一种基于离散位置的旅游推荐方法与流程

本发明属于旅游推荐技术领域，具体涉及一种基于离散位置的旅游推荐方法。

背景技术：

目前，传统的基于离散位置(不同位置之间有明显的界定，不仅位置坐标不同而且地理名称也不同，如天安门、前门等)的旅游推荐，主要是针对用户当前位置周边景点等的推荐。现有存在的问题是推荐的各种内容不能根据用户旅游轨迹和当前时间点做出更好的推荐，主要表现在以下三个方面：

一是旅游者逛完a1景点后不能推荐其他景点；

二是旅游者逛完a1景点，如果当前时间处于吃饭时间，不能在a1景点周边推荐特色美食；

三是旅游者逛完a1景点，当前位置显示在机场周边，不能推荐与机场航班相关内容。

技术实现要素：

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种基于离散位置的旅游推荐方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于离散位置的旅游推荐方法，包括以下步骤：

步骤1，实时接收客户端周期发送的包含用户id、当前位置和当前时间的请求信号，客户端是用户随身携带的安装了app的手机或平板电脑；

步骤2，确定当前位置对应的离散位置pn，并记录用户轨迹{p1，p2，…，pn}，根据当前时间计算并记录每个离散位置的停留时间{t1，t2，…，tn}；

步骤3，获取当前位置附近的可推荐地方，可推荐地方的类别至少包括：景点，吃喝的地方，玩的地方；

步骤4，根据用户轨迹中离散位置所属类别的变化规律，确定每个可推荐地方的得分s1；

步骤5，根据当前时间所处时段以及每个离散位置停留时间的长短与可推荐地方类别的相关性，确定每个可推荐地方的得分s2；

步骤6，根据每个离散位置所属类别的重复频率与可推荐地方类别的相关性，确定每个可推荐地方的得分s3；

步骤7，对每个可推荐地方的s1、s2、s3加权求和得到每个可推荐地方的总分，向用户推荐总分最高的一个或多个可推荐地方。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过确定用户当前位置附近可推荐的地方，对每个可推荐的地方，根据用户轨迹中离散位置所属类别的变化规律，根据当前时间所处的时段以及每个离散位置停留时间的长短与可推荐地方类别的相关性，根据每个离散位置所属类别的重复频率与可推荐地方类别的相关性，分别进行打分，并对三项得分进行加权求和得到每个可推荐地方的总分，向用户推荐总分最高的一个或多个可推荐地方。解决了现有技术中存在的游完一个景点后不能推荐其它景点，如果当前时间处于吃饭时间不能推荐周边特色美食等问题。

附图说明

图1为本发明实施例一种基于离散位置的旅游推荐方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明实施例一种基于离散位置的旅游推荐方法的流程图如图1所示，所述方法包括以下步骤：

s101、实时接收客户端周期发送的包含用户id、当前位置和当前时间的请求信号，客户端是用户随身携带的安装了app的手机或平板电脑；

s102、根据请求信号中的当前位置信息确定当前位置对应的离散位置pn，并记录用户轨迹{p1，p2，…，pn}，根据请求信号中的当前时间信息计算并记录每个离散位置的停留时间{t1，t2，…，tn}；

s103、获取当前位置附近的可推荐地方，可推荐地方的类别至少包括：景点，吃喝的地方，玩的地方；

s104、根据用户轨迹中离散位置所属类别的变化规律，确定每个可推荐地方的得分s1；

s105、根据当前时间所处时段以及每个离散位置停留时间的长短与可推荐地方类别的相关性，确定每个可推荐地方的得分s2；

s106、根据每个离散位置所属类别的重复频率与可推荐地方类别的相关性，确定每个可推荐地方的得分s3；

s107、对每个可推荐地方的s1、s2、s3加权求和得到每个可推荐地方的总分，向用户推荐总分最高的一个或多个可推荐地方。

在本实施例中，步骤s101主要用于实时接收客户端发送的请求信号。客户端是指用户随身携带的移动通信设备，如安装了app的手机或平板电脑。请求信号包含用户id、当前位置和当前时间。用户id用于识别不同的用户，该id一般是加密后发送到服务端并进行了注册的。当前位置一般由客户端的gps定位系统获得，服务端可据此掌握用户的实时位置。当前时间是发送请求信号时的时间，可用于计算用户在每个离散位置的停留时间。请求信号由客户端自动周期性发送，如一分钟发送一次；也可以通过用户人工操作随时发送。

在本实施例中，步骤s102主要用于记录用户游览走过的轨迹(顺序排列的已经过的离散位置)，以及轨迹中每个离散位置的停留时间。用户所在的离散位置可根据请求信号中的当前位置信息确定；每个离散位置的停留时间等于用户离开该离散位置时的当前时间，减去用户刚刚到达该离散位置时的当前时间。

在本实施例中，步骤s103主要用于获取当前位置附近的可推荐地方，可在地图上与当前位置距离不超过设定阈值的范围内查找。可推荐地方的类别至少包括景点、吃喝的地方和玩的地方。还可以进一步增加其它类别，如住宿的地方；或将一个类别细化成多个更具体的类别，如将景点再分为特色景点和一般景点，将吃喝的地方再分为饭店、酒吧、茶馆和咖啡馆等。

在本实施例中，步骤s104～s106主要用于为每个可推荐地方按照可能影响用户选择下一步去向的三方面因素分别打分。一是根据用户轨迹中离散位置所属类别变化规律的打分s1。用户轨迹一般选最近的几个离散位置，如pn-2、pn-1、pn，这与目标跟踪中根据与当前时刻相邻的几个时刻的位置坐标和当前时刻的速度预测下一时刻位置坐标的原理非常相似；二是根据当前时间所处时段以及每个离散位置停留时间长短的得分s2。有些可推荐地方与时间的相关性较强，比如在三餐时间推荐吃喝的地方会倍受用户欢迎。在一个地方停留时间的长短可以反映用户对此类地方的喜好，向用户推荐与停留时间长的地方类别相同的地方，被用户采纳的可能性大；三是根据用户轨迹中每个离散位置所属类别的重复频率高低的打分s3。重复频率越高的类别越受用户青睐，向用户推荐这种类别的地方，被用户采纳的可能性大。

在本实施例中，步骤s107主要用于通过计算每个可推荐地方的总分，向用户推荐总分最高的一个或多个(得分排序前几名)可推荐地方。总分计算方法是对三项得分s1、s2和s3加权求和。各项得分权重的大小可以根据经验确定，也可以通过对训练数据集进行训练、优化得到更合理的权重值。

作为一种可选实施例，所述方法还包括：实时计算用户当前位置与附近机场的距离和一段时间内用户接近机场的平均速度，当所述距离小于设定的阈值或所述平均速度大于设定的阈值时，向用户推送航班信息。

本实施例给出了当用户正处于机场周边或正赶赴机场时，向用户推送与航班相关的信息。可以通过计算用户当前位置与机场的距离，比较所述距离与设定阈值的大小判断用户是否处于机场周边；还可以通过计算用户在一段时间内接近机场的平均速度，判断用户是否正赶赴机场。所述一段时间不能太短，否则可能由于用户临时性的运动导致误判；当然也不能太长，否则不能及时向用户推送航班信息。向用户推送的航班信息主要包括航班动态信息，比如哪些航班取消，哪些航班推迟起飞，大约推迟的时间等。还可以通过获取用户订单上的航班信息，重点向用户推送用户所要乘坐航班的有关信息。

作为一种可选实施例，确定s1的原则是：如果pn-2、pn-1、pn的类别相同，则相同类别的可推荐地方的s1较高；如果pn-2、pn-1的类别相同，pn的类别与pn-2、pn-1的类别不同，则与pn类别相同的可推荐地方的s1较高。

本实施例给出了第一项打分s1的打分原则。s1与用户轨迹{p1，p2，…，pn}有关，可根据最近的三个离散位置pn-2、pn-1、pn的类别的变化规律判断下一个离散位置的类别。比如，如果pn-2、pn-1、pn的类别都相同，说明下一个离散位置的类别很可能仍然保持不变，相当速度(类别变化速度)为0时下一时刻位置坐标不再改变的情况。因此，这种情况下相同类别的可推荐地方的s1较高。如果pn-2、pn-1的类别相同，pn的类别与pn-2、pn-1的类别不同，说明用户已经不愿意再去类别与pn-2、pn-1相同的地方，而是想去类别与pn相同的地方，相当速度方向改变了，下一时刻将沿着改变后的方向运动。因此，这种情况下与pn类别相同的可推荐地方的s1较高。

作为一种可选实施例，确定s2的原则是：如果当前时间是吃饭时间，可推荐地方为吃喝的地方的s2较高；如果当前时间是晚上黄金时间，可推荐地方为特色景点的s2较高；非上述时间段，与停留时间长的离散位置的类别相同的可推荐地方的s2较高。

本实施例给出了第二项打分s2的打分原则。s2是与时间有关的打分项。包括两种情况：第一种情况与当前时间相关，比如吃饭时间(三餐)和晚上黄金时间(19:00～21:00)。吃饭时间应该向用户推荐饭店酒馆等地方，晚上黄金时间最好向用户推荐夜间的特色景点；第二种情况与在离散位置停留时间的长短有关，停留时间越长说明用户越喜欢。可通过比较t1～tn的大小对p1～pn的类别排序，进而确定每个可推荐地方的s2。

作为一种可选实施例，确定s3的原则是：计算用户轨迹{p1，p2，…，pn}不同离散位置所属类别的重复频率，类别重复频率高的可推荐地方的s3也高。

本实施例给出了第三项打分s3的打分原则。s3与离散位置所属类别的重复频率有关。也就是去过的地方中类别重复次数多的是用户喜欢去的，这种类别的可推荐地方的s3应该高。

上述仅对本发明中的几种具体实施例加以说明，但并不能作为本发明的保护范围，凡是依据本发明中的设计精神所做出的等效变化或修饰或等比例放大或缩小等，均应认为落入本发明的保护范围。