基于人工智能的智慧旅游綜合系統模型構建

張梓宸 黃 萍 龍 堯 李真真＊(成都信息工程大學，四川 成都610000)

0 引言

自2010年江蘇省創造性地提出“智慧旅游”概念以來，智慧旅游就得到各界人士的廣泛關注。經過10年的發展，智慧旅游體系得以建立，并不斷發展和完善。為什么智慧旅游能夠蓬勃發展？主要有三個方面的原因；一是政策支持，自2012年，國家旅游局公布了第一批“全國智慧旅游試點城市”起，國內的智慧旅游建設便隨之開始，后續也不斷出臺相關政策以此促進智慧旅游的持續發展；二是市場需求的擴大，隨著我國經濟不斷發展，國民收入也相應增加，這便促進人們對于旅游的需求不斷增加；三是技術支持，大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術的發展和成熟為智慧旅游提供了良好的技術基礎。

目前，國內學者對智慧旅游的研究成果主要集中在三個方面：一是以某種技術的應用為切入點對智慧旅游展開研究；二是以實際的例子來介紹智慧旅游的發展；三是分析智慧旅游體系的構建[1]。本文雖然以人工智能為切入點，但同時不只局限于這一種技術的應用，而是在其基礎上，將大數據、移動互聯網、云計算等技術與智慧旅游結合起來，建立起基于人工智能的智慧旅游綜合系統模型，同時通過模型可以分析出大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術與智慧旅游綜合系統之間的關系和應用，這也是本文的創新之處。

1 模型構建理論基礎

什么是智慧旅游？這個概念是在IBM提出“智慧地球”的背景下衍生出來的[2]，是由加拿大學者菲利普斯于2009年提出，他將智慧旅游簡單定義為通過采取全面、長期、可持續性的方式對旅游業進行規劃、管理和營銷。但國內學者認為智慧旅游不是一個簡單的概念，而是大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術的綜合運用[3]。同時綿陽市前旅游局副局長晉超認為智慧旅游是一種全新的旅游產業運行系統，一種滿足智慧管理、智慧服務、智慧營銷和智慧體驗的開放發展的生態巨系統[4]，因此本文將智慧旅游綜合系統概括為四個方面：智慧管理，主要體現在旅游信息的管理上，主要是通過利用技術對旅游信息進行整合，以提高旅游管理效率；智慧服務，主要是指利用技術為旅游者提供更加便捷、高效、全面的服務；智慧營銷，主要是通過利用技術，挖掘游客興趣點，引導和策劃相應的旅游產品，從而實現精準營銷；智慧體驗，主要是指依托高科技創造并給予旅游者一種全新體驗。

通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術[5]。在智慧旅游綜合系統中，人工智能技術的應用主要有機器學習、智能感知、智能推理、智能行動四個方面，但是這些應用又與大數據、移動互聯網和云計算等技術有著密切聯系。

（1）人工智能與移動互聯網。互聯網是一切技術的前提，它無處不在，目前幾乎很難找到沒有與互聯網連接的設備。移動互聯網本質還是互聯網，它只是讓互聯網用戶不受地域限制就可以連接到互聯網的云腦中去。就目前來看，我們的世界可以說是一個數據驅動的世界，也是一個數據泛濫的世界，連接互聯網的設備每天生成數據的能力和速度令人嘆為觀止。而人工智能想要變得更加聰明、更加強大，需要的也是源源不斷的數據輸入，只有處理的數據越多，學習才能不斷深入，算法才能不斷精進，智能行動的能力才會不斷提高。

（2）人工智能與大數據。二者是相輔相成、相互促進的關系。大數據主要指具有海量、多維度、多形式等特點的數據，通過上述分析可以看出，大數據是人工智能的基礎之一，可以說如果沒有大數據也就沒有了所謂的智能。數據可以帶來大量的信息，但若只是觀察雜亂無序的數據本身是很難看出數據蘊藏的信息和價值，人工智能技術中的算法可以讓大數據變得有意義和價值。人工智能與大數據的連接橋梁是機器學習，機器學習的流程主要有數據搜集、算法設計、算法實現、算法訓練以及算法驗證。由此可見，數據是機器學習的前提，想要運用人工智能技術也必須要有相關的數據來支撐，同時通過機器學習中算法對數據的分析可以實現有效信息和價值的挖掘。

（3）人工智能與云計算。云計算指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶，簡單來說云計算主要是分布式存儲和分布式計算。通過上述分析，我們知道人工智能需要對海量的數據進行訓練和學習，云計算為人工智能提供算力上的支持，云計算是人工智能背后一個強大的助推器，同時云計算打造自己的業務生態以及云計算平臺資源的整合都需要人工智能技術的應用。

綜上所述，移動互聯網是前提和基礎，核心就是大數據，人工智能是技術支持，云計算是算力支撐。

2 模型構建

大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術在智慧旅游綜合系統里分別扮演著不同的角色，以人工智能等技術為基礎,構造如圖1所示的基于人工智能的智慧旅游綜合系統模型。

圖1 基于人工智能的智慧旅游綜合系統模型圖

整個模型總共有五層：第一層為數據感知層；第二層為數據分析層；第三層為人工智能層；第四層為系統應用層；第五層為技術層，雖然總共有五層，但是整個模型是一個四層兩級的結構，一級是整個數據采集、分析、建模、學習、應用的過程,另一級是技術支持，本文對整個模型進行詳細的介紹和說明。

第一層為數據感知層，這一層主要是介紹旅游需求方和旅游供給方的數據是如何與網絡相聯接的，主要是移動互聯網技術的應用。移動互聯網是基礎，連接移動互聯網的設備每天產生海量的結構化數據和非結構化數據，通過智能感知將這些數據信息傳遞到傳感器中，傳感器再傳遞到傳感網絡中，由此實現旅游需求方和旅游供給方的數據與互聯網相連聯接。其中移動互聯網與傳感器相結合實質上起到了物聯網的作用，這大大拓寬了數據信息交換的范圍，不僅可以實現人與人之間的數據信息傳遞，還可以促進人與物、物與物之間的數據信息傳遞，是旅游資源數據庫的核心，也是智慧旅游綜合系統的基礎。

第二層為數據分析層，即大數據分析層，主要包含數據采集、數據清洗、數據處理、數據分析四個關鍵性步驟。大數據的采集主要有兩種方法：一是通過傳感器；二是采集互聯網網絡數據信息的爬蟲。數據采集的方法和工具是多種多樣的，并且會不斷更新，常用的數據采集的工具有Flume、Kafka等，常用的爬蟲軟件有Python、R語言等。數據清洗主要是對數據缺失值、重復數據、噪聲數據等數據進行處理，數據清洗是保證數據質量必不可少的一個步驟。數據處理是根據數據分析的要求或者是根據模型的需要，對所有數據進行一個預先的處理，如將數據轉換成一個適當的形式。數據分析主要應用的技術是云計算，通過云計算對大數據進行分布式存儲以及分布式計算，利用得出來的結果對數據內部蘊含的信息和價值進行挖掘，最后將這些價值和信息投入運用。

第三層為人工智能層，這部分主要是人工智能技術在智慧旅游綜合系統中的應用，主要有機器學習、智能感知、智能推理、智能行動這四個方面。機器學習要根據不同景區、地域、每個景區的實際情況以及想要實現的具體目標，構建出適用的學習模型。將搜集到的數據分成兩部分，分別用來訓練模型和檢測模型，其中訓練模型占全部數據的絕大多數，模型的算法實現以后便可以用訓練數據集對模型進行訓練，不斷優化模型，最后用檢測數據集對模型進行驗證。智能感知主要用于信息搜集，通過對外界信息的智能感知實現有效信息的收集，如旅游者對旅游產品或者服務的評價。智能推理就是計算機運用程序設定的推理能力在知識庫中搜尋相應知識的過程，如通過旅游者對旅游產品或服務發表的評論推理出旅游者是喜歡或者討厭，在此基礎上進行智能行動，如將所需的信息傳遞給特定的主體，這有利于實現旅游的個性化定制。

第四層為系統應用層，即智慧旅游綜合系統的應用，整個智慧旅游綜合系統不是一個簡單的系統而是一個復雜的系統，這個系統融合了大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術。智慧管理的應用內容主要有客流量的管理、環境監測管理、景區安全管理、景區車輛管理、運行監測及應急管理、數據共享管理等；智慧服務的應用內容主要有媒體服務、信息發布服務、導游導覽服務、景區體驗服務、景區進出服務等；智慧營銷的應用內容主要有網絡宣傳、廣告的精準推送、在線交易、在線預訂、大數據應用等；智慧體驗的應用內容主要有“科技+旅游”的虛擬游、“視頻+旅游”的立體游等。

3 結語

通過上述對基于人工智能的智慧旅游綜合系統模型的分析，智慧旅游以旅游者的需求為導向，利用大數據、人工智能、移動互聯網、云計算等技術向旅游者提供更加便捷、智能、有效的服務，從而滿足旅游者個性化的需求[1]，在此基礎上對智慧旅游的發展提出以下建議：

一是要大力推進旅游大數據平臺的建立，這也是未來智慧旅游行業發展的重心。通過大數據平臺將旅游供給方和旅游需求方的數據進行融合，提供更加全方位的服務，同時可以將各個景區聯系起來，有利于實時監測和行業監測，也有利于提高景區的管理能力。

二是加強網絡信息和安全的管理，目前頻繁會聽到數據泄露的消息，因此未來要注重對網絡信息和安全的管理。可以通過兩個方面進行入手：一是主動防護，旅游企業和行業管理部門強化技術防護措施，加強信息和網絡安全防護措施的部署和管理制度的落實；二是要規范數據信息的利用和管理，應依法合理收集和利用存儲的數據信息，確保個體信息得到有效保護。

三是完善旅游市場的監測和處理系統，對涉旅企業采取信用檔案管理，同時加強對旅游市場規范性的管理，要嚴厲懲罰那些違背旅游市場規則的經營行為和消費行為，對于旅游者在旅游服務或者旅游產品方面給予的某些反映和評價要積極采取措施加以處理。

四是技術方面的建議，通過前文的分析，智慧旅游在某種程度上可以說是技術催化下的產物。智慧旅游建設要注重實際的效用，要優先選用可靠性較高并且適度先進性的技術，切不可在建設的過程中盲目跟風，造成資源和經濟上的損失和浪費。