一种基于bp神经网络的导游方法
【技术领域】
[0001]本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络进行景点排序的导游方法。
【背景技术】
[0002]随着我国国民经济的快速发展，人们的生活水平日益提高。旅游业能够满足人们日益增长的物质和文化的需要，改善人们的生活品质开阔眼界。据2014年旅游业统计，中国全年旅游接待总人数37.6亿人次，旅游总收入3.3万亿元。
[0003]人们对旅游消费的需求也进一步提高，更多倾向于自助游，提高旅游质量。针对旅游行业的计算机系统应用也日趋成熟，在线旅游网站以方便预定酒店、车票等以及智能手机应用程序，但主要以出游前的攻略为主，只能在出行前查看景点的信息，而且现在一般采取固定的出行路线供他人参考，游客自主性选择较差。
[0004]游客在到达景区旅游过程中，由于景区中的景点多，而游客时间有限，一般只能游玩几个景点。景区中景点的排序，一般按照景点热门度、距离或者游客推荐排序。当游客想要游玩距离近且热门度高的景点，需要游客先去查看热门度景点排序中其感兴趣的景点，然后再通过地图去规划旅游路线。这种按照单一属性的景点排序方法，仅仅利用景点的某一属性，没有综合考虑景点的多个属性如交通、门票、景区质量等级等，不能满足不同游客的不同需求。使游客在旅游时，制定旅游攻略花费大量时间和精力。
【发明内容】
[0005]针对现有的导游系统在为游客推荐景点时，采用景点的单一属性进行排序，使游客在选择景点过程中，需要查看不同的景点排序，制定旅游攻略不仅麻烦而且耗时。本发明提出了一种基于BP神经网络的导游方法，在为游客推荐景点时，综合考虑景点的多个属性以及游客的喜好，最后给出距离游客所在位置较近的景点。
[0006]本发明采用如下技术方案:
[0007]一种基于BP神经网络的导游方法，包括以下步骤，
[0008]步骤SI，客户端获取用户的地理位置信息，并去读取用户身份信息；
[0009]步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器；
[0010]步骤S3，服务器接收客户端发来的用户身份信息和地理位置信息，对用户身份进行认证，用户认证通过后，读取该用户已评分的景点评分信息，服务器依据该用户的历史的景点评分信息为该用户推送具有特定排序的景点信息，根据不同用户实现的特定的景点排序的计算方法包括以下步骤:
[0011]步骤S31，根据服务器内存储的景点的特征属性，构建景点的特征向量，将用户已评分的景点作为训练样本集，训练样本中包括景点特征向量和景点评分，从训练样本集中选择η个训练样本用于训练BP神经网络模型，
[0012]步骤S32，构建BP神经网络模型，一个输入层，至少一个隐含层，一个输出层，训练样本景点的特征属性作为输入向量，该景点对应的用户评分作为输出向量，
[0013]步骤S33，利用训练后得到的BP神经网络模型，预测用户对未评分景点的喜好，将用户未评分景点的特征属性作为输入向量，经过BP神经网络模型的计算后，得到的输出向量为用户未评分景点的预测评分，
[0014]步骤S34，综合用户评分和预测评分，对所有的景点进行排序，该景点排序与用户的喜好相关；
[0015]步骤S4，服务器根据计算所得的该用户的特定排序的景点信息进行样本选取，选取出第一预设数量的景点信息作为样本，再根据用户当前的地理位置信息，计算出用户当前距离样本中每个景点的距离，再依据距离远近进行距离排序，根据该距离的排序选取第二预设数量的景点信息，推送给该用户的客户端；
[0016]步骤S5，用户在客户端上选择确定一个景点后，获取该景点的地理位置信息，启动导航模块，通过导航模块为用户规划从当前位置到景点的导航路线；
[0017]步骤S6，当用户到达景点，服务器根据获取到的用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，服务器向该客户端推送当前景点的语音导游信息，或者客户端根据用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，获取客户端预先存储的语音导游信息，并开始进行当前景点的语音导游；
[0018]客户端进行语音导游的过程包括以下步骤:
[0019]步骤S61，将景点的景区范围内规划出特定数量的子区域，每个子区域内限定了相应的地理位置信息范围，并且每个子区域对应一段语音解说信息，
[0020]步骤S62，客户端不断更新用户当前的地理位置信息，
[0021]步骤S63，当客户端检测到当前的地理位置信息落入某一个子区域的地理位置信息范围内，表明用户到达该子区域，则触发该子区域对应的语音解说信息的播放。
[0022]进一步的，景点排序的计算方法中步骤S3中，用户初始对所有景点都未评分，则所有景点的评分置为零，为用户推送根据距离排序的景点。
[0023]进一步的，景点排序的计算方法中步骤S32构造神经网络模型具体采用以下步骤:
[0024]a)依据景点的特征属性个数确定输入层的神经元数量；
[0025]b)设定一个隐含层，且隐含层神经元数量与输入层神经元数量相同；
[0026]c)依据输出向量确定输出层神经元数量。
[0027]进一步的，语音导游信息还包括景点图片信息、景点文字解说信息、景点标示信息、景点位置信息和景点线路信息。
[0028]更进一步的，还包括步骤S64，显示该子区域对应的景点图片信息、景点文字解说in息、景点标不息、景点位置息和景点线路ig息。
[0029]本发明提出了一种基于BP神经网络进行景点排序的导游方法，根据用户的历史的景点评分信息为该用户推送具有特定排序的景点信息，不同用户的喜好不同，对于景点的打分不同，因此不同用户推送的景点排序也不同。本发明还提供语音导游讲解模拟真实的景区讲解功能，配合多媒体导游数据，实现接近真实场景的导游解说和图片显示功能。语音导游，可以将用户眼睛和手的注意力从手机屏幕上移开，关注周围景色，提高用户的使用体验。
【附图说明】
[0030]图1是该实施例的BP神经网络结构；
[0031]图2是该实施例的景点排序算法流程；
[0032]图3是该实施例的景点推荐示意图。
【具体实施方式】
[0033]为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
[0034]现结合附图和【具体实施方式】对本发明进一步说明。
[0035]本发明优选一实施例的一种基于BP神经网络的导游方法，包括以下步骤，
[0036]步骤SI，客户端，即为智能手机上安装的应用程序，客户端从手机的GPS定位模块获取用户的地理位置信息，用户在使用这个应用程序时，需首先注册或登录，客户端即可获取该用户的身份信息。用户在第一次使用该客户端时，需要提供手机号码注册以获得一个账户。
[0037]步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器，客户端和服务器之间采用无线通讯方式实现数据的传输。
[0038]步骤S3，服务器接收客户端发来的用户身份信息和地理位置信息，首先对用户身份进行认证，用户认证通过后，读取该用户已评分的景点评分信息。服务器依据该用户的历史的景点评分信息为该用户推送具有特定排序的景点信息，不同的用户喜好不同，服务器发送的景点排序信息不同。
[0039]根据不同用户实现的特定的景点排序的计算方法包括以下步骤:
[0040]步骤S31，根据服务器内存储的景点的特征属性，构建景点的特征向量，将用户已评分的景点作为训练样本集，训练样本中包括景点特征向量和景点评分，从训练样本集中选择η个训练样本用于训练BP神经网络模型；
[0041]步骤S32，构建BP神经网络模型，一个输入层，至少一个隐含层，一个输出层，