賀劍武

（桂林理工大學， 廣西 桂林? 541004）

摘? 要： 傳統(tǒng)的旅游智慧平臺存在信息少的問題，因此設計一種基于大數據分析技術的旅游智慧平臺。根據旅游信息生成、傳輸、處理和應用的過程，設計基于大數據分析技術的旅游智慧平臺模塊。在此基礎上，利用大數據分析技術挖掘旅游信息，為用戶提供可視化旅游信息。根據挖掘的旅游信息，搜索用戶歷史記錄，采用隱語義模型的推薦算法為用戶推薦路線，將旅游信息挖掘結果、路徑推薦結果、住宿、門票等信息輸入到數據庫，為旅游智慧平臺的數據抽取、轉換和加載提供數據平臺，以此完成基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的設計。實驗對比結果表明，此次設計的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的信息比傳統(tǒng)平臺中，更加滿足用戶需求。

關鍵詞： 旅游智慧平臺; 平臺設計; 大數據分析; 信息挖掘; 路線推薦; 對比實驗

中圖分類號： TN919?34; TP274? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）14?0183?03

Design of tourism intelligence platform based on big data analysis technology

HE Jianwu

（Guilin University of Technology， Guilin 541004， China）

Abstract： As there is little information in traditional tourism intelligent platform， a tourism intelligence platform based on big data analysis technology is designed. A tourism intelligence platform module based on big data analysis technology is designed according to the process of generation， transmission， processing and application of the tourism information. On this basis， the tourism information is mined by means of the big data analysis technology to provide users with visual tourism information. User historic records are searched according to the mined tourism information， the recommendation routes for users are provided by means of the recommendation algorithm with latent semantic model， and the mined tourism information， recommended route， accommodation， tickets and other information are input into the database， which provides a data platform for the extraction， transformation and loading of data on the tourism intelligence platform， so that the design of tourism intelligence platform based on big data analysis technology is completed. The experimental comparative results show that the designed tourism intelligence platform based on big data analysis technology has more information than that of the traditional platform， and can meet more users′need.

Keywords： tourism intelligent platform; platform design; big data analysis; information mining; route recommendation; comparison experiment

0? 引? 言

目前，旅游業(yè)發(fā)展迅速，已經成為推動我國發(fā)展的經濟性產業(yè)之一，同時，隨著信息化技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的旅游形式已經無法滿足信息化下的旅游需求。在這種背景下，智慧旅游應運而生，其主要以現代化技術為推動力，是現代信息技術與旅游業(yè)深度融合后的產業(yè)形態(tài)，也是旅游業(yè)理論和實踐應用的前沿。

智慧旅游通過借助多種通信方式，對旅游信息進行感知和管理，及時、全面地將旅游信息呈現給游客。但是目前的智慧旅游平臺處于發(fā)展初階段，存在平臺信息少的問題，為有效解決這一問題，設計一種基于大數據分析技術的旅游智慧平臺。大數據分析能夠對巨大的數據進行模擬并分析，具有數據多、處理速度快、類型多、價值高和具有真實性的優(yōu)點，因此在旅游智慧平臺設計中應用大數據分析技術具有重要意義。

首先分析旅游智慧平臺需求，設計旅游智慧平臺模塊，并為了提高平臺的合理性，對旅游智慧平臺進行優(yōu)化，通過挖掘旅游信息，為用戶提供可視化旅游信息。在此基礎上，分析用戶歷史數據，為用戶推薦感興趣的路線、產品等，以此實現基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的設計。實驗對比結果表明，此次設計的平臺比傳統(tǒng)平臺信息多，具有實際應用意義。

1? 旅游智慧平臺模塊設計

此次設計采用大數據分析技術對旅游智慧平臺設計，根據旅游信息生成、傳輸、處理和應用的過程，將旅游智慧平臺從結構上分為感知層[1]、傳輸層、支撐層和應用層，具體平臺如圖1所示。

感知層主要為了實現平臺的全面感知，實時采集旅游平臺內的動態(tài)信息[2];傳輸層，通過該層對感知到的旅游信息進行接收與發(fā)送，提高平臺的實時性;支撐層主要為旅游智慧平臺的處理層，該層利用大數據分析[3]等各種技術，對旅游智慧平臺內的數據進行控制、分析和處理;應用層將分析處理過的數據發(fā)送出去，為使用者提供豐富的服務。

1.1? 旅游信息挖掘

利用大數據分析技術挖掘旅游信息，信息挖掘過程分以下兩步驟進行。

1.1.1? 頻繁項集生成階段[4]

首先，利用大數據分析技術分析旅游的基本信息和必要屬性，如表1所示。

根據旅游智慧平臺基本信息，產生局部頻繁項集，將數據庫[Q]劃分為[n]個不相關的數據塊[5]，將其發(fā)送到[m]個節(jié)點中，計算公式為：

[Dap=kvj·m*n]? ? ? ? ? （1）

式中：[Dap]代表數據輸出結果;[vj]為數據格式化因子;[m*n]為將[m]劃分為[n]個不相關的數據塊;[k]為頻繁項集。

通過上述過程形成全局候選頻繁項集，在此基礎上，利用大數據分析技術，明確分析目的，在分析過程中，提煉旅游信息中的低密度信息中的價值。

1.1.2? 關聯規(guī)則生成階段[6]

首先掃描旅游信息，計算每個候選數據的支持頻度，將其與給定的最小支持頻度比對。然后將所有滿足條件的頻繁項集輸出到文件中，根據輸出結果，產生關聯規(guī)則[7]，對文本中的每一個操作進行分割，計算公式為：

[G=l?nM·d1，d2]? ? ? ? ? ? ?（2）

式中：[G]為旅游信息輸出結果;[M]代表滿足條件的文件;[d1，d2]分別代表旅游信息;[l?n]代表旅游信息輸出過程。

通過上述過程，完成旅游信息的挖掘，根據旅游信息挖掘結果，為用戶提供可視化[8]的旅游數據，并根據旅游數據為用戶選擇做出預測性[9]判斷。

1.2? 旅游智慧平臺構建

在上述旅游信息挖掘的基礎上，構建旅游智慧平臺，為解決旅游中不確定性的問題。利用大數據分析技術從用戶過往瀏覽[10]、評價和搜索[11]等信息數據出發(fā)，預測旅游信息的趨勢指數。自動搜尋景點分類，通過隱含特征聯系用戶興趣和景點，根據不同游客的喜好特征，推薦景區(qū)的景點路線。路線推薦過程如圖2所示。

根據用戶行為推薦路線，采用隱語義模型[12]的推薦算法，計算公式如下：

[Du，i=im·pu]? ? ? ? ?（3）

式中：[Du，i]為計算用戶[u]對物品[i]的興趣;[im]代表度量用戶興趣和第[k]個隱類的關系;[pu]代表第[p]個隱類和物品[u]之間的關系。

在上述計算完成后，實時地將用戶感興趣的內容推薦給用戶，在用戶開始搜索時，優(yōu)化搜索結果，將更精確的內容發(fā)送給客戶。并根據推薦結果的輸出內容加上用戶興趣中的記錄計算出推薦路線，路線規(guī)劃[13]過程如圖3所示。

根據結果調整產品和權重[14]，改變推薦算法結果，計算公式如下：

[U=jg·fn]? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

式中：[U]代表用戶信息;[g]代表用戶感興趣度;[g]為路線推薦權重;[j]為推薦算法優(yōu)化因子。

利用上述公式，不斷重復計算生成新的路線計劃，直至生成滿意的結果。

將上述旅游信息挖掘結果和路徑規(guī)劃結果結合，根據大數據分析技術，將數據存儲到數據庫中，實現基于旅游數據的決策與資源配置，并對數據庫中的周期數據及信息交換進行深加工處理。將數據庫通過從E?R實體聯系[15]關系到數據庫模型，將景區(qū)的旅游智慧平臺中所用到的數據表與數據字段設計為便于存儲的數據類型，具體輸入信息如表2所示。

利用大數據分析技術，構建旅游智慧平臺，將旅游指標、時間、組織結構、訪問信息等可組織的關鍵旅游數據輸入到智慧旅游平臺中。為旅游智慧平臺的數據抽取、轉換和加載提供數據平臺，以滿足游客以及相關人員的信息查詢與共享需求。

2 仿真實驗

2.1? 實驗方案

為驗證此次設計的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的應用價值，選取某地旅游機構的40名游客作為實驗對象。并將這40名游客隨機分為實驗組和對照組兩組，同時，在實驗之前，調查這40名游客的基本旅游需求，調查結果如表1所示。表1中，實驗組與對照組中的游客基本需求值均為1，代表兩組實驗對象均希望享受相應的服務，上述游客基本需求表的制定目的是滿足實驗準確性的需求。

2.2? 實驗結果分析

在了解游客基本需求后，實驗組采用此次設計的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺對相關旅游信息了解，對照組采用傳統(tǒng)的旅游智慧平臺對景點信息了解。對比兩組對于旅游信息的了解程度，結果整理后如圖4所示。分析圖4可知，實驗組對于6個項目的信息了解程度較高，在線路信息需求上最為滿意。因為實驗組采用的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺能夠分析用戶的歷史記錄，根據用戶信息為用戶提供滿意的服務，為用戶提供更加豐富的信息;而對照組的游客對于6個項目的信息了解程度較低。對比可知，實驗組的旅游信息了解程度均比對照組旅游信息了解程度高。

因此，通過上述實驗結果可以證明，此次設計的旅游智慧平臺比傳統(tǒng)的旅游智慧平臺信息更多，能夠滿足游客需求，具有實際應用意義。

3 結? 語

旅游慧智平臺是一種新型的旅游公共服務管理模式，對旅游業(yè)的發(fā)展具有重要意義，針對目前的旅游智慧平臺信息少的情況，設計一種基于大數據分析技術的旅游智慧平臺。首先挖掘旅游信息，然后根據旅游信息為游客推薦最優(yōu)路線和本景點信息等，最后將這些信息存入數據庫，生成旅游智慧平臺。實驗對比結果表明，此次設計的旅游智慧平臺比傳統(tǒng)平臺信息多，證明了此次設計的旅游智慧平臺的有效性。

綜上所述，此次設計的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺能夠為用戶提供最新的旅游線路報價、打折門票信息等，并且能夠為用戶提供最滿意的旅游路線，大大增加了旅游智慧平臺中的信息內容。希望此次設計的旅游慧智平臺能夠為旅游業(yè)提供一定的幫助，以推動旅游業(yè)的發(fā)展。

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