模块。

处理模块，分别与第一通信模块和存储模块相连，用于接收所述第一通信模块发送的移动终端的标识与信号强度，统计人流量，并将人流量统计结果保存至存储模块。

存储模块，分别与处理模块、第一通信模块、第二通信模块相连，用于保存第二通信模块获取的多媒体资源和处理模块计算出的人流量统计结果；所述处理模块将计算的客流量通过第二通信模块上传到服务器。

第二通信模块，与存储模块相连，用于与服务器进行信息交互，从服务器下载多媒体资源并将其转发至所述存储模块进行存储；所述第二通信模块为3G和/或4G模块。

所述设备还包括景点推荐模块，与第一通信模块和第二通信模块相连，所述景点推荐模块包括数据获取子系统、数据挖掘子系统和用户推荐子系统; 其中，数据获取子系统用于记录用户操作行为数据，形成用户行为记录，实时反馈给用户推荐子系统中的推荐计算单元，将其作为数据挖掘的原始数据；数据挖掘子系统用于对所述用户行为记录进行预处理，生成推荐规则，作为用户推荐的依据；用户推荐子系统根据用户行为记录，运用推荐规则，将景点推荐给用户。

所述数据获取子系统包括行为分析单元和日志数据库，其中行为分析单元对用户的操作行为进行分析，生成用户行为记录，将其存入日志数据库并反馈给用户推荐子系统中的推荐计算单元。所述用户操作行为包括用户浏览网页中的视频、图片和/或文字及其浏览时间。

所述数据挖掘子系统包括数据预处理单元、事务数据库、数据挖掘单元和规则集数据库，其中数据预处理单元对日志数据库中的用户行为记录进行加权分析，将分析结果存入事务数据库；数据挖掘单元以事务数据库中的数据作为输入，生成推荐规则，存入规则集数据库。

所述用户推荐子系统包括推荐计算单元、媒体数据库、流媒体服务单元和景点推荐单元，其中，景点推荐单元根据推荐计算单元提供的用户行为记录，从媒体数据库中获取图片和文本信息，向用户推荐子系统中的流媒体服务单元请求推送视频信息，整合生成景点推荐信息。

本发明还提出另一种景点推荐设备，包括第一通信模块、第二通信模块、处理模块和存储模块，其中，

所述第一通信模块，分别与处理模块和存储模块相连，用于向移动终端推送多媒体资源，接收并解析移动终端发送的数据包，获取移动终端的标识与信号强度并将其转发至所述处理模块；所述移动终端标识为移动终端的MAC地址。所述第一通信模块为WIFI模块。

处理模块，分别与第一通信模块和存储模块相连，用于接收所述第一通信模块发送的移动终端的标识与信号强度，统计人流量，并将人流量统计结果保存至存储模块。

存储模块，分别与处理模块、第一通信模块、第二通信模块相连，用于保存第二通信模块获取的多媒体资源和处理模块计算出的人流量统计结果；所述处理模块将计算的人流量通过第二通信模块上传到服务器。

第二通信模块，与存储模块相连，用于与服务器进行信息交互，从服务器下载多媒体资源并将其转发至所述存储模块进行存储；所述第二通信模块为3G和/或4G模块。

所述设备还包括景点推荐模块，与第一通信模块和第二通信模块相连，包括用户建模单元、推荐引擎单元和结果推荐单元。

其中，用户建模单元从第二通信模块通过显式和/或隐式的信息获取方式确定用户的档案信息及兴趣偏好，建立用户模型。所述显式信息获取方式包括设置限制条件、统计用户喜好和/或旅游目标。所述隐式信息获取方式包括获取用户的浏览历史和/或对景点的评分。

推荐引擎单元根据用户模型、上下文信息、知识库和/或基础信息库为用户生成个性化的推荐结果并对结果进行排序。所述上下文信息包括通过第三方网络服务提供的信息（例如天气、实时交通信息等）、移动终端感知到的信息（例如位置、方向、速度等）、旅游同伴的意见和/或旅游同伴在社交网络中的个人信息。所述基础信息库包括旅游行业信息库（包括各类景点、饭店、娱乐场所等信息）、第三方网页服务信息库（包括各景点开放时间、公共交通时间表等信息）和/或旅游知识库（包括旅游领域常识、推理规则等）。

结果推荐单元将推荐引擎单元获得的推荐结果发送给第一通信模块，从而将推荐结果以列表和/或地图的形式在移动终端展现。

图2是根据本发明实施方式示出的景点推荐方法，应用于前述第一种景点推荐设备，所述方法包括如下步骤：

S1. 所述数据获取子系统中的行为分析单元从所述第二通信模块获取所述移动终端的用户的操作行为；

S2. 所述行为分析单元对获取到的用户的操作行为进行分析，生成用户行为记录，将其存入所述数据获取子系统中的日志数据库并反馈给所述用户推荐子系统中的所述推荐计算单元；

S3. 所述数据挖掘子系统中的数据预处理单元对日志数据库中的用户行为记录进行加权分析，将分析结果存入事务数据库；

S4. 所述数据挖掘子系统中的数据挖掘单元以数据挖掘子系统中的事务数据库中的数据作为输入，生成推荐规则，存入数据挖掘子系统中的规则集数据库；

S5. 所述用户推荐子系统中的景点推荐单元根据用户推荐子系统中的推荐计算单元提供的用户行为记录，从所述用户推荐子系统中的媒体数据库中获取图片和文本信息，向所述用户推荐子系统中的流媒体服务单元请求推送视频信息，整合生成景点推荐信息；

S6. 所述景点推荐单元将上述景点推荐信息发送给所述第一通信模块；

S7. 所述第一通信模块将接收到的景点推荐信息发送给所述移动终端。

本发明还提出另一种景点推荐方法，应用于前述第二种景点推荐设备，所述方法包括如下步骤：

S1. 所述用户建模单元从所述第二通信模块通过显式和/或隐式的信息获取方式确定用户的档案信息及兴趣偏好，建立用户模型；

S2. 推荐引擎单元根据用户模型、上下文信息、知识库和/或基础信息库为用户生成个性化的推荐结果并对结果进行排序；

S3. 结果推荐单元将推荐引擎单元获得的推荐结果发送给第一通信模块，从而将推荐结果以列表和/或地图的形式在移动终端展现。

图3是根据本发明实施方式示出的景点推荐系统构成图，其包括前述景点推荐设备。

本发明所述的景点推荐设备、方法及系统可以运用大数据、具有自主学习能力、能够实现个性化的旅游景点推荐。