一种旅游信息处理与方案提供方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息处理技术，特别地，涉及一种旅游信息处理与方案提供方法。
【背景技术】
[0002]随着信息时代的到来，互联网对人类生活的影响也日益明显，越来越多的公众通过网络来实现自己的目的。但是互联网上越来越多的信息给人们的生活带来方便的同时，也为人们对信息的选择提出了巨大的挑战，以旅游为例，游客在进行旅游线路规划的过程中将面对纷繁复杂的服务信息，游客很难在众多的推荐信息中徐拿去对自己最有利的方案，而且不同的消费者其消费需求也不尽相同，现阶段传统的服务信息推荐模式主要采取信息打包、定时推送的模式(如通过专门的旅游推荐网站)，即有什么推荐什么，没有考虑用户的个人喜好以及当前时刻是否存在消费需求。
[0003]针对现有技术中缺乏从用户需求出发定制旅游信息服务的问题，目前尚缺乏有效的解决方案。
【发明内容】
[0004]针对现有技术中缺乏从用户需求出发定制旅游信息服务的问题，本发明的目的在于提出一种旅游信息处理与方案提供方法，能从互联网纷繁复杂的信息中获取景点有效信息，并针对游客的个性化需求提出可行的方案，为用户定制个性化的服务。
[0005]基于上述目的，本发明提供的技术方案如下:
[0006]根据本发明的一个方面，提供了一种旅游信息处理与方案提供方法，包括:
[0007]获取旅游景点相关信息；
[0008]对旅游景点相关信息进行结构化处理获得景点有效信息，并将结构化的景点有效信息存储于数据库中；
[0009]对景点有效信息进行分布式标签分类，将所有景点划入多个风景区，并将景点划分信息存储于数据库中；
[0010]获取用户需求，并根据用户需求与数据库中的景点有效信息与景点划分信息生成推荐路游线路；
[0011 ]将推荐路游线路反馈给用户。
[0012]其中，获取旅游景点相关信息包括:
[0013]连接至因特网，获取与景点有关的标签；
[0014]根据标签进行检索，并访问被检索到的网站或网页；
[0015]从被检索到的网站或网页开始使用网络爬虫采集与旅游景点相关的文本和数据
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[0016]其中，对旅游景点相关信息进行结构化处理获得景点有效信息包括:
[0017]从旅游景点相关信息中提取出陈述数据，每个陈述数据中均包括S(Subject)，Ρ(Predicate) ,O(Object)，C(Context)四种要素的资源标识字符串；
[0018]选定陈述数据中的基本数据类型要素对应的资源标识字符串，并为每个基本数据类型要素分配一个与之唯一对应的负整数数字标识；
[0019]选定陈述数据中的概念指向类型要素对应的资源标识字符串，并为每个基本数据类型要素分配一个与之唯一对应的正整数数字标识；
[0020]将陈述数据中的S、P、0、C四种要素以负整数数字标识与正整数数字标识的形式表不，获得景点有效?目息。
[0021]并且，将结构化的景点有效信息存储于数据库中，为将陈述数据中的S、P、0、C四种要素以负整数数字标识与正整数数字标识的形式、负整数数字标识与基本数据类型要素的资源标识字符串的映射表、以及正整数数字标识与概念指向类型要素的映射表存储于数据库中。
[0022]概念标签包括自然景观与人文景观，其中，自然景观标签包括以下至少之一的子标签:山、水、岛、洲、湖、海、礁、森林、沙漠、草原、田园；人文景观标签包括以下至少之一的子标签:寺庙、道观、教堂、游乐场、购物街、展览馆、纪念馆、古镇、石窟、古寨、宫殿、园林、花园、植物园、阁楼、水电站、动物园；自然景观与人文景观的子标签还可以进一步包括新的子标签。
[0023]其中，对景点有效信息进行分布式标签分类包括:
[0024]从景点有效信息中提取出以数字标识形式储存的部分陈述数据中，提取出各景点的标签与标签权重；
[0025]根据各景点的标签与标签权重构建神经网络；
[0026]使用随机梯度下降法对神经网络进行优化，获得的标签分类结果是各景点标签的m维词向量。
[0027]并且，标签包括η个概念标签、w个位置标签与一个级别标签Lj，根据各景点的标签与标签权重构建神经网络包括:
[0028]将所有η个概念标签首尾相接形成n*m维向量X，将w个位置标签首尾相接形成w*m维向量y，并根据x、y与级别标签Lj构建第一层神经网络；
[0029]分别对x、y进行不同的线性变换、加入不同的偏置项后，使用激活函数激活获得Tx、Ty，并根据Tx、Ty构建第二层神经网络；
[0030]将Tx、Ty与Lj首尾相接，分别进行线性变换，并加入偏置项，构建第三层神经网络；
[0031]将第三层神经网络的计算结果使用激活函数处理后在W个景点节点上输出归一化概率Y，W个景点节点构成最后一层神经网络。
[0032]同时，将所有景点划入多个风景区包括:
[0033]根据位置标签将所有景点分为多个区域；
[0034]在每个区域中指定著名景点，基于著名景点进行合并与聚类，将区域中的所有景点划分为多个风景区。
[0035]并且，在每个区域中指定著名景点，基于著名景点进行合并与聚类，将区域中的所有景点划分为多个风景区包括:
[0036]指定k个著名景点；
[0037]以每个著名景点各自为一风景区中心，根据距离与标签相似度判定条件将非著名景点划入k个著名景点为中心的风景区中，获得k个风景区与风景区内的相似度；
[0038]对未划入k个风景区的非著名景点进行增量式聚类，获得η个可行的聚类结果，将区域中的所有景点划分为k+n个风景区、每个风景区内景点的相似度与风景区间的相似度。
[0039]其中，获取用户需求，并根据用户需求与数据库中的景点有效信息与景点划分信息生成推荐路游线路包括:
[0040]在旅游路线的规划中，系统根据用户提交的请求，考虑了用户偏好、景区特征以及所处位置等信息，提出针对旅游路线规划的改进蚁群偶遇算法，提高蚂蚁一次周游的质量，缩短系统运算时间，改进路径规划问题中的路线求法，利用实时的环境信息实现路径的动态规划，实现旅游景区的负载均衡以及旅游路线的实时调整，在最短的时间内给出一个最优的路线规划，实现了路径的智能规划和实时调整。
[0041]从上面所述可以看出，本发明提供的技术方案通过获取景点相关信息并提取出有效信息将景点分类后按照用户需求计算路游线路并推送给用户，能从互联网纷繁复杂的信息中获取景点有效信息，并针对游客的个性化需求提出可行的方案，为用户定制个性化的服务。
【附图说明】
[0042]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性