CN105159933B - 旅游信息推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种旅游信息推荐方法及装置。其中,旅游信息推荐方法包括:接收用户的行程信息;根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息;根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据;提供所述景点数据和所述交通路线的数据。本发明实施例的旅游信息推荐方法及装置,能够提供满足用户消费喜好和需求的推荐景点、景点周边食宿信息及旅行交通路线等旅行计划安排,提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种旅游信息推荐方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的不断发展,基于互联网技术的旅游应用也层出不穷,例如去哪儿网、驴妈妈旅游网、蚂蜂窝等网站。这些网站能够提供旅游咨询、景点介绍等旅游相关的信息。当用户有旅游需求时,可通过这些网站查询旅游景点、酒店、餐饮等相关信息,或者参考其他用户的旅游心得、攻略等。
然而,上述方式存在着明显的不足之处:首先,用户主动对旅游景点进行筛选,比较费时费力;其次,提供给用户的仅仅是驴友的旅行经验与攻略,而由于每个用户的消费喜好不同,也无法照搬他人行程;再次,在无法套用攻略的前提下,用户只能参照多篇攻略自行规划行程,导致用户体验度低。此外,用户还有可能无法找到合适的攻略来规划行程。
发明内容
本发明实施例的目的在于,提供一种旅游信息推荐方法及装置,以提供满足用户消费喜好和需求的推荐景点及旅行交通路线等旅行计划安排。
为实现上述发明目的,本发明的实施例提供了一种旅游信息推荐方法,包括:接收用户的行程信息;根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息;根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据;提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
优选地,所述行程信息包括出发地、目的地以及行程时间长度。
优选地,所述网络行为数据包括搜索历史数据和/或用户注册信息。
优选地,所述根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息的处理包括:对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息。
优选地,所述用户消费级别的信息是豪华型、文艺型或穷游型。
优选地,所述根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据的处理包括:从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
优选地,所述根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息的处理包括:从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
优选地,所述根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的处理包括:从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息,从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值,根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据。
优选地,所述提供所述景点数据和所述交通路线的数据的处理包括:在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
本发明的实施例还提供了一种旅游信息推荐装置,包括:行程信息接收模块,用于接收用户的行程信息;消费级别信息获取模块,用于根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息;数据获取模块,用于根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据;数据提供模块,用于提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
优选地,所述行程信息包括出发地、目的地以及行程时间长度。
优选地,所述网络行为数据包括搜索历史数据和/或用户注册信息。
优选地,所述消费级别信息获取模块用于对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息。
优选地,所述用户消费级别的信息是豪华型、文艺型或穷游型。
优选地,所述数据获取模块包括景点数据获取单元,用于从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
优选地,所述景点数据获取单元用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
优选地,所述数据获取模块还包括交通数据获取单元,用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息,从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值,根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据。
优选地,所述数据提供模块用于在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
本发明实施例提供的旅游信息推荐方法及装置,在接收用户输入的行程信息后,进一步根据所述用户的网络行为数据获取其消费级别的信息,再根据用户消费级别的信息和行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据,从而使得提供给用户的景点数据和交通路线的数据满足用户消费喜好,以及娱乐、食、住等多方面的需求,极大地提升了用户网络体验。
附图说明
图1是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法的流程图;
图2是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法中用户的属性信息的示例性示意图;
图3是示出本发明实施例一的用户属性对照表的示例性示意图;
图4是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法中提供景点数据和交通路线的数据的示例性示意图;
图5是示出本发明实施例二的旅游信息推荐装置的逻辑框图。
具体实施方式
本发明的基本构思是,提供一种基于用户的行程信息和用户网络行为数据中的用户属性为用户推荐行程规划的方式:根据用户的网络行为数据获取其消费级别的信息,再根据用户消费级别的信息和接收到的用户的行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,由此可基于交通数据计算交通路线的数据,自动地将所述景点数据和所述交通路线的数据提供给用户。
与现有技术相比,本发明以实现提供满足用户消费喜好和需求的推荐景点、景点周边食宿信息及旅行交通路线等旅行计划安排,提升用户体验。
下面结合附图详细描述本发明实施例的旅游信息推荐方法以及使用所述方法的装置。
实施例一
图1是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法的流程图。可例如在旅游应用服务器上执行所述方法。
参照图1,在步骤S110,接收用户的行程信息。
旅游应用服务器可从用户输入内容中获取用户的行程信息,行程信息可包括,但不限于,出发地、目的地以及行程时间长度,例如,北京、云南及五天。
在步骤S120,根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息。
这里,所述网络行为数据可包括搜索历史数据和/或用户注册信息。例如,用户注册时输入的年龄、居住地、教育背景、职业、兴趣爱好、星座等信息。以下是搜索历史数据的实例:
2015年8月4日
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16:02搜索:云南
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相应地,根据本发明的示例性实施例,步骤S120包括:对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息。从而为后续步骤获取景点数据和交通数据的处理提供数据基础。
在具体的实现方式中,可对如前述实例示出的所述用户大量的搜索历史数据,以及用户注册信息进行分析,得到所述用户的属性信息。图2是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法中用户的属性信息的示例性示意图。
参照图2,将获取到的用户的属性信息作为匹配依据,在用户属性对照表中进行匹配,当某一属性码匹配程度达到一定比率时,认为用户具有该属性。根据用户的属性信息可确定所述用户消费级别的信息。
需要说明的是,所述用户消费级别的信息可以是豪华型、文艺型或穷游型。例如,消费级别的信息为“豪华型”用户的属性信息多包含豪华酒店、商务舱、VIP舱等信息,购物习惯倾向于购买名包、名表等,而消费级别的信息为“穷游型”用户的属性信息多出现顺风车、火车、汽车等信息,购物习惯包含普通商品等信息。消费级别的信息为“文艺类”的用户的属性信息更多地包含青年旅馆、自由行等等。仍以图2为例,该用户消费级别的信息是豪华型。
这里,具体可通过获取多个用户的网络行为数据,分析所述多个用户的网络行为数据,获取用户属性信息,对获取到的用户属性信息进行分类整合,并给不同属性信息分配属性码,从而预先建立用户属性对照表。图3是示出本发明实施例一的用户属性对照表的示例性示意图,参照图3,例如属性码1000,代表用户为女性。用户属性对照表中首先是大类别属性的划分,如性别、年龄、星座、兴趣等;每个大类别下又包含子类别的划分,如兴趣类别里分为旅游、消费习惯、家电、游戏等多个子类。
在步骤S130,根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据。
根据本发明的可选实施例,步骤S130包括:从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
本步骤中,预设的景点信息数据库可在线下搜集地理位置信息大数据,并进行数据挖掘及数据存储。在具体的实现方式中,为了避免出现同名城市在数据库存储时导致记录覆盖,使用城市代码作为城市的唯一标识。根据城市代码获取该城市的热门景点的信息,具体包括适合游玩月份、开放时间、景点介绍、景点购票入口等信息的景点数据,这里,热门景点的界定依据景点的搜索热度来决定。以适合游玩月份为例,由于很多景点是适合多月份游玩,因此在数据存储时可采用12位二进制进行存储,比如第0位为1,则代表一月份适合游玩,以此类推,如果某景点适合六七月份游玩,那么其数据就存储为000001100000。
与此同时,为了给用户提供更加丰富的行程规划信息,还需对景点周围的食宿信息进行数据挖掘,并存储在景点信息数据库中。具体地,景点周边住宿信息可包括城市代码、景点周边住宿点名称、住宿点类别(例如高档酒店、快捷酒店、民宿、青旅等)、具体价格、距景点的距离、预定入口等数据。景点周边美食信息可包括城市代码、景点周边美食店名称、主打特色菜品、人均消费水平、距景点的距离、预定入口等数据。
在预设的景点信息数据库之后,假设用户输入的目的地是云南,经过步骤S110~S120获取到的所述用户消费级别的信息是豪华型,那么就获取与云南相匹配且与豪华型相符的多个初选景点及其所在城市的信息,例如,初选景点是玉龙雪山所在城市丽江、大理古城所在城市大理、香格里拉所在城市迪庆和西双版纳所在城市西双版纳,再根据用户输入的行程信息从前述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
在上述过程中,所述根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息的处理可包括:从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
也就是说,根据用户的出发地以及景点所在城市从交通信息数据库中提取城市间的交通数据与景点间的交通数据,一般而言,两个地点间会提取出多条交通方式,根据用户提供的旅行时长以及提取到的交通方式的耗时对初选景点进行筛选,筛选出的景点可作为推荐给用户出游的最终景点。
在上述确定了推荐景点之后,根据本发明的另一可选实施例,步骤S130包括:包括:从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息,从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值,根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据。
例如,可在线下搜集交通信息大数据,并进行数据挖掘,将挖掘到交通数据保存在交通信息数据库中。具体地,城市之间的交通数据可包括交通工具、里程数、出发时间、结束时间、耗时、价格、购票入口等。同一城市内景点之间的交通数据可包括交通工具、里程数、出发时间、结束时间、耗时、价格、购票入口等。
假设用户输入的出发地是北京,目的地是云南,推荐景点所在城市是昆明。获取到的北京和昆明之间的交通方式可以是飞机或者火车,以及各自的交通耗时。例如,MU5717航班8点30分从首都机场起飞,11点55分降落长水机场,交通耗时3小时25分。再例如Z53火车8点55分北京西出发,第二天19点35分到达昆明,交通耗时34小时40分。对于消费级别的信息为豪华型的用户会将飞机出行作为推荐交通方式,由于飞机的交通耗时比较短,因此也不会超过预定的景点间各线路的耗时阈值。如果推荐景点有如玉龙雪山、大理古城等多个景点,仍然依据上述过程提取推荐交通方式。最终,根据行程时间长度和提取的推荐交通方式计算交通路线的数据。
在步骤S140,提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
经过步骤S110~S130的处理之后,根据本发明的示例性实施例,步骤S140包括:在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
具体地,图4是示出本发明实施例一的旅游信息推荐方法中提供景点数据和交通路线的数据的示例性示意图,参照图4,图中位于云南省昆明市的“海埂公园”是最终推荐给用户的景点,点击小浮标“了解”,会出现景点信息,例如景点简介。点击图中的“住宿”或者“美食”小浮标会出现行程安排中的住宿地点或推荐的美食店。此外,提供的交通路线也将在地图上进行显示。
本发明实施例提供的信息推荐,通过接收用户输入的行程信息,根据所述用户的网络行为数据获取其消费级别的信息,再根据用户消费级别的信息和接收到的行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据,从而自动地提供景点数据和交通路线的数据给用户,提供给用户的景点数据和交通路线的数据更加贴近用户消费喜好,满足了用户行程中对娱乐、食、住等多方面的需求,提高了用户体验度。
实施例二
图5是示出本发明实施例二的旅游信息推荐装置的逻辑框图。可用于执行如图1所示实施例的方法步骤。
参照图5,所述旅游信息推荐装置包括行程信息接收模块510、消费级别信息获取模块520、数据获取模块530和数据提供模块540。
行程信息接收模块510用于接收用户的行程信息。
这里,所述行程信息可包括出发地、目的地以及行程时间长度。
消费级别信息获取模块520用于根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息。
优选地,所述网络行为数据可包括搜索历史数据和/或用户注册信息。
相应地,所述消费级别信息获取模块520用于对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息。需要说明的是,所述用户消费级别的信息可以是豪华型、文艺型或穷游型。
数据获取模块530用于根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据。
为了得到满足用户消费喜好和行程需求的景点及其相关信息,进一步地,所述数据获取模块530包括景点数据获取单元(未示出),用于从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
具体地,所述景点数据获取单元用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
在获得推荐景点及其相关信息之后,更进一步地,所述数据获取模块530还包括交通数据获取单元(未示出),用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息,从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值,根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据。
数据提供模块540用于提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
优选地,所述数据提供模块540用于在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
本发明实施例提供的旅游信息推荐装置,在接收用户输入的行程信息后,进一步根据用户的网络行为数据获取其消费级别的信息,再根据用户消费级别的信息和行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据,从而使得提供给用户的景点数据和交通路线的数据满足用户消费喜好,以及娱乐、食、住等多方面的需求,提升了用户体验。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所公开的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种旅游信息推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户的行程信息;其中,所述行程信息包括出发地、目的地以及行程时间长度
根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息;其中,对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,并获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息;
根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据;其中,从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息;从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值;根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据;
提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络行为数据包括搜索历史数据和/或用户注册信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述用户消费级别的信息是豪华型、文艺型或穷游型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据的处理包括:
从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,
根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,
获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息的处理包括:
从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,
根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述提供所述景点数据和所述交通路线的数据的处理包括:
在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
7.一种旅游信息推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
行程信息接收模块,用于接收用户的行程信息;其中,所述行程信息包括出发地、目的地以及行程时间长度;
消费级别信息获取模块,用于根据所述用户的网络行为数据获取所述用户消费级别的信息;其中,对所述网络行为数据进行分析,获取所述用户的属性信息,并获取与所述属性信息相匹配的所述用户消费级别的信息;
数据获取模块,用于根据所述用户消费级别的信息和所述行程信息,获取与其相匹配的景点数据和交通数据,并根据获取到的交通数据计算交通路线的数据;所述数据获取模块包括交通数据获取单元,用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和所述推荐景点间的多种交通方式及相应的交通耗时的信息;从所述多种交通方式提取这样的交通方式作为推荐交通方式:所述交通方式与所述用户消费级别的信息相匹配,所述交通耗时不大于预定的景点间各线路的耗时阈值;根据所述行程时间长度和所述推荐交通方式,在所述出发地和所述推荐景点间计算出交通路线的数据;
数据提供模块,用于提供所述景点数据和所述交通路线的数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述网络行为数据包括搜索历史数据和/或用户注册信息。
9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述用户消费级别的信息是豪华型、文艺型或穷游型。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述数据获取模块包括景点数据获取单元,用于从预设的景点信息数据库获取与所述目的地相匹配且与所述用户消费级别的信息相符的多个初选景点及其所在城市的信息,根据所述行程信息从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息,获取与所述推荐景点相对应的景点数据,其中,所述景点数据包括景点信息、景点周边住宿信息和景点周边美食信息。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述景点数据获取单元用于从预设的交通信息数据库获取所述出发地和每个所述初选景点所在城市之间的交通数据以及同一城市内初选景点之间的交通数据,其中,所述交通数据包括多种交通方式及相应的交通耗时的信息,根据所述行程时间长度和所述交通耗时从所述相符的多个初选景点的信息选取推荐景点的信息。
12.根据权利要求11所 述的装置,其特征在于,所述数据提供模块用于在电子地图上展示所述出发地和所述推荐景点间的交通路线的数据,以及所述推荐景点的景点数据。
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4047447A4 (en) * | 2020-12-24 | 2023-05-03 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co. Ltd. | ROUTE RECOMMENDATION METHOD AND DEVICE, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIA |
Families Citing this family (47)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106912009B (zh) * | 2015-12-22 | 2021-09-07 | 北京亿阳信通科技有限公司 | 一种景点消费监控方法及装置 |
CN105654416A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-06-08 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 自助服务推送方法及客户端 |
CN105677816A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-06-15 | 魅族科技(中国)有限公司 | 一种信息处理方法及装置 |
WO2017128005A1 (zh) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 郭子明 | 根据时间推荐景点的方法以及推荐系统 |
WO2017128004A1 (zh) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 郭子明 | 景点推荐时的技术信息展示方法以及推荐系统 |
CN105651289A (zh) * | 2016-02-05 | 2016-06-08 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息推送方法及装置 |
CN105787054A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息推送方法和装置 |
WO2018018203A1 (zh) * | 2016-07-24 | 2018-02-01 | 严映军 | 一种基于酒店和地铁筛选景点时的信息推送方法以及筛选系统 |
WO2018018204A1 (zh) * | 2016-07-24 | 2018-02-01 | 严映军 | 一种基于地铁出行的景点筛选方法以及筛选系统 |
WO2018018202A1 (zh) * | 2016-07-24 | 2018-02-01 | 严映军 | 一种景点筛选技术的数据采集方法以及筛选系统 |
CN106341456A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-18 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种信息推送方法及装置 |
CN106354859A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-01-25 | 北京易游华成科技有限公司 | 景点推荐设备、方法及系统 |
CN107807759B (zh) * | 2016-09-08 | 2021-06-15 | 菜鸟智能物流控股有限公司 | 地址显示方法、装置、设备和用户界面系统 |
CN106447101B (zh) * | 2016-09-22 | 2019-07-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 旅行活动信息的推送方法及推送系统 |
CN106599092A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-04-26 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 旅游景点的推荐方法及装置 |
CN108268964A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 深圳天珑无线科技有限公司 | 一种基于电子终端的旅游行程规划方法及电子终端 |
CN108268559A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于票务搜索的信息提供方法和装置 |
CN106910153A (zh) * | 2017-01-21 | 2017-06-30 | 杜雪 | 统一的民航出行平台及方法 |
CN108534791B (zh) * | 2017-03-01 | 2022-01-11 | 马云阁 | 全息旅游路径动态规划方法、装置、电子设备及系统 |
CN106910027A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 成都中科大旗软件有限公司 | 一种基于大数据的旅游适游指数的计算系统及方法 |
CN108810060B (zh) * | 2017-05-05 | 2022-03-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 业务信息的提供、接收、用户聚合方法、服务器及客户端 |
CN107169836A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-15 | 深圳市乃斯网络科技有限公司 | 基于定位的旅店推荐方法及系统 |
WO2018209641A1 (zh) * | 2017-05-18 | 2018-11-22 | 深圳市乃斯网络科技有限公司 | 基于定位的旅店推荐方法及系统 |
CN109150937B (zh) * | 2017-06-19 | 2021-10-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种行程数据处理、服务信息推送方法及设备 |
CN109388738B (zh) * | 2017-08-03 | 2022-04-12 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息推送方法和装置 |
CN110019201B (zh) * | 2017-10-09 | 2023-03-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种生成结构化数据的方法、装置及系统 |
CN107832365B (zh) * | 2017-10-25 | 2020-06-30 | 携程旅游信息技术(上海)有限公司 | 多类旅行产品推送方法、装置、电子设备、存储介质 |
CN107967913A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-04-27 | 广西博点旅游产业发展有限公司 | 一种旅游信息查询系统 |
CN108074002A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-05-25 | 广州新朝泰文化传播有限公司 | 一种基于移动终端的影视综合服务系统 |
CN108829744B (zh) * | 2018-05-24 | 2021-07-06 | 湖北文理学院 | 一种基于情境要素和用户偏好的旅行方式推荐方法 |
CN110766493B (zh) * | 2018-07-26 | 2023-04-28 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 业务对象提供方法、服务器、电子设备、存储介质 |
EP3631643A1 (en) * | 2018-08-24 | 2020-04-08 | Google LLC. | Personalized landmarks |
CN109255074A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-22 | 北京锐安科技有限公司 | 一种旅行方案设计方法、装置及电子设备 |
CN109271591A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-25 | 深圳春沐源控股有限公司 | 景点推荐方法、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN109377421A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-02-22 | 河南职业技术学院 | 基于大数据的旅游信息推荐方法及旅游信息推荐装置 |
CN109886639A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-06-14 | 创泽智能机器人股份有限公司 | 一种基于大数据的日程管理方法及系统 |
CN109903143A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-18 | 深圳市活力天汇科技股份有限公司 | 一种基于用户消费水平的航班推荐方法 |
CN110147897A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-20 | 鼎信信息科技有限责任公司 | 差旅方案推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110188965A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-30 | 武汉元光科技有限公司 | 针对游客的推荐下车站点的方法及装置 |
CN111144597A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-12 | 上海擎感智能科技有限公司 | 基于车载终端的景点门票购买方法、系统、存储介质、车载终端 |
CN111476634A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 深圳春沐源控股有限公司 | 商品推荐方法、装置和计算机可读存储介质 |
CN113420210A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-09-21 | 喻丹 | 一种基于大数据的智慧旅游分析决策系统 |
CN113221028B (zh) * | 2021-05-17 | 2022-04-19 | 杭州快盈信息科技有限公司 | 一种基于最优策略的体验式路线搜索系统 |
CN113706341A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-11-26 | 铁旅科技有限公司 | 旅游交通信息确定方法和装置 |
CN113761398B (zh) * | 2021-09-17 | 2022-09-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信息推荐方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN115880892A (zh) * | 2021-09-29 | 2023-03-31 | 华为技术有限公司 | 出行管理方法、相关装置及系统 |
CN114065058B (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-08 | 成都明途科技有限公司 | 城市推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102117471A (zh) * | 2009-12-31 | 2011-07-06 | 上海天那电器有限公司 | 自助旅游多媒体网络服务平台 |
CN104298777A (zh) * | 2014-11-03 | 2015-01-21 | 厦门欣欣信息有限公司 | 一种旅游线路搜索推荐的方法及装置 |
CN104504064A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-08 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种信息推荐方法和装置 |
CN104699812A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-10 | 苏州大学张家港工业技术研究院 | 一种旅游信息推送方法及系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8855901B2 (en) * | 2012-06-25 | 2014-10-07 | Google Inc. | Providing route recommendations |
-
2015
- 2015-08-06 CN CN201510478393.1A patent/CN105159933B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102117471A (zh) * | 2009-12-31 | 2011-07-06 | 上海天那电器有限公司 | 自助旅游多媒体网络服务平台 |
CN104298777A (zh) * | 2014-11-03 | 2015-01-21 | 厦门欣欣信息有限公司 | 一种旅游线路搜索推荐的方法及装置 |
CN104504064A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-08 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种信息推荐方法和装置 |
CN104699812A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-10 | 苏州大学张家港工业技术研究院 | 一种旅游信息推送方法及系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4047447A4 (en) * | 2020-12-24 | 2023-05-03 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co. Ltd. | ROUTE RECOMMENDATION METHOD AND DEVICE, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIA |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105159933A (zh) | 2015-12-16 |
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