一种基于大数据的旅游线路推荐系统及方法与流程

本发明涉及路线推荐，具体为一种基于大数据的旅游线路推荐系统及方法。

背景技术：

1、随着互联网和移动互联网的发展，旅游路线推荐技术可以结合社交媒体、地理位置、用户评价等信息，为游客提供更加精准和个性化的服务。例如，基于用户地理位置的推荐可以根据游客当前的位置，为其推荐附近的景点和活动；基于社交媒体的推荐可以通过分析用户的社交关系和兴趣爱好，为其推荐适合的旅游路线。总之，旅游路线的推荐是旅游业中一项重要的服务和技术，它可以提高游客的满意度和忠诚度，促进旅游目的地的发展。未来，随着技术的不断进步和应用，旅游路线推荐将会更加精准和智能化。

2、在现有的技术下，旅游路线推荐会通过分析游客的历史行为、兴趣偏好、行程安排等因素，为游客提供个性化的旅游路线推荐，从而会忽略景点的人流量，当游客到达的景点处于高峰期时，由于游客人数过多会导致旅游服务质量就会下降，并且导致游客的旅游体验以及满意度降低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的旅游线路推荐系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的旅游线路推荐方法，所述旅游线路推荐方法具体包括以下步骤：

3、s100、游客对旅游路线推荐系统进行游玩景点输入后，系统向旅游平台发送连接请求，路线推荐系统和旅游平台之间构建连接并实现与旅游平台中的共享数据库进行数据共享；获取平台的共享数据信息以便于对游客的旅游路线进行规划，依据共享数据库获取旅游景点的历史数据信息，通过所述旅游景点的历史数据信息对旅游景点的人流量密度进行分析；所述旅游景点的历史数据信息包括旅游景点的历史人流量以及游客历史滞留值，其中旅游平台由旅游景点售票系统和景点游客通行闸机构成；

4、s200、获取游客的地理位置信息，基于游客的地理位置信息和游客意向旅游景点进行路线规划，生成旅游路线；按照所述旅游路线对游客到达意向游玩景点时的人流量密度进行分析，基于游客到达游玩景点时的人流量密度对游客与旅游路线的匹配值进行分析；

5、s300、根据所述游客与旅游路线的匹配值以及旅游路线构建旅游路线推荐模型，基于旅游路线推荐模型分析得到旅游路线的推荐得分；

6、s400、依据所述旅游路线的推荐得分选取最高推荐得分的旅游路线作为最终选取结果，确定旅游路线对游客进行路线推送。

7、进一步的，所述s100中通过旅游景点的历史数据信息结合旅游平台对旅游景点的人流量密度进行分析的具体方法如下：

8、s101、游客对旅游路线推荐系统进行游玩景点输入后，系统向旅游平台发送连接请求，路线推荐系统和旅游平台之间构建连接并实现与旅游平台的共享数据库进行数据共享，获取游客意向游玩景点，并且生成历史数据集合s，s＝{s1、s2、s3...si...si}，si表示为游客第i个意向旅游景点的历史数据信息，i＝1、2、3...i，i表示为游客意向旅游景点的总数；任意选取一个游客意向旅游景点的历史数据信息为sa，所述旅游景点的历史数据信息包括旅游景点的历史人流量laj以及游客历史滞留值kaj，laj表示为游客意向旅游景点a在第j个时间段的历史人流量，kaj表示为游客意向旅游景点a在第j个时间段的游客历史滞留值，即表示为在第j个时间段中旅游景点a出入的游客数量之比，当在第j个时间段内出去的游客数量远大于进入的游客数量时，游客的历史滞留值越小；当在第j个时间段内出去的游客数量远小于进入的游客数量时，游客的历史滞留值越大；j＝1、2、3...j，j表示为单位时间内检测旅游景点的历史人流量和游客历史滞留值的总次数，a∈{1、2、3...i}；

9、s102、根据公式：uaj＝[laj-(laj/kaj)]/ma，计算得到游客意向旅游景点a在第j个时间段的历史人流量密度；其中，uaj表示为游客意向旅游景点a在第j个时间段内的历史人流量密度，(laj/taj)表示为在j个时间段内游客离开旅游景点a的人数，ma表示为游客意向旅游景点a能够容纳的游客人数；对游客意向旅游景点的历史数据信息进行遍历，得到不同旅游景点在不同时间段内的历史人流量密度，分别以各时间段为横坐标，历史人流量密度为纵坐标，分别构建二维平面坐标系，形成旅游景点相应的人流量密度变化图j-u，其中j表示为各时间段，u表示为各时间段内对应的历史人流量密度；根据所述旅游景点相应的人流量密度变化图j-u对历史人流量密度大于预设景点容纳阈值α的时间段进行标记，形成旅游景点历史人流量密度异常的时间段落集为ti，ti＝{ti1、ti2、ti3...tij’...tij’}，tij’表示为第i个游客意向旅游景点在第j’个时间段内历史人流量密度异常，j’＝1、2、3...j’，j’表示为旅游景点检测得到历史人流量密度异常的时间段总次数，ti表示为第i个游客意向旅游景点的历史人流量密度异常的时间段落集。

10、进一步的，所述s200中基于游客到达游玩景点时的人流量密度对游客与旅游路线的匹配值进行分析的具体方法如下：

11、s201、基于游客的地理位置信息和游客意向旅游景点进行路线规划，生成旅游路线，任意选取一个旅游路线记为pc，根据旅游路线pc分别得到旅游景点的游玩顺序分别为uci以及旅游景点之间的路线距离为lci，其中，lci表示为游客到达旅游路线pc规划的第i个旅游景点的路线距离，uci表示为按照旅游路线pc的第i个游玩的旅游景点；

12、s202、当[t0+(lci/v)]∈ti＝{tij”}时，说明游客到达旅游景点的时间段的历史人流量密度异常，会导致游客在该旅游景点的滞留时间过长，根据所述旅游景点的历史数据信息得到游客在旅游路线pc规划的第i个旅游景点滞留时长为tci＝uij”*ti；其中，t0表示为游客出发的时间点，(lci/v)表示为游客到达旅游景点所需要的时间，v表示为游客的出行速度，ti表示为第i个旅游景点游客的历史人均滞留时长，uij”表示为旅游景点i在第j”个时间段内的历史人流量密度；对旅游路线pc中游客到达旅游景点的时间进行遍历得到游客在旅游景点的滞留时长，对游客在旅游景点的滞留时长大于旅游景点游客的历史人均滞留时长的次数进行累计得到k(tci＞ti)；

13、s203、根据公式：fc＝1-[k(tci＞ti)/i]，计算得到游客与旅游路线之间的匹配值；其中，fc表示为游客与旅游路线pc之间的匹配值，k(tci＞ti)表示为游客到达旅游路线pc规划的第i个旅游景点的滞留时长大于历史人均滞留时长的累计次数，i表示为游客意向旅游景点的总数。

14、进一步的，所述s300中基于旅游路线推荐模型分析得到旅游路线推荐得分的具体方法如下：

15、s301、构建旅游路线推荐模型：

16、gc＝fc/[∑ii＝1(lci/v)]

17、计算得到旅游路线的推荐得分，其中gc表示为旅游路线pc的推荐得分；

18、s302、对旅游路线进行遍历，得到全部旅游路线的推荐得分为gr，r＝1、2、3...r，r表示为生成的旅游路线的总数，其中c∈{1、2、3...r}。

19、进一步的，所述s400包括：依据所述旅游路线的推荐得分选取最高推荐得分的旅游路线作为最终推送结果，确定旅游路线对游客进行路线推送，若游客选择最终推送的旅游路线，返回游客选择的旅游路线；若游客没有选择推送路线，继续推荐下一个得分最高的旅游路线，直至游客作出选择或者所有旅游路线都被推荐完毕，并且根据游客的选择结果进行相应的后续处理，例如更新游客的旅游计划、提供进一步的旅游服务或进行满意度调查等。

20、一种基于大数据的旅游线路推荐系统，所述旅游路线推荐系统包括数据采集模块、数据分析模块、路线推荐模块和路线筛选模块；所述数据采集模块的输出端与数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块的输出端与路线推荐模块的输入端连接，所述路线推荐模块的输出端与路线筛选模块的输入端连接；所述数据采集模块是用于采集旅游景点的历史数据信息以及游客的历史人均滞留时长，所述旅游景点的历史数据信息包括旅游景点的历史人流量以及游客历史滞留值；所述数据分析模块是用于分析景点的人流量密度以及游客在旅游景点滞留的时长；所述路线推荐模块是依据游客与旅游路线之间的匹配值对旅游路线的推荐得分进行分析，并且依据推荐得分对游客进行旅游路线的推荐；所述路线筛选模块是游客对推荐的旅游路线进行筛选。

21、进一步的，所述数据采集模块包括旅游景点的历史数据采集单元和旅游景点的历史人均滞留时长采集单元；所述旅游景点的历史数据采集单元是用于采集旅游景点的历史人流量以及游客历史滞留值，通过采集旅游景点的历史人流量以及游客历史滞留值能够计算得到不同时间段内旅游景点的历史人流量密度；所述旅游景点的历史人均滞留时长采集单元是用于采集旅游景点的历史人均滞留时长，通过将游客的滞留时长与历史人均滞留时长进行对比分析得到游客与旅游路线之间的匹配值。

22、进一步的，所述数据分析模块包括景点人流量密度分析单元和游客滞留时长分析单元；所述景点人流量密度分析单元是依据旅游景点的历史人流量以及游客历史滞留值计算得到不同时间段内旅游景点的历史人流量密度；所述游客滞留时长分析单元是根据游客到达旅游景点时景点的人流量密度确定游客在景点的滞留时长，当景点的人流量密度越大时，游客的滞留时间也就会越长。

23、进一步的，所述路线推荐模块包括路线匹配值分析单元和旅游路线推荐得分分析单元；所述路线匹配值分析单元是通过将游客的滞留时长与历史人均滞留时长进行对比分析得到游客与旅游路线之间的匹配值；所述旅游路线推荐得分分析单元是根据游客与不同旅游路线之间的匹配值结合旅游路线路途中所需要时间的长短分析得到旅游路线的推荐得分。

24、进一步的，所述路线筛选模块包括游客决策单元和路线筛选单元；所述游客决策单元是依据旅游路线的推荐得分选取最高推荐得分的旅游路线作为最终推送结果，确定旅游路线对游客进行路线推送，并且由游客进行选择决策；所述路线筛选单元是若游客没有选择推送路线，继续推荐下一个得分最高的旅游路线，直至游客作出选择或者所有旅游路线都被推荐完毕。

25、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过依据旅游景点的历史数据信息分析各旅游景点在不同时刻的人流量密度，依据游客的意向旅游景点生成多个不同的旅游路线，针对不同的旅游路线，确定游客到达意向旅游景点时的人流量密度；根据游客到达意向旅游景点时的人流量密度对游客与旅游路线之间的匹配值进行分析，依据游客与旅游路线之间的匹配值以及旅游路线路途中所需要时间的长短对多个旅游路线的推荐得分进行分析，并且确定推荐的旅游路线由游客进行确认，避免游客的旅游体验降低，并且会减少由于游客人数过多导致旅游服务质量下降的情况出现。