经网络模型Net (i+1)初始权值和阈值，设置为原BP神经网络模型Net (i)的权值和阈值。这样对于新BP神经网络模型Net (i+1)的训练，相当于是在原BP神经网络模型Net (i)的基础上对权值和阈值进行微调，能够改善新BP神经网络模型Net (i+1)的训练速度。如此，得到一个在线新BP神经网络模型Net (i+1)训练步骤。
[0076]训练步骤如下:
[0077]①定样本集。将新BP神经网络模型Net (i)的训练样本集中的η个训练样本用新加入训练样本集的η个样本进行替换，得到新BP神经网络模型Net (i+Ι)的训练样本；
[0078]②设定输入层，输出层和隐含层，并初始化；
[0079]③设定新BP神经网络模型Net (i+Ι)的初始权值和阈值。使新BP神经网络模型Net (i+Ι)的初始权值和阈值等于原BP神经网络模型Net (i)的权值和阈值；
[0080]④按照BP神经网络算法对训练样本进行训练；
[0081]⑤判定学习精度是否收敛到最小值:是，转⑦，否，转⑥；
[0082]⑥判定迭代步数是否超过规定的步数:是，转⑦；否，转④；
[0083]⑦算法终止。
[0084]根据上述基于BP神经网络模型的景点排序的计算方法，得到用户喜好的景点排序，选取排名前10的景点。获取这10个景点的地理位置信息和用户当前的地理位置信息，计算用户距离每个景点的距离，依据距离的远近对这10个景点重新排序，推荐排序前3名的景点给用户，并将这些景点信息发送给客户端。如图3所示，为该实施例的景点推荐示意图。
[0085]距离计算方法如下:
[0086]首先，获取用户位置的经玮度与景点数据库中的经玮度，以O度经线为基准，设用户所处位置的经玮度为(lonA，latA)，景点位置的经玮度为(lonB，IatB)，按照O度经线的基准，东经取经度的正值(longitude)，西经取经度负值(-longitude)，北玮取90-玮度值(90-latitude)，南玮取90+玮度值(90+latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(MlonA, MlatA)和(MlonB, MlatB)。那么根据三角推导，可以得到计算两点距离的如下公式:
[0087]C = sin (MlatA)*sin(MlatB)*cos(MlonA-MlonB)+cos (MlatA)*cos(MlatB)
[0088]因此，两地距离-Distance = r*Arccos (C) *Pi/180，其中r为地球半径，pi为圆周率。
[0089]距离计算后，将最佳推荐景点通过客户端反馈给用户。
[0090]为了解决没有网络使用本发明导游系统的情况，该导游系统提供了离线导游的方法。在有网络的时候，将景点相关数据信息下载存储在客户端，用户旅游时，打开客户端GPS即可获取用户的地理位置信息，用户的地理位置信息与预先存储的景点地理位置匹配成功后，开始自动播放预先存储的景点音频数据。
[0091]用户在使用应用程序进行景区导游中，可以根据用户选择，提供全程的语音导游服务，也可以手动选择指定景点的语音导游服务。用户可以根据环境选择佩戴耳机、听筒模式或者语音扬声器的模式，为用户提供一对一的虚拟导游语音服务。
[0092]尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种基于BP神经网络的导游方法，其特征在于:包括以下步骤， 步骤SI，客户端获取用户的地理位置信息，并去读取用户身份信息； 步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器； 步骤S3，服务器接收客户端发来的用户身份信息和地理位置信息，对用户身份进行认证，用户认证通过后，读取该用户已评分的景点评分信息，服务器依据该用户的历史的景点评分信息为该用户推送具有特定排序的景点信息，根据不同用户实现的特定的景点排序的计算方法包括以下步骤: 步骤S31，根据服务器内存储的景点的特征属性，构建景点的特征向量，将用户已评分的景点作为训练样本集，训练样本中包括景点特征向量和景点评分，从训练样本集中选择η个训练样本用于训练BP神经网络模型， 步骤S32，构建BP神经网络模型，一个输入层，至少一个隐含层，一个输出层，训练样本景点的特征属性作为输入向量，该景点对应的用户评分作为输出向量， 步骤S33，利用训练后得到的BP神经网络模型，预测用户对未评分景点的喜好，将用户未评分景点的特征属性作为输入向量，经过BP神经网络模型的计算后，得到的输出向量为用户未评分景点的预测评分， 步骤S34，综合用户评分和预测评分，对所有的景点进行排序，该景点排序与用户的喜好相关； 步骤S4，服务器根据计算所得的该用户的特定排序的景点信息进行样本选取，选取出第一预设数量的景点信息作为样本，再根据用户当前的地理位置信息，计算出用户当前距离样本中每个景点的距离，再依据距离远近进行距离排序，根据该距离的排序选取第二预设数量的景点信息，推送给该用户的客户端； 步骤S5，用户在客户端上选择确定一个景点后，获取该景点的地理位置信息，启动导航模块，通过导航模块为用户规划从当前位置到景点的导航路线； 步骤S6，当用户到达景点，服务器根据获取到的用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，服务器向该客户端推送当前景点的语音导游信息，或者客户端根据用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，获取客户端预先存储的语音导游信息，并开始进行当前景点的语音导游； 客户端进行语音导游的过程包括以下步骤: 步骤S61，将景点的景区范围内规划出特定数量的子区域，每个子区域内限定了相应的地理位置信息范围，并且每个子区域对应一段语音解说信息， 步骤S62，客户端不断更新用户当前的地理位置信息， 步骤S63，当客户端检测到当前的地理位置信息落入某一个子区域的地理位置信息范围内，表明用户到达该子区域，则触发该子区域对应的语音解说信息的播放。2.如权利要求1所述的基于BP神经网络的导游方法，其特征在于:所述景点排序的计算方法中步骤S3中，用户初始对所有景点都未评分，则所有景点的评分置为零，为用户推送根据距离排序的景点。3.如权利要求1所述的基于BP神经网络的导游方法，其特征在于:所述景点排序的计算方法中步骤S32构造神经网络模型具体采用以下步骤: a)依据景点的特征属性个数确定输入层的神经元数量； b)设定一个隐含层，且隐含层神经元数量与输入层神经元数量相同； C)依据输出向量确定输出层神经元数量。4.如权利要求1所述的基于BP神经网络的导游方法，其特征在于:所述语音导游信息还包括景点图片信息、景点文字解说信息、景点标示信息、景点位置信息和景点线路信息。5.如权利要求4所述的基于BP神经网络的导游方法，其特征在于:还包括步骤S64，显示该子区域对应的景点图片信息、景点文字解说信息、景点标示信息、景点位置信息和景点线路信息。
【专利摘要】本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络进行景点排序的导游方法。本发明公开了一种基于BP神经网络的导游方法，包括以下步骤，步骤S1，客户端获取用户的地理位置信息和用户身份信息；步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器；步骤S3，服务器为用户推送具有特定排序的景点信息；步骤S4，服务器为用户推荐距离最近的景点信息；步骤S5，为用户规划从当前位置到景点的导航路线；步骤S6，当用户到达景点，为用户提供语音导游。本发明基于用户喜好为用户推荐景点，还可为用户提供语音导游，实现个性化导游。
【IPC分类】G06Q50/14, G06N3/02
【公开号】CN105139301
【申请号】CN201510496286
【发明人】苏意洋
【申请人】厦门维途信息技术有限公司
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年8月13日