智慧旅游管理與智能推薦技術

李丁　賈志洋　汪際和　陳旭

[摘要] 目前國內外很多城市都在進行智慧旅游相關建設，智慧旅游涉及云計算、物聯網等新技術，通過互聯網/移動互聯網，借助便攜的移動終端設備，主動感知旅游資源、旅游經濟、旅游活動、旅游者等方面的信息并及時發布，以幫助游客及時安排和調整工作與旅游計劃。智能推薦技術在電子商務中的應用及其相關研究得到了學者和互聯網企業的廣泛關注，是信息檢索、數據挖掘、機器學習和人工智能等領域的研究熱點。本文對智慧旅游管理及智能推薦技術的應用進行簡要的探討。

[關鍵詞] 旅游管理； 智慧旅游； 智能推薦； 推薦系統； 人工智能

[中圖分類號] F713.36； TP319 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2013）07- 0080- 02

智慧旅游，就是利用云計算、物聯網等新技術，通過互聯網，借助便攜的移動終端設備，主動感知旅游資源、旅游經濟、旅游活動、旅游者等方面的信息并及時發布，讓人們能夠及時了解這些信息，及時安排和調整工作與旅游計劃，從而達到對各類旅游信息的智能感知、方便利用的效果。“智慧旅游”的推廣，將提升游客在食、住、行、游、購、娛每個旅游消費環節中的附加值；旅游者在旅游前、旅游中、旅游后，都能夠輕松地獲取資訊、規劃出行、預訂票務、安排食宿、消費支出等，極大改善旅游體驗[1]。

目前國內很多地方都在進行智慧旅游城市建設，為此，迫切需要有一個公共的支撐體系為各地的智慧旅游提供服務。部分學者與旅游業內人士對智慧旅游的理解存在一定的偏差，對于智慧旅游的理解仍舊停留在旅游信息系統與旅游電子商務層面。

1 旅游管理信息系統

國內外旅游信息系統的研究方向主要包括[2]：旅游多媒體信息系統，側重于多媒體的使用，主要為信息需求者提供感官信息；旅游信息管理系統主要包括旅游景點、景區管理系統， 以及旅行社、賓館、酒店等旅游企業管理系統；旅游規劃系統，主要是針對當前旅游規劃中存在的問題，將旅游各種資源等要素信息進行統計分析、優化配置，為旅游規劃提供依據；旅游解說系統，運用某種或幾種媒體和表達方式，使與旅游相關的特定信息傳播并到達信息接受者中間，幫助信息接受者了解相關事物的性質和特點；旅游目的地信息系統，主要提供關于旅游目的地供應商和旅游目的地設施的詳細信息以及組織結構和經濟結構等信息；旅游預警系統，對旅游目的地的政治、經濟、安全信息等影響游客出行的突發事件及時發布警告；旅游專家系統，指應用人工智能中專家系統的理論和方法， 構建旅游信息系統的知識庫、 推理機，通過知識系統給用戶一個完整快速的個性化解決方案；虛擬旅游系統，可以通過互聯網或其他載體，將旅游景點動態地、多視角、多維度地呈現在人們面前；旅游知識管理系統，主要是為旅游目的地相關企業知識獲取、知識共享、知識創新而構建的知識管理系統。

旅游業是信息密集型和信息依托型的綜合性產業， 無物流環節的特性使其成為最早和最廣泛應用電子商務的行業之一。通常人們對旅游電子商務的理解為：互聯網在線銷售模式，即旅游網站通過即時的在線服務，為每一位旅游者提供專門的旅游相關產品的服務。

從技術層面考慮，智慧旅游與傳統的旅游信息系統相比，智慧旅游應用了近年來在智慧城市[3]建設中所依托的各種技術，智慧旅游的技術層是指智慧城市依托的新技術在智慧旅游中的應用，包括信息技術、空間定位技術、云計算技術等，以及物聯網技術、互聯網技術、3G移動通訊技術、傳感技術、人工智能技術、普適計算等技術。從應用層面考慮，智慧旅游的應用層是指技術層與旅游要素相融合，即將新興技術在旅游要素中實踐應用，形成智慧的旅游資源分析、智慧的旅游服務、智慧的旅游環境、智慧的旅游營銷、智慧的旅游接待體系等。從游客角度考慮，智慧旅游為游客提供智慧的旅游咨詢、智慧的旅游預訂與購買、智慧的旅游接待和智慧的旅游售后服務。

2 智能推薦技術與智慧旅游管理

傳統的人工智能的相關研究已經很難滿足目前智慧旅游對智能技術的要求，智慧旅游要求旅游目的地能夠為游客提供智能的服務，如為游客提供智能的旅游路線推薦，為游客提供智能的個性化的路線定制并根據游客的當前行程提供實時更新，根據用戶的行程為游客提供智能的酒店、飯店、商場、景點、交通路線、交通工具的推薦，并且為游客提供多種形式的推薦，使得游客不但能夠采用傳統的互聯網獲取推薦，而且能夠通過諸如移動互聯網終端（智能手機）等方式隨時隨地獲取智能推薦信息。傳統的智能旅游服務技術過多依賴手工收集的知識和專家設計的規則，旅游相關信息得不到及時更新，也很難得到游客及時的反饋，其實用性不高。而智慧旅游由于其應用了云計算與物聯網等技術，可以對Web中的海量信息進行處理，并可以通過移動互聯網等媒介與游客進行實時的交互。

2.1 智能推薦技術的應用

智能推薦技術在電子商務中的應用及其相關研究得到了學者和互聯網企業的廣泛關注，是機器學習和人工智能等領域的研究熱點[4]，并且在理論和應用層面都獲得了大量的成果。推薦系統是實現個性化推薦所采用的核心技術。推薦系統的本質是推薦系統通過記錄用戶的個體屬性、行為習慣、興趣偏好，主動分析用戶個性化需求，并向用戶推薦感興趣的信息與商品。

推薦系統及其相關研究在電子商務領域取得了巨大的成功，特別是在商品、視頻、書籍、電影等各類商品的推薦方面取得了大量的研究成果。雖然其相關研究成果可以方便地應用于酒店、飯店等單一旅游產品的推薦，但其在智能旅游路線推薦上無法直接應用。其原因是多重的，協同過濾技術只有在廣泛的用戶群體和大量的評價信息存在的情況下才能發揮良好的效果，而游客的路線規劃則很難廣泛地獲取到此類信息，而且其路線經常比一般的產品要復雜得多。但是國內外的研究學者仍舊對旅游路線推薦進行了各種探索與研究，早期的研究基本圍繞著基于約束的旅游產品推薦[5]，其原理為通過人機交互界面獲取用戶的需求與限制，然后產生推薦或基于已有知識產生推薦。研究多集中于關注設計良好的人機交互界面以獲取不同背景的用戶的不同需求與限制，可以設計一種基于評價的交互窗口以獲取用戶的需求。

學者采用數據挖掘技術得到了較理想的旅游產品推薦效果 [6]，這些研究經常基于人工智能技術 ，特別是智能Agent、模糊邏輯和人工神經網絡等技術，很多研究都設計并實現了智能Agent體系結構，并對Agent進行了形式化表示，其缺點多為沒有利用Web中海量的用戶評論信息，過多依賴用戶的交互。

杜軍平等人[7-8]對智能行程導航進行了卓有成效的研究，結合WebGIS等技術開發了智能行程導航系統，系統用于數據挖掘的數據庫包括用戶特征信息數據（如用戶喜好等） 與旅游路線關系、旅游路線之間關系等數據。系統采用Apriori算法， 對相關數據進行關聯規則挖掘， 對得到的關聯規則進行加工、整理， 進行推薦、排序、補充等。行程規劃模塊根據用戶的規劃需求， 檢索相關數據庫， 對規劃結果進行智能處理， 并向用戶輸出。根據用戶的規劃需求， 檢索相關數據庫， 向用戶提供一個可交互平臺， 用戶在此平臺上完成自助式的行程規劃。這些研究在自主學習方面具有一定的意義，但對旅游路線的智能推薦方面仍舊沒有跳出推薦系統理論，并且其學習數據過少，實際應用意義不大。

國內的學者還進行了一些有益的研究，如利用蟻群算法進行旅游路線的規劃，基于圖論的旅游景點的篩選組合，基于垂直搜索引擎技術的旅游線路評價推薦模型系統，基于TSP模型的旅游路線設計，基于最短路徑的旅游路線規劃算法，基于推薦系統的旅游路線推薦方法等研究，這些研究為旅游路線智能規劃提供了一些有益的解決思路。

3 總 結

Web海量旅游數據挖掘與智能的旅游路線推薦，都是國內外相關研究者關注的熱點，本項目擬將基于Agent的智能旅游信息處理與智能旅游路線的智能推薦相結合，從Web中挖掘與旅游景區、景點相關的評價信息，結合旅游景點的各種實時的天然、物理條件和游客的旅游需求，產生智能旅游路線推薦。

主要參考文獻

[1] 趙珊. 智慧旅游：給旅游業帶來什么[N]. 人民日報：海外版，2012-03-17（7）.

[2] 宮輝力， 趙文吉， 李小娟. 旅游地理信息系統：設計開發與應用[M]. 北京：科學出版社，2008.

[3] 李重照， 劉淑華. 智慧城市：中國城市治理的新趨向[J]. 電子政務， 2011（6）：13-18.

[4] 許海玲， 吳瀟， 李曉東， 閻保平. 互聯網推薦系統比較研究[J]. 軟件學報，2009，20（2）：350-362.

[5] 王顯飛，陳梅，李小天. 基于約束的旅游推薦系統的研究與設計[J].計算機技術與發展，2012，22（2）：141-145.

[6] Lenar M， Sobecki J. Using Recommendation to Improve Negotiations in Agent-based Systems [J]. Journal of Universal Computer Science， 2007，13（2）：267-286.

[7] 杜軍平， 周亦鵬. 基于數據的旅游管理決策支持系統研究[J]. 自動化學報，2009，35（6）：834-840.

[8] 林俊，杜軍平. 智能旅游行程導航系統[J]. 計算機應用，2009，23（5）：334-338.