路线推荐方法、设备及存储介质与流程

本技术涉及互联网领域，尤其涉及一种路线推荐方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人们生活物质水平的提升，对精神生活的需求增加，从而助长了旅游业的兴起。人们可以通过社交平台、旅游平台获取景点资讯，并基于网络推荐进行旅行规划。

2、在现有的个性化推荐方法中，主要使用的推荐方法有：基于内容的推荐方法、基于协同过滤的推荐方法以及基于标签的推荐方法。其中基于内容的推荐方法是根据用户以往选择的景点，向用户推荐和该景点特征属性相似的其他景点；基于协同过滤的推荐方法是根据用户对景点的偏好挖掘和用户偏好相似的其他用户，并基于其他用户的景点选择向该用户推荐景点；基于标签的推荐方法是根据景点的标签和用户的喜爱进行对比，推荐符合用户偏好的景点。

3、在现有的景点推荐技术中，由于基于内容的推进方法未考虑景点的时间和地理位置的特殊性，推荐的景点缺乏可实践性；且基于协同过滤的推荐方法适用于样本量高的场景，在用户样本量少的情况下不适用；基于标签的推荐方法，需要对每个景点惊醒标签标注，工作量大，且未考虑实际旅行中的时空特性，不具备可实施性；因此在现有的景点推荐技术中，存在推荐结果精确度低的技术问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种路线推荐方法、设备及存储介质，用以解决现有的景点推荐技术中存在的，推荐结果精确度低的技术问题。

2、第一方面，本技术提供一种路线推荐方法，包括：

3、获取目标用户的旅行规划信息、多个景点评论数据以及相应的多个景点人流量数据，并基于多个景点评论数据确定景点主题特征；

4、获取目标用户的历史评论数据，基于历史评论数据、景点主题特征以及景点人流量数据构建目标用户的用户画像；

5、基于用户画像以及旅行规划信息确定至少一条目标推荐路线。

6、可选地，基于历史评论数据、景点主题特征以及景点人流量数据构建目标用户的用户画像，包括：

7、基于历史评论数据和预设算法获取目标用户对应的用户主题特征；

8、基于用户主题特征、景点主题特征以及景点人流量数据，构建目标用户的用户画像。

9、可选地，基于用户主题特征、景点主题特征以及景点人流量数据，构建目标用户的用户画像，包括：

10、基于用户主题特征和景点主题特征，确定第一关联关系；

11、基于景点评论数据确定景点评分，基于景点评分和景点人流量数据确定第二关联关系；

12、基于第一关联关系和第二关联关系，确定用户画像；

13、其中景点人流量数据用于表征不同时间段的景点人流量。

14、可选地，基于第一关联关系和第二关联关系，确定用户画像，包括：

15、基于历史评论数据确定目标用户参观景点和目标用户的参观景点数量；

16、基于用户主题特征、参观景点和参观景点数量，确定第三关联关系；

17、基于第一关联关系、第二关联关系和第三关联关系，构建目标用户的用户画像。

18、可选地，基于用户画像以及旅行规划信息确定至少一条目标推荐路线，包括：

19、基于旅行规划信息确定目标用户的旅行位置信息和旅行时间信息，并基于旅行位置信息和用户画像确定至少一条候选路线；

20、基于至少一条候选路线和旅行时间信息确定至少一条目标推荐路线。

21、可选地，基于旅行位置信息和用户画像确定至少一条候选路线，包括：

22、基于旅行位置信息的起点信息和/或终点信息确定至少一条景点路线，基于用户画像确定景点路线对应的选择概率；其中，选择概率用于表征景点路线包括的每个景点被选择的概率；

23、基于选择概率确定景点路线相应的转移概率；

24、在转移概率符合预设条件时，将景点路线确定为候选路线。

25、可选地，基于至少一条候选路线和旅行时间信息确定至少一条目标推荐路线，包括：

26、基于至少一条候选路线确定候选路线的转移时间；

27、在候选路线的转移时间与旅行时间信息匹配时，将候选路线确定为目标推荐路线。

28、第二方面，本技术提供一种路线推荐设备，包括：

29、获取模块，用于获取目标用户的旅行规划信息、多个景点评论数据以及相应的多个景点人流量数据，并基于多个景点评论数据确定景点主题特征；

30、处理模块，用于获取目标用户的历史评论数据，基于历史评论数据、景点主题特征以及景点人流量数据构建目标用户的用户画像；

31、确定模块，用于基于用户画像以及旅行规划信息确定至少一条目标推荐路线。

32、可选地，该设备还用于：

33、基于历史评论数据和预设算法获取目标用户对应的用户主题特征；

34、基于用户主题特征、景点主题特征以及景点人流量数据，构建目标用户的用户画像。

35、可选地，该设备还用于：

36、基于用户主题特征和景点主题特征，确定第一关联关系；

37、基于景点评论数据确定景点评分，基于景点评分和景点人流量数据确定第二关联关系；

38、基于第一关联关系和第二关联关系，确定用户画像；

39、其中景点人流量数据用于表征不同时间段的景点人流量。

40、可选地，该设备还用于：

41、基于历史评论数据确定目标用户参观景点和目标用户的参观景点数量；

42、基于用户主题特征、参观景点和参观景点数量，确定第三关联关系；

43、基于第一关联关系、第二关联关系和第三关联关系，构建目标用户的用户画像。

44、可选地，该设备还用于：

45、基于旅行规划信息确定目标用户的旅行位置信息和旅行时间信息，并基于旅行位置信息和用户画像确定至少一条候选路线；

46、基于至少一条候选路线和旅行时间信息确定至少一条目标推荐路线。

47、可选地，该设备还用于：

48、基于旅行位置信息的起点信息和/或终点信息确定至少一条景点路线，基于用户画像确定景点路线对应的选择概率；其中，选择概率用于表征景点路线包括的每个景点被选择的概率；

49、基于选择概率确定景点路线相应的转移概率；

50、在转移概率符合预设条件时，将景点路线确定为候选路线。

51、可选地，该设备还用于：

52、基于至少一条候选路线确定候选路线的转移时间；

53、在候选路线的转移时间与旅行时间信息匹配时，将候选路线确定为目标推荐路线。

54、本技术的第三方面，提供了一种路线推荐设备，包括：

55、处理器和存储器；

56、存储器存储计算机执行指令；

57、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得路线推荐设备执行第一方面中任一项的路线推荐方法。

58、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面中任一项的路线推荐方法。

59、本技术提供的一种路线推荐方法、设备及存储介质。方法包括：获取目标用户的旅行规划信息、多个景点评论数据以及相应的多个景点人流量数据，并基于多个景点评论数据确定景点主题特征；获取目标用户的历史评论数据，基于历史评论数据、景点主题特征以及景点人流量数据构建目标用户的用户画像；基于用户画像以及旅行规划信息确定至少一条目标推荐路线。通过基于景点的评论数据获取景点的主题特征，并基于目标用户的历史评论数据结合经典主题特征以及景点人流量数据构建用户画像；利用用户画像以及目标用户的旅行规划信息确定目标推荐路线；利用景点主题特征和目标用户的历史评论数据确定目标用户和多个景点之间的关联关系，结合人流量数据确定多个景点和时间之间的关联关系，并构建目标用户对应的用户画像；结合旅行规划信息和用户画像确定目标用户对不同景点的选择概率，并确定至少一条目标推荐路线；和现有技术相比，本技术结合景点特征、用户特征以及时间和空间关系进行景点对应的目标路线推荐，从而实现了提升推荐结果精确度的技术效果。