人工智能視域下旅游景區吸引力模型構建與應用研究

李曉

摘 要：隨著大數據和人工智能技術不斷地革新和發展，影響游客選擇旅游目的地的信息來源正在發生巨大變化，游客通過線上用戶評價來選擇旅游景區逐漸成為普遍現象。本文以旅游網絡平臺上的用戶評論為數據來源，利用人工智能技術對旅游景區深度吸引力進行分析，并根據分析結果提出優化策略，促使旅游景區向高質量方向發展。

關鍵詞：人工智能；旅游景區；深度學習

中圖分類號：F592.7；F299.27 文獻標識碼：A

引言

2019年起，我國成為全球最大的旅游市場，旅游業總收入超過6.63萬億元[1]。隨著互聯網技術的發展，科技將成為塑造旅游新未來的中堅力量。我國針對旅游業的發展提出了“人工智能+”計劃，以實現旅游業與人工智能、物聯網、大數據和云計算等技術協同發展，并不斷推動傳統旅游業轉型升級。人工智能時代，游客在選擇旅游景區時，會在融入機器學習和深度學習技術的智能系統的支持下，從各大網絡平臺了解旅游目的地和相關旅游產品的信息，并通過用戶評論進行對比擇優。因此，為了使景區最大程度地吸引游客來觀光旅游，本文使用大數據和人工智能技術分析現有網絡平臺上旅游景區的數據信息，構建基于深度學習的景區吸引力分析模型，來為景區制定優化發展策略。

一、研究設計與模型構建

（一）研究方法

本文采用人工智能技術將景區的各項定量數據作為可計算的輸入信息，再把游客的主觀評價定性結果編碼作為可計算的輸入信息，之后結合定量、定性和主觀信息對旅游景區吸引力進行精準推理，并結合結果制定個性化的發展策略。具體來說，本文首先使用數據分析法，通過收集網絡平臺上（如美團、大眾點評、攜程等）的旅游景區信息和主觀評價信息，尤其是游客滿意度和體驗感信息，再將上述數據進行吸引力指數標定，從而組成訓練和測試數據集供人工神經網絡學習[2]；其次使用深度學習方法論的人工神經網絡和反向傳播算法對上述數據進行分析，繼而進行吸引力指數推理，制定景區的優化策略。

（二）輸入信息設計和吸引力指數設計

1.輸入信息設計

本文歸納總結各大網絡平臺上的旅游景區信息，將輸入信息數據分為以下幾個方面。①景區等級、當地景點熱度榜排名和景區自然或人文環境優質參數；②門票價格；③景區內產品數量以及不同產品的購買數量；④交通、住宿便捷程度及平均價格區間；⑤游客評價，包括點評星級、好中差評指標、是否曬圖、評價文字正反情感程度、該景區在網絡平臺輿情分析結果和重點抓取的優質評價結果。

2.吸引力指數設計

本文通過歸納總結網絡平臺上游客比較關注的指標，將吸引力指數分為以下幾個定量指標。①景區優質指數，主要是景區文化旅游資源的稟賦情況；②食住行便利程度及品質；③節假日流量控制優質指數；④景區管理優質指數，包括景區設施是否安全方便；⑤景區智能化程度；⑥旅游文創產品優質指數；⑦景區宣傳程度。

（三）基于深度學習的旅游景區吸引力分析模型

人工智能的出現使機器代替人類完成一些力所能及的任務，比如語音導航、人臉識別、決策或學習[3]。深度學習是機器學習研究的新探索，是通過模仿人腦機制，建立、模擬學習的神經網絡來解釋圖像或文本數據[4]。深度學習方法還未廣泛應用于旅游領域，尤其是對A級景區的模擬與預測[5]。

本文使用網絡平臺上旅游景區的相關數據和評價來推理對應旅游景區的吸引力程度來輔助制定優化策略，即使用一個復雜映射函數F將對應的旅游數據回歸為吸引力指數。如圖1所示，本文通過對旅游景點的等級、景區內游玩項目、附近吃住玩項目、門票價格以及相關的用戶評價指標（點評時間、點評星級等）進行編解碼來回歸吸引力指數。

首先，要將上述輸入信息使用字符向量轉換為可計算的向量，再通過深度人工神經網絡對輸入向量進行特征提取，以將輸入信息映射到高維特征空間進行知識表示。其次，將提取到的特征信息輸入雙向長短時記憶網絡中以實現輸入信息之間長期依賴。再次，得到最后一位輸入信息以后，充分考慮雙向長依賴后的吸引力指數預測結果。最后，通過標定好的各項吸引力指標的真實標簽來約束特征提取網絡和雙向長短時記憶網絡收斂，以實現從輸入信息經過非線性復雜映射到輸出信息的整個推理過程，即從給定輸入向量{X1， X2， X3， X4， X5}映射到吸引力指數預測值YP。如圖2所示，本文展示了雙向長短時記憶網絡的具體架構，其中W1，…，W7為可學習的網絡權重參數。

二、結論及優化策略

（一）結論

如圖3所示，根據深度學習的定性分析結果可知，影響自然景區和人文景區的因素差異較大。其中，對自然景區影響權重較大的因素為景區優質指數、食住行便利程度及品質、節假日流量控制優質指數、景區智能化程度和景區管理優質指數；對人文景區影響權重較大的因素為景區優質指數、食住行便利程度及品質、旅游文創產品優質指數、景區宣傳程度和景區智能化程度。

如表1所示，通過權重分析可知，第一，自然景區的游客最為關注景區優質指數，如游客較為偏愛一些林木蔽空、泉水潺潺、鳥叫蟲鳴的秀麗景色。第二，食住行便利程度及品質。對于酒店或餐廳而言，游客較關注它們距離景區的遠近和性價比的高低。交通方面，一方面，游客較為關注景區周圍交通通達度的好壞程度，尤其是火車站或飛機場到景區的便捷程度；另一方面，景點與景點之間的方便與否較受游客關注。第三，節假日流量控制優質指數。因節假日人車流量較大，游客偏愛較為靜謐的自然環境氛圍及舒適的人群距離。第四，景區智能化程度，如便捷的網上票務預訂系統等。第五，景區管理優質指數。交通標識方面，游客更加偏愛清晰易懂標識體系的景區；景區環境方面，游客偏愛干凈、有序的景區。

如表2所示，通過權重分析可知，第一，游客最為關注人文景區的資源優質程度，尤其關注5A級景區中歷史悠久、氣勢宏偉且具有藝術氣質的文化遺產。第二，食住行便利程度及品質。對于飲食和酒店而言，除了便利程度外，文化特色是游客關注的重點，如當地美食和民宿的品質化和特色化；對于交通而言，隨著自駕游的興起，游客較為關注景區停車場的承載量和停車場與景區入口的距離遠近。第三，旅游文創產品優質指數。景區的文化底蘊和文化呈現方式頗受游客關注，尤其是特色文創產品受到很多年輕人的追捧，如故宮的彩妝系列、三星堆的“出土味”和“青銅味”冰激凌。第四，景區和產品的宣傳，如游客較為關注新媒體宣傳較多的網紅打卡地。第五，景區智能化程度。對于很多旅游展館而言，智能入館游覽機制及智能講解頗受游客喜愛。

（二）優化策略

1.抓住市場需求，升級旅游產品

盤點景區文化旅游資源，推動文旅深度融合，把現有旅游產品進行升級轉型，逐漸向多樣化、特色化、個性化發展，打造一系列觀光、休閑、養生旅游產品。此外，隨著創意經濟的崛起，90后、00后年輕一代偏愛“潮”而“酷”的文創產品。因此，景區應根據市場需求，摒棄為了文創而文創的發展理念，注重挖掘景區或當地的文化內涵，打造獨特的品牌形象（Intellectual Property，IP），研發高附加值的文創產品，給游客帶來與眾不同的情感與精神體驗[6]。

2.提高服務質量，培育核心競爭力

體驗經濟時代，良好的服務是景區核心競爭力之一。因此，景區應提供精細化的服務，促使“門票經濟”向“體驗經濟”轉變。如優化講解服務，景區不再是千篇一律的導游詞，而是引人入勝的個性化解說，讓游客更加深入了解旅游吸引物的厚重文化，達到靈魂共鳴的效果。

3.運用數字科技，提高游客體驗

一方面，運用大數據等互聯網技術對節假日期間的景區流量進行大致預測，從而根據景區承載量合理控制人流量，使游客能夠充分享受清新自然和特色文化帶來的愉悅感。同時，為預防因信息不對稱導致盲從現象的發生，景區應在官網、微信公眾號及各大旅游平臺上及時發布每日限流人數、開放時間及推薦游覽線路等信息，便于游客合理規劃旅游行程。

4.瞄準市場賣點，創建營銷新模式

隨著5G進一步發展，“云游”和“云消費”將會成為旅游新常態。在此背景下，景區應推進融媒體營銷戰略，開展多平臺、立體化的營銷宣傳。一方面與微博大V或抖音、快手短視頻博主合作，策劃“短、奇、炫”的景區宣傳片，于細微之處打動潛在游客；另一方面，通過直播、綜藝植入、線下演藝等形式，形成全天候、雙線聯動的營銷新模式，從而帶動旅游消費，增加旅游收入。

參考文獻

[1] 林錦屏，艾玉娟，鐘竺君，等.云南大學在校生旅游網絡平臺體驗滿意度研究：基于模糊綜合評價法[J].資源開發與市場，2021（3）：349-357.

[2] 李雷，徐浩，吳素萍.基于DDPG的三維重建模糊概率點推理[J].自動化學報，2021（6）：1-16.

[3] U GRETZEL，向征.人工智能時代的旅游[J].旅游學刊，2020（1）：1-3.

[4] 艾波，姜英超，王振華，等.基于深度學習的海表溫度遙感反演模型[J].遙感信息，2018（5）：15-20.

[5] 朱生東，張翀，白子怡.基于深度學習的旅游景區空間格局模擬與預測：以中國“一帶一路”沿線18個省份為例[J].地域研究與開發，2021（3）：75-79.

[6] 蘭曉虹，王晶，李美.游客感知視角下的旅游文創產品開發：以山西省大同市為例[J].中共山西省委黨校學報，2020（1）：122-125.