紅色旅游助手個性化推薦技術(shù)的設(shè)計

朱澤民 徐建杰 明振廷

摘 ?要： 個性化推薦技術(shù)是旅游服務(wù)平臺的核心功能之一，其目的是采用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、知識發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)推薦等技術(shù)，在合適的場景通過合適的方式把合適的內(nèi)容，推薦給合適的用戶，從而提高用戶體驗。本文介紹了大別山紅色旅游助手APP中個性化推薦技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)、推薦算法的設(shè)計、關(guān)聯(lián)推薦的設(shè)計，并給出了系統(tǒng)的實驗分析。

關(guān)鍵詞：?紅色旅游;旅游線路;個性化推薦

中圖分類號： TP311.52????文獻標(biāo)識碼：?A????DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.021

本文著錄格式：朱澤民，徐建杰，明振廷. 紅色旅游助手個性化推薦技術(shù)的設(shè)計[J]. 軟件，2019，40（9）：91-93

Design of Personalized Recommendation Technology for Red Tourism Assistants

ZHU Ze-min， XU Jian-jie， MING Zhen-ting

（Computer School， Huanggang Normal University， Huanggang 438000，?China）

【Abstract】： Personalized recommendation technology is one of the core functions of tourism service platform. Its purpose is to use collaborative filtering， content filtering， knowledge discovery， Association recommendation and other technologies to recommend appropriate content to appropriate users in appropriate scenarios， so as to improve user experience. This paper introduces the architecture of personalized recommendation technology， the design of recommendation algorithm and the design of association recommendation in Red Tourism Assistant of Dabie Mountain. Finally， the experimental analysis of the system is given.

【Key words】： Red tourism; Tourist route; Personalized recommendation technology

0??引言

近幾年來，紅色旅游資源的開發(fā)與推廣越來越受到政府、企業(yè)的重視，并取得了顯著成績。例如，地處大別山革命老區(qū)的湖北省黃岡市各級政府，發(fā)掘的革命遺址、遺跡、紅色名人故居及紀念建筑等革命文物高達792處，比較有代表性包括鄂豫皖蘇區(qū)革命烈士陵園、黃麻起義遺址、麻城市烈士陵園、紅安縣革命博物館、紅安革命烈士陵園、七里坪革命遺址、羅田縣勝利烈士陵園^[1]，為打造全國知名的大別山紅色旅游勝地做了許多實質(zhì)性工作。

在湖北省計算機工程虛擬仿真實驗教學(xué)中心創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項目、2018年度國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目的資助下，項目組設(shè)計并開發(fā)了一款

大別山紅色旅游助手APP^[2]。紅色旅游助手APP基于用戶個性化特征和需求，采用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、知識發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)推薦等技術(shù)^[3-5]，在合適的場景、合適的時機、通過合適的渠道，把合適的內(nèi)容，推薦給合適的用戶，提高了用戶體驗。

1??旅游線路推薦系統(tǒng)的設(shè)計

1.1??個性化推薦模塊設(shè)計

先對核心的算法進行設(shè)計，用于推薦算法的關(guān)鍵字段如表1所示。

使用SQL語言將這些參數(shù)加入算法之中進行計算，對不同類型的用戶產(chǎn)生不同的推薦。根據(jù)參考文獻[6]，可得出計算公式（1）。

其中，U（x）為用戶系數(shù)，g用戶年齡，w為用戶的職業(yè)，d為用戶瀏覽的不良記錄，s為用戶的工作環(huán)境。根據(jù)該系數(shù)采用公式（2）對旅游推薦服務(wù)進行匹配計算。

其中，G（x）為推薦匹配度，m為行為偏好系數(shù)，n為感興趣系數(shù)，U（x）為用戶系數(shù)，t為用戶在某個指定類型的頁面停留的時間，通過核心計算和統(tǒng)計，可以得到對每個服務(wù)對每個用戶的?推薦程度，完成了推薦系統(tǒng)的設(shè)計。

推薦服務(wù)的信息會記錄在匹配度數(shù)據(jù)庫中，主要包含了推薦服務(wù)的信息和與用戶之間的匹配程度，作用是保存了服務(wù)-用戶的推薦關(guān)聯(lián)關(guān)系，為用戶提供產(chǎn)品的必要信息。

1.2紅色旅游關(guān)聯(lián)模式推薦設(shè)計

通過對我國紅色旅游開發(fā)的大量實例、事例分析總結(jié)，可將紅色旅游的開發(fā)模式概括為以下七種類型：即紅綠結(jié)合模式、紅古結(jié)合模式、紅色演出模式、博物館模式、旅游節(jié)慶模式、紅色主題公園模式、體驗參與模式。在旅游助手系統(tǒng)的設(shè)計中，可以借鑒這些模式，向客戶提供關(guān)聯(lián)景點、線路的推薦。例如，借鑒上海中共一大會址和新天地比鄰開發(fā)模式，可以向博物館的游客推薦紅色旅館、紅色餐廳。實踐證明，這種推薦具有較高的轉(zhuǎn)化率。

通過MindMaster軟件畫出紅色旅游關(guān)聯(lián)模式的思維導(dǎo)圖，如圖1所示。

2??旅游線路推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)

個性化推薦也是電子商務(wù)企業(yè)廣泛采用的個性化營銷策略之一，它是指電子商務(wù)網(wǎng)站根據(jù)消費者

之前的評分、瀏覽、購買或搜索歷史等行為數(shù)據(jù)以及相似消費者的歷史行為數(shù)據(jù)推測目標(biāo)消費者的需求和偏好，然后在目標(biāo)消費者訪問網(wǎng)站時為其推薦或展示一組他們可能喜歡的商品或服務(wù)。由于不同消費者在購物網(wǎng)站的評分、瀏覽、購買和搜索歷史等都不相同，因此，在每位消費者訪問網(wǎng)站時，網(wǎng)站向其展示的推薦商品也各不相同。個性化推薦系統(tǒng)不僅能夠幫助消費者發(fā)現(xiàn)他們感興趣的商品，改善顧客的購物體驗，提高顧客的忠誠度，同時還能增加交叉銷售機會，因而成為電子商務(wù)企業(yè)重要的競爭工具之一。旅游線路推薦流程圖如圖2所示。

3??實驗

3.1實驗數(shù)據(jù)

通過在大別山紅色旅游助手APP上統(tǒng)計，時間段為2018年，采集了1000多位用戶對旅游景點的評分、評價、時間戳，以及瀏覽該景點七天內(nèi)用戶瀏覽的其他景點^[7-8]。先找出最受歡迎的景點，如下表2所示。

為了防止噪聲數(shù)據(jù)引起的誤差，故先對這些數(shù)據(jù)進行去噪，再從中隨機篩選20個景點。景點編號如下：（V1）天堂寨;（V2）大別山石窟;（V3）羅田薄刀峰風(fēng)景區(qū);（V4）大別山農(nóng)家樂;（V5）露營公園;（V6）

龍井峽瀑布;（V7）大別山南武當(dāng)滑雪場;（V8）大別山地質(zhì)博物館;（V9）羅田峽谷漂流;（V10）金寨地質(zhì)公園;（V11）紅安烈士陵園;（V12）大別山主峰白馬尖;（V13）革命歷史紀念館;（V14）羅田九資河;（V15）六安風(fēng)情谷;（V16）七里坪革命遺址群;（V17）金寨縣革命烈士陵園;（V18）紅安縣革命博物館;（V19）麻城市烈士陵園;（V20）許世友將軍故里。這些景點包括了紅綠結(jié)合模式、紅古結(jié)合模式、紅色演出模式、博物館模式、旅游節(jié)慶模式、紅色主題公園模式、體驗參與模式七個模式的景點類別。

同時，為了保證部分用戶存在一定的關(guān)聯(lián)性，故選出對以上景點至少參與6項評分的用戶。經(jīng)過統(tǒng)計，一共有662個用戶，5578條評分，3774條評論以及時間戳，游客-景點評分矩陣如表3所示。

3.2實驗分析和結(jié)果

通過景點熱度表和游客-景點評分矩陣的分析和對比，得出實驗結(jié)果。在紅色旅游中，各種紅色旅游模式對個性化推薦技術(shù)的影響是極其重要的，單一的紅色旅游方式對于游客來說是無聊的體驗，

而各種各樣的紅色旅游模式的搭配對于游客來說是特殊的感受。而個性化推薦系統(tǒng)對此的變化也很關(guān)鍵，紅色旅游平臺中個性化推薦技術(shù)特殊算法的實現(xiàn)：首先游客特征的選取與優(yōu)化、特征大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與維護是個性化推薦實現(xiàn)的基礎(chǔ);其次個性化推薦算法的選取與實現(xiàn)是個性化旅游方案生成的關(guān)鍵，需要研究、對比目前常見的個性化推薦算法，如協(xié)同過濾、矩陣分解、聚類、深度學(xué)習(xí)等。個性化推薦技術(shù)在紅色旅游平臺中的多樣性和新穎性推薦系統(tǒng)中精確性與多樣性，可以通過犧牲精確度來提高多樣性，當(dāng)然在盡可能不影響精確性的情況下提高推薦系統(tǒng)的多樣性時很重要的。因此，通過本文的個性化推薦系統(tǒng)是可以滿足游客的個性需求，符合游客的心理期望。

4??總結(jié)

通過紅色旅游線路推薦系統(tǒng)模型的構(gòu)建，以及軟件的建設(shè)，項目組設(shè)計并實現(xiàn)了紅色旅游個性化推薦系統(tǒng)。結(jié)果表明，基于紅色旅游的個性化推薦系統(tǒng)，一方面，各種各樣的紅色旅游模式的搭配對于游客來說是特殊的感受，甚至給用戶意想不到的需求驚喜，另一方面提升了旅游平臺營銷的轉(zhuǎn)化率。個性化信息檢索結(jié)果將每條信息進行羅列在頁面中，供用戶瀏覽，通過查看詳情來衡量此信息的重要度，讓用戶能夠在第一時間內(nèi)更快、更準(zhǔn)確的掌握每條關(guān)于紅色文化信息的概要內(nèi)容，進行決策是否對自己有價值，實現(xiàn)個性化推薦。

參考文獻

• 莫林麗.?大別山區(qū)紅色旅游資源整合開發(fā)研究[J].?安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，?2016，?44（31）：?169-171.
• 陸相任. 基于Android平臺開發(fā)的師生學(xué)習(xí)交流APP[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 21-23.
• 許益通， 張冰雪， 趙逢禹. 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦研究[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 01-08.
• 江周峰， 楊俊， 鄂海紅. 結(jié)合社會化標(biāo)簽的基于內(nèi)容的推薦算法[J]. 軟件， 2015， 36（1）： 1-5.
• 安政磊， 姚文斌. 一種基于用戶購買意向的個性化推薦模型[J].?軟件， 2015， 36（12）： 80-82.
• 王瀟慧.?基于Web的旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)設(shè)計與研究[J].?現(xiàn)代電子技術(shù)，?2018，?41（10）：?97-99+104.
• 王斌，?曹菡.?基于新穎性和多樣性的旅游推薦模型研究[J].?計算機工程與應(yīng)用，?2016，?52（6）：?219-222+234.
• 閆科忠. 基于移動終端的電子商務(wù)商品推薦模型研究[J].?軟件， 2015， 36（11）： 80-84.