旅游大數據建設及應用的策略研究

牟進軍，羅國寬，田興彥，熊志斌

（1. 海南威斯達電子科技有限公司，海南 海口 570203；2. 海南熱帶海洋學院藝術與創意學院，海南 三亞 572022）

旅游大數據建設及應用的策略研究

牟進軍1，羅國寬1，田興彥2，熊志斌2

（1. 海南威斯達電子科技有限公司，海南 海口 570203；2. 海南熱帶海洋學院藝術與創意學院，海南 三亞 572022）

通過分析旅游大數據的意義，梳理建設旅游大數據所面臨的困難點，提出了建設旅游大數據的途徑，包括旅游大數據標準建設，數據共享法規建設，支持大數據的旅游數據中心建設，以及大數據人才隊伍建設，最后闡述了開展以數據增值為目標的旅游大數據應用途徑。

旅游信息化；旅游大數據；數據中心；數據共享；數據增值

0 引言

當今世界，信息技術與傳統行業的交會融合引發數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，是21世紀的“鉆石礦”[1]。大數據的發展和應用正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和政府治理能力產生重要影響。2014年，“大數據”首次寫入我國政府工作報告，2015年，《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》和《促進大數據發展行動綱要》陸續頒布，黨的十八屆五中全會通過的“十三五”規劃建議提出了“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”的戰略指導意見，2017年，工信部發布《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》。這幾份重磅文件密集出臺，標志著我國政府大數據戰略部署和頂層設計正式確立，步入協同行動階段，大數據將在各行各業得到開發和應用。旅游行業必須把握國家大數據戰略機遇，主動迎接新技術挑戰。鑒于此，本文以旅游業為視角，首先分析大數據在旅游領域的意義，其次梳理建設旅游大數據的難點，最后探討了旅游業大數據的建設及應用策略。

1 建設旅游大數據的意義

1.1 提升旅游信息化水平

大數據涉及物聯網、互聯網/移動互聯網、云計算、人工智能等新一代的信息技術，建設旅游大數據將促進信息技術的硬件和軟件在旅游業的深入應用，全面提升旅游信息化水平，推動旅游業向網絡化、數據化、智能化方向發展。大數據平臺具備實時采集、存儲、處理海量數據的功能，利用大數據的實時采集、處理數據的技術，對景區酒店客流量、旅游團隊、旅游大巴、導游領隊、旅行社客流數據進行實時監控，安全預警，應急指揮，實現旅游行業安全、高效、規范、有序的管理。

1.2 大數據挖掘，創新旅游發展

互聯網和旅游是全球最具成長性的兩大消費市場，融合疊加能產生強大的創新能力。旅游活動是成千上萬游客參與的基于自然空間的一種位置移動活動，互聯和旅游業具有深度融合的自然基礎，在旅游活動過程中，游客在利用互聯網的過程中，將產生海量的個性化數據信息，這些數據反映游客的需求，以及對旅游服務和產品的情感傾向，是有價值的數據資源。利用人工智能技術，旅游業能夠挖掘這些數據資源的價值，促進旅游業與大數據企業產生技術和資源的融合，催生出網絡精準營銷、預約服務、個性化定制服務、大數據咨詢分析服務，大數據交易服務等一批新技術、新產品、新業態和新模式。

2 建設旅游大數據的挑戰

建設旅游大數據，要準確把握我國旅游信息化的建設現狀，以問題為導向，從大數據的角度審查旅游信息化建設中存在的問題。國家旅游局確定2014年為“智慧旅游年”，旨在促進旅游業的信息化建設，到2016年底，國家旅游局相繼完成了一些智慧旅游的硬件平臺，構建了核心數據庫，旅游業“初步解決了長期無統計的被動局面”[2]。旅游業信息化建設雖然取得巨大成就，但仍然落后于信息技術的發展形勢，建設旅游大數據存在以下挑戰。

2.1 數據資源難以充分共享

旅游大數據來源既包括旅游業內部的數據，也包括涉旅行業（如通訊、公安、交通、保險、金融、氣象和衛生）的數據。由于舊的技術方案和部門之間的壁壘導致數據難以開放共享，嚴重制約了大數據隱藏價值的分析挖掘。

旅游業經過近年來的信息化建設，特別是旅游“515戰略”實施以來，旅游信息化取得很大的成效。基本建成了國家-省-市-縣四級業務系統，但在建設過程中缺乏頂層設計，沒有全國統一的數據存儲和交換標準，而且各系統采用的技術路線和技術方案也各異，即便在旅游業內部，這些數據也沒有跨域、跨層級共享。旅游業內的數據未能充分共享，造成信息技術的潛能在旅游業中不能完全發揮出來。

另外，由于種種原因，不同部門之間的數據很難共享。雖然國務院在2007年發布了《政府信息公開條例》，但各級行政部門在思想上不愿公開，不敢公開，而且在法規上對數據開放共享和數據隱私安全方面也缺乏可操作的規范，這些無形的壁壘阻礙了數據跨部門的交流共享。在大數據時代，需要在政府的主導下，跨部門、跨行業共同協作，構建一個數據安全共享的法制基礎。

2.2 軟硬件都不適應國家的大數據戰略

發展大數據產業鏈是國家一項重要戰略舉措，2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，2017年工信部發布《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，國家在政策層面上推進大數據開放與共享、促進技術產品研發和深化應用創新，形成大數據產業生態體系。

2016年 8月，國家發改委發布《國家發展改革委辦公廳關于請組織申報大數據領域創新能力建設專項的通知》，積極落實國家大數據戰略，圍繞大數據基礎技術和應用技術兩個維度，設立國家財政專項資金，建設 13個國家級大數據實驗室，支持突破一批關鍵核心技術研發創新與應用，構建具有核心技術自主權的大數據產業鏈[3]。旅游業大數據同樣面臨硬件平臺建設不足和技術創新不強的局面，需要加大投入人力物力，建設大數據平臺，突破旅游大數據采集和存儲管理、旅游大數據分析與挖掘、旅游大數據可視化、旅游大數據安全、以及數據結構化、非結構化數據處理等關鍵技術，為旅游大數據應用層面提供基礎服務，為旅游業發展提供助力。

2.3 大數據應用水平不高

目前景區、酒店、旅行社等旅游企業都有自己的信息系統、部分景區也具備一定的數據采集條件，但是景區、酒店、旅行社的信息系統還停留在信息發布、網絡營銷等初級信息化應用水平，還沒意識到數據中隱藏的價值，不能利用大數據分析挖掘工具發現游客需求，為游客提供個性化優質服務，進行精準營銷，培養旅游新業態。如，很多企業有自己的網站，卻不能用網站的搜索引擎進行業務分析，網站也缺乏游客互動分享的平臺。企業網站搜索記錄其實是一個很好的數據資源，搜索記錄及時記載游客的搜索熱點，反映游客的興趣點和關注度，根據網站搜索記錄建立預測模型，用于預測酒店預訂量、景區客流量等。游客在網站上分享的旅游體驗也是一種低成本的大樣本的數據抽樣，游客所反饋旅游過程中感受和情緒，能左右潛在游客的旅游意愿，利用人工智能技術采集、挖掘游客在旅游過程中產生的數據，對幫助景區、酒店和旅行社改善服務質量，增強企業效益是有重要的意義。

2.4 大數據產業支撐體系尚不完善

旅游信息采集設施不完善，阻礙了數據資源的積累。旅游大數據采集除了管理部門的數據填報外，更大量來自于游客移動端的數據采集，企業嵌入式系統數據采集，社交網絡上的用戶生成內容。這些數據采集需要優良的通信基礎設施，需要景區部署數據采集設備，需要支持非結構化數據的海量數據存儲設備。目前許多山岳型、高原型、濱海型景區景點的移動通信基礎設施不完善，存在信號盲區，許多景區景點沒有免費的WiFi網絡，也缺乏基于傳感器、無線射頻數據采集的物聯網，這些因素都制約了旅游數據的采集。

大數據人才保障不完善，制約了旅游大數據的建設和應用。建設旅游大數據涉及云計算、集群服務器等新一代的信息技術和設備，需要有一支技術過硬的開發團隊和運維團隊，才能保障旅游大數據平臺的技術先進性和平臺穩定性，才能保障旅游大數據建設的穩步實施和大數據業務的推進。由于旅游業的工資收入和IT業的收入相比差距太大，造成旅游業信息技術人才難招聘、容易流失的困難局面，嚴重制約了旅游信息化水平提升和旅游大數據的開發應用。

3 旅游大數據的建設途徑

3.1 加快數據標準和數據安全共享法規的建設

大數據的數據源復雜，數據結構多樣，據統計，互聯網生成的海量數據里，非結構化數據已接近數據總量的 75%[4]。旅游業需要組織專家學者建立涵蓋“吃、住、行、游、購、娛”旅游六要素的網絡信息的行業標準體系，包括行業統一的數據采集、匯總、共享、交換的標準。鼓勵地方和企業根據本地旅游業實際情況，對行業標準進行適當擴充細化，制定地方標準與企業標準，促進標準之間的銜接和互補。在旅游業內以行政手段和監督機制為保障、以大數據建設為平臺、以數據開放共享和增值利用為核心，抓好旅游信息數據標準規范的推廣和實施。

旅游大數據關系到個人隱私、商業機密、知識產權、公共安全和國家利益，如游客在旅游過程產生的數據涉及游客個人隱私保護問題，景區的地理信息數據涉及到國土安全問題，公安部門數據共享涉及公共安全問題。這些數據如何開放共享，開放共享到什么程度，這是建設旅游大數據不可回避的問題。目前國內關于數據安全共享方面的法律法規和制度還不完善，從國家到地方都需要政府主導，加快數據安全共享方面的立法，推動數據開放共享，在確保數據安全和隱私保護的前提下，合理開發利用旅游大數據。

3.2 推進旅游業務流程全數據化

旅游企業的業務數據是旅游大數據的重要數據來源，企業需要提升旅游信息化的應用水平，對業務流程實行全數據化處理，提高旅游大數據資源的掌控能力。鼓勵旅游企業建設旅游網絡營銷平臺和旅游社交網站，開展旅游產品和服務的網絡營銷，為游客提供旅游信息查詢、旅游投訴與處理等功能；與交通、金融合作，實現機票、酒店、景區門票的在線預訂和移動支付；景區景點利用物聯網和北斗導航系統，實現景區電子導游導覽，跟蹤游客行蹤，分析景區人流狀況，使旅游業務全流程在線化、數據化。網絡營銷平臺、旅游社交網站、景區景點實現流程全數據化，大大豐富了數據采集渠道，企業能夠利用大數據的挖掘分析技術，了解游客的滿意度，改善服務質量；分析客源地，擴大潛在的客源，實現精準營銷；分析游客偏好，提供個性化的旅游服務，細分旅游市場，提高企業效益。

3.3 建設支持大數據的旅游數據中心

旅游數據中心應該采用先進的云計算技術，建成具備海量數據處理能力的大數據平臺。從平臺規劃、平臺搭建、運維管理、數據增值服務等幾個方面，做好頂層設計，逐步落實，到達數據匯聚、開放、共享的建設目標，為旅游大數據的應用提供平臺和數據基礎。

（1）數據平臺架構

規劃大數據平臺架構要考慮以下兩點：一、數據平臺架構要充分利用國家旅游局和省旅游局已有的信息化設備，避免重復建設和數據多頭采集；二、數據平臺的技術方案要有一定先進性，能支持大數據采集、存儲和應用。隨著網絡數據的海量增長，包括地方政府、電信運營商、互聯網企業、眾多的互聯網數據中心都開始積極推動大型云計算數據中心的建設[5]。云計算數據中心的服務器才用分布式存儲系統，將分散在多臺獨立服務器設備上的存儲資源進行整合形成統一的資源池提供存儲服務。分布式存儲系統采用分布式存儲集群系統可橫向擴展架構，多個存儲節點的磁盤空間。I/O節點也可以按需增加，保證其性能能夠滿足大多數數據密集型應用對存儲容量和性能的要求。從其它行業的經驗來看，利用云計算技術建設旅游數據中心是一個可行的方案。

目前國家旅游局和部分旅游大省正在建設旅游數據中心，在技術方案可以用云計算技術整合現有的數據中心，建設國家級+省級旅游大數據平臺，利用私有云的資源池集中匯聚存儲數據。國家旅游局承建私有云資源池總節點，匯聚全國旅游數據集中存儲。已建成的省級旅游數據中心作為私有云省節點，接入國家旅游局的私有云資源池。國家旅游局和各省依托大數據平臺提供的IaaS、PaaS、SaaS服務，開展本地數據挖掘分析應用。

國家旅游數據中心要根據業務需求，規劃設計相應的基礎數據庫，如建立旅游統計年鑒數據庫、旅游企業直報數據庫、旅游產業基礎數據庫等，省級旅游數據庫要和國家旅游數據中心對接。根據不同數據類型和數據操作的性能要求，選擇合適的數據庫，為了充分利用現有設備，同時能支持大數據處理，數據中心的平臺可以采用傳統數據庫和Hdoop的混搭架構。數據庫包含傳統的關系形數據庫 ORACLE、MySQL、SqlServer等存儲結構化數據，也包含非關系型數據庫 MOGODB以及分布式列存儲數據數據庫HBASE，存儲半結構化和非結構化數據。

（2）擴大數據來源

旅游企業的業務全數據化后，將大大豐富數據采集范圍。除了政務系統所需各種統計年鑒的企業數據外，還可以依托互聯網/移動互聯網、物聯網等信息技術，擴大數據來源，包括旅行社、酒店、景區等實體企業的基本信息，每天接待游客數量，導游團隊情況，景區和酒店的接待能力，每天客流量，視頻監控數據等等。借助人工智能技術，數據采集范圍能擴大到旅游社交網站、微博、移動客戶端等新媒體，這些新媒體每天會產生大量用戶生成內容（如景點和酒店的評分和點評、旅游攻略、旅游傳記、照片分享等），通過網絡爬蟲軟件采集用戶生成內容，對數據進行清洗，保存有價值的數據。通過與電信運營商、搜索引擎平臺的合作能獲得更多的游客數據，電信運營商能提供游客位置信息，能估計景點游客數量，搜索引擎平臺能提供用戶搜索的旅游景點的信息，作為預測客流量的參數。

旅游業是一個涉及多行業的綜合性服務業，要得到比較完整的旅游數據需要政府部門、金融、公安、交通、保險等部門行業共享數據資料。由于制度的原因，這些部門的數據難以共享，需要政府主導，制定安全規范，建立政府與企業之間、行業與行業之間的數據共享機制，加強旅游業與其他行業的數據交換、促進行業合同協作，推進旅游業融合創新發展。

3.4 培養大數據人才

發展大數據產業的一個重要前提就是必須具備多層次、高素質的大數據專業人才隊伍。與電商等行業相比，旅游業的大數據開發應用能力有很大差距，旅游大數據專業人才隊伍不足是一個直接原因。旅游業要抓住國家正在實施的大數據戰略機遇，分階段、多元化培養和造就高素質的旅游業大數據開發應用人才。

短期目標內，對旅游管理部門和旅游企業的信息技術人員開展大數據知識和平臺運維技能培訓；同時改革薪酬制度和用人機制，吸引大數據技術人才加入旅游業，解決旅游業當前大數據人才極度匱乏的狀況。中期目標內，與地方IT企業建立長效穩定的合作機制，使合作企業熟悉旅游大數據采集、存儲、分析和應用等方面的業務需求，引領合作企業面向旅游領域研發大數據分析工具和數據服務。長效合作機制既可以借助 IT企業的技術力量穩步推進旅游大數據應用和數據增值服務，又可以造就一支熟悉旅游業務的大數據研發隊伍，同時也延伸了旅游產業鏈。長期目標內，構建高等教育和職業教育相結合的旅游信息化專業人才培養體系，培養多層次的旅游大數據應用人才。鼓勵高校設置大數據相關學科、專業，培養旅游大數據技術和管理人才；支持職業學校開展大數據相關職業教育，培育旅游大數據平臺的運維技能型人才；鼓勵高校和旅游企業就旅游大數據開展產學研合作。

4 旅游大數據的應用

4.1 旅游治理現代化

旅游產業是綜合性的服務業，舊的治理方式難以適應旅游產業綜合化發展的趨勢，當前，一些地方出現了工商旅游分局、旅游警察和旅游巡回法庭等綜合性治理模式[6]。大數據平臺為旅游業的綜合治理提供了物質基礎和技術基礎，根據目前信息業軟硬件發展水平，能夠建設基于旅游大數據平臺的全國旅游政務系統，實現國家-省-市-縣四級分級授權管理，避免重復建設，數據多頭采集，打造“一站式”、“一體化”旅游服務監管體系。全國旅游政務體系數據標準統一，能夠充分利用大數據平臺上開放共享的數據資源，推進跨部門、跨層級、跨地域的業務協同合作，容易實現和工商、公安、法院等部門數據交流共享，業務協同，提高辦公效率，加強了對全國旅游市場的服務和監管能力，實現旅游治理科學化、現代化，降低行業管理成本。

大數據平臺具有數據采集實時性及海量數據存儲處理能力，建立覆蓋旅游景區、賓館飯店等場所的實時數據和影像采集系統，對景點景區、賓館飯店、旅游集散地、旅游交通工具進行實時安全監控。發揮大數據平臺上數據開放共享的作用，推動與安監、公安、交通、質檢、食藥監、氣象、醫療、保險等部門的數據對接，跨部門實現應急指揮中心的信息共享、業務協同聯動，全面提高旅游業安全監控、應急指揮和救援能力。

4.2 智慧旅游

旅游大數據平臺能讓游客感受到一種“智慧”的旅游體驗。旅游企業通過網絡營銷平臺和移動APP，預測游客需求，主動給游客提供個性化的信息推送、在線預訂、移動支付，給游客提供智能、便利的優質服務。旅游過程中，景區提供免費 WiFi、智能導游、電子講解，為游客提供免費的虛擬導游服務，用可穿戴智能設備跟蹤游客移動位置，及時將游客血壓、體溫等身體狀況，以及周圍環境的氣象指數反饋給游客，給游客提供貼身的、智慧的旅游服務。

旅游大數據平臺能給旅游企業提供“智慧”的技術方案。利用無線傳感器、物聯網等技術手段，平臺能夠實現從景區停車場、門禁系統到觀景點、旅游餐飲、旅游購物等業務流程的全數據化管理。大數據平臺接入北斗產業鏈，充分利用系統導航定位、通訊通話、足跡跟蹤、危險預警、事故報警及事故救援服務功能，對旅游大巴、旅游船進行實時監測和定位，為游客自駕或徒步提供定位導航服務，在山岳型、高原型、濱海型等通訊信號覆蓋差的旅游景區提供定位跟蹤、預警救援等服務。在景區的人流集中區、環境敏感區、旅游危險區，實現視頻監控、利用圖像識別等人工智能技術對客流量、突發事件進行自動預警。

4.3 大數據挖掘分析

大數據背后隱藏著某些未被發掘的價值，數據已經成為公司資產、重要的經濟投入和新型商業模式的基石[9]，因此，大數據的核心就在于利用人工智能技術分析挖掘數據中隱藏的價值，實現數據增值。旅游業通過大數據分析工具，挖掘游客在旅游過程中生成的數據，能預測游客需求，優化旅游供給，更好地滿足游客需求，實現旅游業科學化、精準化發展。

創新經營模式，提升企業效益。隨著旅游的大眾化，旅游需求日益多元化和個性化，旅游業要準確把握游客需求，最大限度滿足游客需求，從而提升企業盈利水平。通過采集游客數量、客源地信息、年齡結構、職業、興趣愛好、消費記錄等數據信息，利用大數據分析挖掘技術，細分旅游市場，提供個性化旅游服務和產品，差別定價，實現企業效益最大化。

預測調控客流量，安全有序出游。旅游目的地和景區都有客流承載極限，大數據分析挖掘技術，能建立科學的客流量預測模型，從中長期引導游客錯峰出行，短期內進行安全預警。通過歷史數據、游客特征、國民收入等進行關聯分析，可以長期預測客流量；通過搜索引擎旅游目的地搜索量、旅游社交網站的攻略計劃、飛機航班預訂、酒店預訂等信息，可以中期預測客流量；通過景區入園閘機系統、旅行社團隊數據、景區外交通信息、景區內視頻監控系統等數據信息，可以短期預測景區客流變化，及時安全預警。

旅游營銷精準化、發展戰略科學化。旅游企業采集旅游社交媒體上用戶生成內容、第三方搜索引擎等客源市場數據，挖掘分析游客興趣點、關注度、消費行為、滿意度、出游趨勢等。以大數據分析結果為基礎，開展市場分析，準確定位本地旅游市場發展方向，引導旅游業正確投資，優化旅游資源配置，有針對性的開展市場營銷，挖掘潛在客源，實現旅游發展科學化，市場營銷精準化。

掌握旅游輿情，旅游服務精細化。利用人工智能技術開發旅游輿情分析系統，在互聯網、社交媒體、第三方平臺多渠道實時采集旅游突發事件和游客分享的點評信息、旅游傳記，跟蹤旅游突發事件，挖掘分析游客情感傾向。旅游行業利用輿情分析系統能夠及時掌握旅游突發事件，快速應對處理突發事件；能夠分析游客滿意度，及時處理游客訴求，為游客提供精細化服務。

5 結束語

大數據已經上升為國家戰略，黨中央國務院適時規劃布局大數據產業，旅游業應該抓住戰略機遇，開拓創新，建設旅游大數據，在現有的旅游信息化基礎上，以建設支持大數據的旅游數據中心為基本途徑，從制度上營造數據開放共享的政策法規環境，從業務上推進流程全數據化，從硬件上提高大數據存儲處理能力，從人才上加強技術支撐力，從經濟上增強數據增值的應用能力。旅游管理部門即是大數據的推動者也是大數據的應用者，既要通過行政手段推動旅游數據開放共享，更要示范性地做好旅游大數據的應用，利用大數據平臺做到政務服務信息化，發展決策科學化，行業治理現代化。旅游企業是旅游大數據的主體，要加強大數據的基礎建設，推進業務流程全數據化，全面提升旅游信息化水平，積累數據資源，以數據增值為目標，利用人工智能技術對數據資源挖掘分析，提升服務品質，創新經營模式，培育新業態。

[1] 大數據產業發展規劃(2016-2020年)[R/OL]http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5464999/c ontent.html

[2] 李金早. 積極實施“三步走”戰略奮力邁向我國旅游發展新目標—2017年全國旅游工作報告[R/OL] http://www.cnta.gov.cn/ztwz/2016nlydsj/jjqglvgzhy/201701/t20170113_8123 01.shtml

[3] 國家發展改革委辦公廳關于請組織申報大數據領域創新能力建設專項的通知[R/OL] http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201608/t20160830_816375.html

[4] 馬建光, 姜巍. 大數據的概念、特征及其應用[J]. 國防科技, 2013, 34(02): 10-17.

[5] 徐玉. 全球數據中心發展趨勢和特點[J]. 電信科學, 2011,27(12): 62-66.

[6] 鄭彬. 設“工商旅游分局”將帶來啥改變[N]. 經濟日報,2016-02-03(005).

[7] 邢東偉. 三亞旅游警察創新旅游執法體制[N]. 法制日報,2016-03-03(003).

[8] 三皮. 旅游巡回小法庭 做出和諧大文章[N]. 海南日報,2016-07-12(A10).

[9] (英)維克托·邁爾-舍恩伯格, 肯尼思·庫克耶. 大數據時代: 生活、工作與思維的大變革[M]. 杭州: 浙江人民出版社, 2012. 12.

A Strategy Study on the Building and Application of Tourism Big Data

MOU Jin-jun1, LUO Guo-kuan1, TIAN Xin-yan2, XIONG Zhi-bin2
(1. Hainan Weisida Electronic Technology Co., Ltd., Haikou 570203, China; 2. School of Art and Creativity,Hainan Tropical Ocean University, Sanya 572022, China)

The significance of tourism big data was analyzed; the difficulties in building tourism big data were listed. In this paper, the ways to build tourism big data was put forward, that included strengthening the standards of tourism big data, constructing the laws of sharing data, building tourism data center to deal with big data, and training talents who succeed the job of big data. Finally, the data value-added as goal, the application of tourism big data was stated as well.

: Tourism information; Tourism big data; Data center; Sharing data; Value-added data

TP311.13

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.10.016

本文著錄格式：牟進軍，羅國寬，田興彥，等. 旅游大數據建設及應用的策略研究[J]. 軟件，2017，38（10）：88-93

海南省重點研發項目資助(ZDYF2016166)，海南省自然科學基金項目資助(20166225)

牟進軍(1954-)，男，云南昆明人，碩士，高級工程師，研究方向為智慧旅游、大數據；羅國寬(1982-)，男，廣東茂名人，工程師，研究方向為軟件工程、云計算；田興彥(1968-)，男，湖南長沙人，博士，教授，研究方向為圖形圖像處理、人工智能。

熊志斌(1973-)，男，湖北鄂州人，碩士，副教授，研究方向為機器學習、智慧旅游。