基于大数据的会话推荐反馈处理方法与流程

本发明涉及大数据，具体涉及基于大数据的会话推荐反馈处理方法。

背景技术：

1、云旅游，是互联网日益兴盛、云计算技术和大数据技术迅速发展背景下，形成的一种线上与线下融合，将旅游全过程资源、服务进行整合，利用互动运营平台等智慧旅游工具为互联网用户提供随时随地旅游的一种旅游数字化发展形式。

2、现有技术中，云旅游只是按照固定的vr视频、直播的方式，向用户进行旅游画面展示，不能够根据不同的用户，进行不同的云旅游规划，且不能够进行过程中的会话推荐反馈处理，无法实现云旅游规划之后的优化调整，云旅游的自由度不高，无法提高用户对于云旅游的使用体验。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据的会话推荐反馈处理方法，解决了现有技术中，云旅游只是按照固定的vr视频、直播的方式，向用户进行旅游画面展示，不能够根据不同的用户，进行不同的云旅游规划，且不能够进行过程中的会话推荐反馈处理，无法实现云旅游规划之后的优化调整，云旅游的自由度不高，无法提高用户对于云旅游的使用体验的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、基于大数据的会话推荐反馈处理方法，该方法包括：

6、确定用户的云旅游景区，基于大数据技术，构建所述云旅游景区的云旅游模型；

7、获取用户的云旅游记录数据，对所述云旅游记录数据进行特征分析，生成用户的旅游特征数据；

8、按照所述旅游特征数据，在所述云旅游模型中进行路线规划，生成云旅游路线；

9、按照所述云旅游路线，在所述云旅游模型中，对用户进行云旅游展示，并接收用户的交互会话信息；

10、对所述交互会话信息进行反馈分析，根据反馈分析结果，对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化。

11、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述确定用户的云旅游景区，基于大数据技术，构建所述云旅游景区的云旅游模型包括：

12、接收用户发送的云旅游需求；所述云旅游需求的数据类型至少包括文本；

13、对所述云旅游需求进行目标分析，确定云旅游景区，并读取基准模型；

14、以所述云旅游景区为关键词，基于大数据技术获取预设时段内的含有位置信息的自媒体数据；

15、对所述自媒体数据进行识别，更新所述基准模型，得到云旅游模型。

16、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述获取用户的云旅游记录数据，对所述云旅游记录数据进行特征分析，生成用户的旅游特征数据包括：

17、向用户发送记录权限申请；

18、当用户同意所述记录权限申请时，获取用户的云旅游记录数据；所述云旅游记录数据包括景点名称和停留时长；

19、根据预设的分类器对确定景点名称的景点类型，统计各景点类型的停留时长，构建兴趣矩阵；所述兴趣矩阵中的列与景点类型对应；

20、统计预设数量的用户的兴趣矩阵，确定与景点类型对应的权重；

21、根据权重构建权重数组，对兴趣矩阵进行修正排序，按顺序抽取景点类型，作为用户的旅游特征数据。

22、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述统计预设数量的用户的兴趣矩阵，确定与景点类型对应的权重的步骤包括：

23、读取预设数量的用户的兴趣矩阵，对所述兴趣矩阵进行规范化，得到规范矩阵；

24、计算规范矩阵中各列的均值，根据所述均值对景点类型进行排序，得到景点类型的次序数组；

25、统计次序数组，计算各景点类型的平均次序，根据所述平均次序确定景点类型的权重；所述权重与平均次序呈反比；

26、根据景点类型的权重构建权重数组；

27、其中，规范矩阵的生成过程为：

28、

29、式中，bij为规范矩阵中第i行第j列的元素，aij为兴趣矩阵中第i行第j列的元素；m为总行数，n为总列数。

30、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据权重构建权重数组，对兴趣矩阵进行修正排序，按顺序抽取景点类型，作为用户的旅游特征数据的步骤包括：

31、读取景点类型的权重，根据兴趣矩阵中的列顺序排列权重，得到权重数组；

32、读取规范矩阵，根据权重数组对规范矩阵进行修正，得到加权矩阵；

33、对所述加权矩阵进行分析，计算各列的综合评价值；

34、根据所述综合评价值对景点类型进行排序，将排序后的景点类型作为旅游特征数据。

35、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述加权矩阵的生成过程为：

36、cij＝wj·bij，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n

37、式中，cij为加权矩阵中第i行第j列的元素；wj为第j列对应的权重；

38、所述对所述加权矩阵进行分析，计算各列的综合评价值的过程为：

39、获取各列元素的极值，根据所述极值计算正距离和负距离，根据所述正距离和负距离计算综合评价值；

40、所述综合评价值的计算过程为：

41、

42、

43、

44、式中，p为综合评价值，df为负距离，dz为正距离，cjs为第j列的最小值，cjb为第j列的最大值。

45、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照所述旅游特征数据，在所述云旅游模型中进行路线规划，生成云旅游路线的步骤包括：

46、在所述云旅游模型中读取景点，获取各个景点的类型；

47、比对各个景点的类型与旅游特征数据，计算相似度；

48、根据相似度确定各个景点的优先级；

49、基于各个景点的优先级和各个景点的位置生成云旅游路线。

50、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照所述云旅游路线，在所述云旅游模型中，对用户进行云旅游展示，并接收用户的交互会话信息包括：

51、按照所述云旅游路线，在所述云旅游模型中，进行云旅游引导；

52、在云旅游引导过程中，对用户进行云旅游展示；

53、在云旅游展示过程中，创建旅游会话人物；

54、接收用户与所述旅游会话人物之间的交互会话信息。

55、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对所述交互会话信息进行反馈分析，根据反馈分析结果，对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化包括：

56、提取所述交互会话信息中的关键会话信息；

57、对所述关键会话信息进行反馈分析，生成反馈分析结果；

58、根据所述反馈分析结果，对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化。

59、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据所述反馈分析结果，对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化包括：

60、根据所述反馈分析结果，判断是否具有变更需求；

61、在具有变更需求时，提取需求反馈信息；

62、根据所述需求反馈信息，对所述云旅游模型进行跟踪优化，生成云旅游优化模型；

63、根据所述需求反馈信息，对所述云旅游路线进行跟踪优化，生成云旅游优化路线。

64、(三)有益效果

65、本发明提供了基于大数据的会话推荐反馈处理方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：

66、本发明通过确定用户的云旅游景区，基于大数据技术，构建云旅游景区的云旅游模型；获取用户的云旅游记录数据，进行特征分析，生成用户的旅游特征数据；按照旅游特征数据，进行路线规划，生成云旅游路线；按照云旅游路线，对用户进行云旅游展示，接收用户的交互会话信息；进行反馈分析，根据反馈分析结果，对云旅游模型和云旅游路线进行跟踪优化。能够构建云旅游景区的云旅游模型，按照用户的旅游特征数据，进行路线规划，并在对用户云旅游展示时，进行交互会话和反馈分析，进而进行相应的跟踪优化，实现云旅游的高自由度调整，能够有效提高用户对于云旅游的使用体验。