基于Web的旅游產品推薦系統設計與研究

王瀟慧

摘 ?要： 傳統旅游產品推薦系統能夠為用戶推薦簡單產品信息，但存在用戶瀏覽意愿不強、滿意度差、推薦商品購買率低的不足，提出并設計基于Web的旅游產品推薦系統。利用Web數據端對產品需求量進行數據采集;采用核心算法重新配置數據信息，通過SQL語言進行邏輯編輯，實現產品推薦模塊設計;服務器將上述模塊進行串聯，實現基于Web的旅游產品推薦系統的設計。通過仿真實驗結果表明，設計推薦系統具有較高的用戶滿意度，用戶瀏覽意愿提升，推薦產品購買率得到提高。

關鍵詞： Web; 旅游產品; SQL語言; 推薦系統設計; 購買率; 用戶滿意度

中圖分類號： TN911?34; TN913 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2018）10?0097?03

Abstract： The traditional tourism product recommendation system can recommend simple product information for customers， but there exist some disadvantages of low customer browsing intention， poor customer satisfaction and low purchase rate of recommended products. Therefore， a tourism product recommendation system based on Web is proposed and designed. Data acquisition of product demand quantity is performed on the Web data terminal. The core algorithm is adopted to reconfigure data information. Logical edit is conducted using SQL language to realize the design of product recommendation module. The above modules are connected in series on the server to realize the design of tourism product recommendation system based on Web. The simulation experimental results show that the designed recommendation system has higher customer satisfaction， and has increased customer browsing intention and purchase rate of its recommended products.

Keywords： Web; tourism product; SQL language; recommendation system design; purchase rate; customer satisfaction

0 ?引 ?言

隨著互聯網技術的快速發展，利用網絡進行旅游產品推薦，逐步取代傳統推薦方法。傳統旅游推薦系統能夠為用戶推薦簡單的旅游產品信息，但與用戶無互動性，推薦服務體驗性差，存在用戶滿意度低、用戶瀏覽意愿不強、推薦商品購買率低的不足[1]。提出基于Web的旅游產品推薦系統設計和研究，引入Web促使旅游產品推薦系統模型的構建，利用Web端、數據端和數據平臺，完善系統配置。通過推薦系統軟件和程序的執行對產品信息進行錄入處理。為了驗證Web旅游產品推薦系統的有效性、滿意程度，選用傳統推薦系統和本文設計的推薦系統，進行對比仿真實驗。實驗結果表明，基于Web的旅游產品推薦系統在用戶瀏覽意愿中占有很高的比重，并且具有較高的用戶滿意度，推薦產品購買率也高于傳統推薦方法。

1 ?旅游產品推薦系統的設計

1.1 ?產品推薦模塊的構建

旅游產品推薦模型主要由Web端、數據端和數據平臺構成。Web端的主要作用是，分析結果以及交互作用，以此獲得用戶基本信息[2]，同時對用戶瀏覽行為的目的和以及用戶興趣偏好等基本信息進行采集。設計數據端的目的是對現有數據信息以及Web端更新的數據信息，進行數據整理與導入[3?4]。設計的旅游產品推薦模型包括：數據處理服務器、用戶相似行為計算單元、用戶瀏覽行為計算單元、用戶興趣統計計算單元、用戶綜合分析單元。設計的旅游產品推薦模型，通過對用戶進行個性分析以及數據采集，將不同年齡、不同教育階段、不同工作環境的用戶有針對性的錄入，綜合旅游產品信息，為推薦模塊進行數據準備[4]。本文設計的旅游產品推薦模塊框架圖，如圖1所示。

Web技術下的用戶信息獲取，依托數據平臺的精確統計計算與分析[5]，完成對用戶的基本購買需求的信息采集，解決了傳統旅游產品推薦系統用戶意圖不清的問題。

1.2 ?產品推薦模塊設計

產品庫推薦模塊設計，首先進行模塊的核心算法設計，計算前要對用戶信息數據進行重新配置[6]。定義推薦系統的字段名稱、類型等信息，如表1所示。

通過產品庫推薦模塊的字段類型重新定義，使用SQL語言進行邏輯重設，對量化指標進行統計計算。通過對不同分類、不同量化數值的用戶，進行有針對性、有特點的推薦[7]。用戶系數統計計算公式如下：

推薦產品的信息錄入記錄在系統數據庫中，系統數據庫主要包括推薦產品信息以及用戶對產品的匹配度[9?10]。系統數據庫的主要作用是，對錄入的推薦信息進行存儲處理，完善推薦產品信息與用戶的匹配度，為用戶提供產品的詳細信息。

2 ?旅游產品推薦系統的實現

旅游產品推薦系統，將連接網絡、存儲數據、搭建網頁服務進行串聯，把可共享資源進行匹配計算，通過反饋的形式進行產品的推薦。其旅游產品推薦流程圖如圖2所示。

利用本文設計的旅游產品推薦系統完成對旅游產品推薦。

3 ?仿真實驗與測試

3.1 ?實驗參數設置

為了驗證Web的旅游產品推薦系統的用戶瀏覽意愿、滿意程度以及購買率，將從三個層次上進行實驗，首先通過實驗驗證，用戶對旅游產品推薦信息是否原意繼續進行瀏覽。再驗證用戶對產品推薦信息是否滿意以及滿意程度。通過控制變量參數，分別進行傳統推薦系統與Web推薦系統對比分析，具體實驗參數見表2。

基于大數據平臺，通過對不同規模數據進行統計與分析，其具體實驗如下。

3.2 ?推薦系統瀏覽意愿實驗

為了驗證用戶對旅游產品推薦信息是否原意繼續瀏覽，進行推薦系統瀏覽意愿實驗。采用表2參數控制其變量，對不同年齡階段人群，使用不同旅游產品推薦系統進行大數據分析，其產品推薦繼瀏覽意愿曲線見圖3。

根據產品推薦瀏覽意愿曲線得出，本文設計的旅游產品推薦系統的繼續瀏覽意愿，明顯高于傳統旅游推薦系統。傳統旅游產品推薦系統，42歲到達瀏覽意愿最高值為50%，平均繼續瀏覽意愿為42.5%，27歲和50歲達到谷底值為25%，說明傳統旅游推薦產品不受年輕人和中老年人喜歡。改進推薦系統，在25～35歲用戶以及45～55歲用戶達到最高值80%，平均繼續瀏覽意愿為83.1%，57歲達到谷底值為75%。

3.3 ?推薦系統滿意度實驗

為驗證用戶對產品推薦信息的滿意程度，進行推薦系統滿意度實驗，采用表2參數控制其變量，對不同年齡階段人群，使用不同旅游產品推薦系統進行大數據分析，其產品推薦滿意度曲線如圖4所示。

由圖4可知，傳統旅游推薦系統用戶整體滿意度低于本文設計的系統。傳統旅游推薦系統，35～45歲以及55～60歲用戶滿意度最低，其中40歲用戶滿意度只有40%，60歲用戶滿意度30%，中年人與老年人對傳統旅游產品推薦系統滿意度較差，平均滿意度50%。本文設計Web旅游產品推薦系統，20～50歲平均滿意度高達84.3%，其中40歲滿意度達到95%，整體滿意度達到78.5%，改進推薦系統改善整體滿意度，對30～40歲及55～60歲中老年用戶滿意度提升最為明顯。

4 ?總 ?結

通過旅游產品推薦系統模型的構建，以及軟件的建設，實現基于Web的旅游產品推薦系統設計。通過推薦系統瀏覽意愿實驗、推薦系統滿意度實驗、推薦產品購買率實驗三個層次實驗。結果表明，基于Web的旅游產品推薦系統用戶繼續瀏覽意愿提升，用戶滿意度增加，推薦產品購買率提升，且實現基于不同用戶個性化推薦。

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