CN106202500A - 一种旅游线路推送方法和系统 - Google Patents

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CN106202500A CN201610573268.3A CN201610573268A CN106202500A CN 106202500 A CN106202500 A CN 106202500A CN 201610573268 A CN201610573268 A CN 201610573268A CN 106202500 A CN106202500 A CN 106202500A
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/14—Travel agencies

Abstract

本发明公开了一种旅游线路推送方法和系统，其中，所述方法包括：获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计，并按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值；获取目标游客的目标游客信息，并将所述目标游客信息对应所述各级分类参数的加权值计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象。通过所述旅游线路推送方法和系统可以选择与游客相关性最高的一条或几条旅游线路信息作为推送内容展示给客户，从而更好地匹配用户的兴趣和意愿。

Description

一种旅游线路推送方法和系统
技术领域
本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种旅游线路推送方法和系统。
背景技术
旅游线路是由旅游经营部门通过交通线串联若干旅游点所形成的具有一定特色的合理走向，以使旅游者能够以较短时间获得最大的游览体验。因此选择旅游经营部门提供的旅游路线是一种非常简单省心的旅游方式，为广大旅游者所青睐。
为了能挖掘潜在客户群体，旅游经营部门会在终端(如相关网站或APP)推送某些具有主题特色的旅游线路或者新设立的旅游线路给这些客户对象，进行旅游产品的宣传。然而目前，很多旅游线路的推送信息并不符合特定客户的实际需求，所以难以使客户产生兴趣，甚至还可能因此对此类推送消息产生厌烦。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是如何为旅游者提供更符合客户需求的推送消息。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种旅游线路推送方法，获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计，并按照分类比例确定所述历史游客信息中各分类参数的加权值；获取目标游客的目标游客信息，并将所述目标游客信息对应所述各分类参数的加权值，计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象，推送给所述目标游客。
可选的，所述按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：将所述分类设置中的各分类参数进行细分，形成至少包括第一级分类参数和第二级分类参数的分级结构；根据分类比例的比例差大小递减确定第一级分类参数中各分类参数的加权值；根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。
可选的，所述分类比例按照所述第二分类参数中的分类参数确定。
可选的，所述第一级分类参数包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好。
可选的，所述计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性包括：将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
为了解决上述的技术问题，本发明实施例还公开了一种旅游线路推送系统，包括：第一获取单元，用于获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；分类单元，用于根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计；第一计算单元，用于按照分类比例确定所述历史游客信息中各分类参数的加权值；第二获取单元，用于获取目标游客的游客信息；第二计算单元，用于将所述游客信息对应所述各级分类参数的加权值计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；第三计算单元，用于根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；推送单元，用于将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象，推送给所述目标游客。
可选的，所述分类单元用于将所述分类设置中的各分类参数进行细分，形成至少包括第一级分类参数和第二级分类参数的分级结构；所述第一计算单元用于：根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值；根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。
可选的，所述分类比例按照所述第二分类参数中的分类参数确定。
可选的，所述第一级分类参数包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好。
可选的，所述第三计算单元用于将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：
按照预设的分类设置预设对应历史游客信息的各级分类，并通过对各景点相关的历史游客信息进行大数据挖掘和分类统计，从而可以计算出各景点对应历史游客信息中各级分类参数的加权值。通过各级分类参数的加权值可以判断各景点对于不同类型客户的吸引力，由此根据对象客户的游客信息，计算出各景点对应其的相关性，进而得到不同旅游线路对应其的相关性，从中选择相关性最高的一条或几条旅游线路信息作为推送内容展示给客户，从而可以更好地匹配用户的兴趣和意愿。
附图说明
图1是本发明实施例中一种旅游线路推送方法的流程图；
图2是本发明实施例中一种旅游线路推送系统的结构示意图。
具体实施方式
为了能挖掘潜在客户群体，旅游经营部门会在终端(如相关网站或APP)推送某些具有主题特色的旅游线路或者新设立的旅游线路给这些客户对象，进行旅游产品的宣传。然而目前，很多旅游线路的推送信息并不符合特定客户的实际需求，所以难以使客户产生兴趣，甚至还可能因此对此类推送消息产生厌烦。
针对上述现有技术中存在的技术问题，本发明实施例按照分类设置预设对应历史游客信息的各级分类，并通过对各景点相关的历史游客信息进行大数据挖掘和分类统计，从而可以计算出各景点对应历史游客信息中各级分类参数的加权值。通过各级分类参数的加权值可以判断各景点对于不同类型客户的吸引力，由此根据对象客户的游客信息，计算出各景点对应其的相关性，进而得到不同旅游线路对应其的相关性，从中选择相关性最高的一条或几条旅游线路信息作为推送内容展示给客户，从而可以更好地匹配用户的兴趣和意愿。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
本发明实施例的一种旅游线路推送方法，可以由云网络中的网络服务器实施。如图1所示，所述旅游线路推送方法可以包括：
步骤S101，获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息。
通过大数据挖掘可以实现所述步骤S101。在具体实施中，可以是首先获取游客参加过的所有旅游线路的历史数据，从而根据旅游线路中包含的景点信息，获取游客游览过的所有景点。对所有游客做同样的操作，最终可以获得各景点对应所有游客的对应情况。进一步的，将游客的游客信息添加到游客与各景点的对应关系中，即可获取与每个景点相关的历史游客信息。
在具体实施中，所述历史游客信息可以包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好等参数。历史游客信息还可以包括其他内容，此处所示仅作为示例。
步骤S102，根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计，并按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值。
在具体实施中，所述预设的分类设置是对所述历史数据信息的细分。例如，游客性别可以作为对所述历史游客信息的第一级分类，相应的，性别为男和性别为女就是上述第一级分类的第二级分类。再如，游客年龄可以是所述历史游客信息的第一级分类，相应的，对游客年龄年龄段的划分，如可以包括小于18岁，在18到40岁之间，以及大于40岁的三个年龄段就是上述第一级分类游客年龄的第二级分类。可以理解的是，根据对游客信息的实际分类情况，还可以有其他级数的分类方法。为了说明方便起见，本说明书仅以两级分类作为说明示例。
相应的，对所述历史游客信息的分类统计就可以是根据某一分类信息进行的分类统计。例如，通过对景点访问的游客性别进行大数据提取，通过对景点访问的游客年龄进行大数据提取，通过对景点访问的游客职业进行大数据提取，或者通过对游客受教育程度进行大数据提取等。
在具体实施中，所述按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值。
例如，在景点P1中，按照游客性别对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3：7；按照游客年龄对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3：1：1；按照游客收入对历史游客信息分类统计，得到分类比例为1：1；按照游客受教育程度对历史游客信息分类统计，得到分类比例为1∶2。在这四个分类参数中，由于游客性别和游客年龄的分类比例的比例差较大，因此可以判定，游客性别和年龄对景点P1的影响比较大，而游客收入和游客受教育程度的影响不大。根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值，可以设置为游客性别的加权值为40％，游客年龄的加权值为30％，游客受教育程度的加权值为20％，游客收入的加权值为10％。
在具体实施中，所述按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。例如，如上述示例中，对景点P1按照游客性别对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3∶7，进行归一化处理后，得到第一级分类参数游客性别(Sex)下的第二级分类参数女性(SF)的加权值为第一级分类参数的加权值*第二级分类参数的加权值，即0.3*0.4，男性(SM)的加权值为比例为0.7*0.4。类似的，可以对其他分类进行比较，从而形成如下所示的各第二级分类参数的加权值：
Sex(40％)--SF(0.3*0.4)，SM(0.7*0.4)；
Age(30％)--A1(0.6*0.3)，A2(0.2*0.3)，A3(0.2*0.3)；
Education(20％)--E1(0.33*0.2)，E2(0.67*0.2)；
Income(10％)--I1(0.5*0.1)，I2(0.5*0.1)。
步骤S103，获取目标游客的目标游客信息，并将所述目标游客信息对应所述各级分类参数的加权值计算所述目标游客对应所述各景点的相关性。
在具体实施中，根据上述步骤S102得到的各分类参数的加权值，可以得到景点P1对应目标游客的相关性，如下所示：
P1＝SF(0.3*0.4)+SM(0.7*0.4)+A1(0.6*0.3)+A2(0.2*0.3)+A3(0.2*0.3)+E1(0.33*0.2)+E2(0.67*0.2)+I1(0.5*0.1)+I2(0.5*0.1)；
在具体实施中，计算所述目标游客对应所述各景点的相关性可以是，将目标游客的游客信息作为目标输入参数转换为相应的数值变量，并带入上述具体实施中的相关性计算公式。
例如，目标游客A登记记录的游客信息为：女性，年龄属于年龄段A2，收入属于收入水平段I1，受教育程度为初级E1，则将所述相关性计算公式中的分类参数SF，A2，I1，E1转换为1，其他分类参数转换为0，即P1＝1*(0.3*0.4)+0*(0.7*0.4)+0*(0.6*0.3)+1*(0.2*0.3)+0*(0.2*0.3)+1*(0.33*0.2)+0*(0.67*0.2)+1*(0.5*0.1)+0*(0.5*0.1)＝0.296。
步骤S104，根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性。
在具体实施中，可以将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
例如，假设有两条旅游线路L1和L2，其中，L1包括上述的景点P1和另一个景点P2，L2包括景点P3。对于景点P2，P3和P4，可以依照上述步骤S101～步骤S103，得到相应的相关性计算公式如下：
P2＝SF(0.05)+SM(0.05)+A1(0.18)+A2(0.12)+A3(0.1)+I1(0.15)+I2(0.05)+E1(0.1)+E2(0.2)；
P3＝SF(0.18)+SM(0.22)+A1(0.22)+A2(0.04)+A3(0.04)+I1(0.1)+I2(0.05)+E1(0.1)+E2(0.05)；
P4＝SF(0.15)+SM(0.15)+A1(0.1)+A2(0.05)+A3(0.05)+I1(0.15)+I2(0.15)+E1(0.1)+E2(0.1)。
因此，对于上述示例中的用户A来说，旅游线路L1的相关性为，L1(P1+P2)＝0.5*P1+0.5*P2＝05*0.296+0.5*0.42＝0.358。而旅游线路L2的相关性为，L2(P3+P4)＝0.5*P3+0.5*P4＝05*0.42+0.5*0.45＝0.435。
在本示例中，旅游路线L1和L2中的景点P1、P2、P3和P4的预设加权值均为0.5。在其他示例中，各景点的预设加权值可以根据旅游线路的规划做相应设置，例如某景点是该旅游线路中的重点主题，或者在该景点会停留较长时间时，可以相应增加该景点的预设权重值。
步骤S105，将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象，推送给所述目标游客。
在上述示例中可见，旅游线路L2对目标游客A的相关性要大于旅游线路L1，因此如果只选择推送一条旅游线路时，则可将关于旅游线路L2的信息发送给目标游客A，从而使推送的信息更接近游客的实际所需，更容易引起目标游客的兴趣。
本发明实施例通过数据挖掘历史游客信息与各景点相关的历史游客信息，可以分析出不同景点对不同类型游客的吸引力，从而有针对性地为目标游客提供符合其需求的旅游线路推送内容，更易引起目标游客的兴趣，提升宣传效果。
本发明实施例还公开了一种旅游线路推送系统。如图2所示，所述旅游线路推送系统可以包括：
第一获取单元，用于获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；分类单元，用于根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计；第一计算单元，用于按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值；第二获取单元，用于获取目标游客的游客信息；第二计算单元，用于将所述游客信息对应所述各级分类参数的加权值计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；第三计算单元，用于根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；推送单元，用于将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象。
在具体实施中，所述第一获取单元可以是首先获取游客参加过的所有旅游线路的历史数据，从而根据旅游线路中包含的景点信息，获取游客游览过的所有景点。对所有游客做同样的操作，最终可以获得各景点对应所有游客的对应情况。进一步的，将游客的游客信息添加到游客与各景点的对应关系中，即可获取与每个景点相关的历史游客信息。
在具体实施中，所述历史游客信息可以包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好等参数。历史游客信息还可以包括其他内容，此处所示仅作为示例。
在具体实施中，所述预设的分类设置是对所述历史数据信息的分类。例如，游客性别可以作为对所述历史游客信息的第一级分类，相应的，性别为男和性别为女就是上述第一级分类的第二级分类。再如，游客年龄可以是所述历史游客信息的第一级分类，相应的，对游客年龄年龄段的划分，如可以包括小于18岁，在18到40岁之间，以及大于40岁的三个年龄段就是上述第一级分类游客年龄的第二级分类。可以理解的是，根据对游客信息的实际分类情况，还可以有其他级数的分类方法。为了说明方便起见，本说明书仅以两级分类作为说明示例。
相应的，所述分类单元对所述历史游客信息的分类统计就可以是根据某一分类信息进行的分类统计。例如，通过对景点访问的游客性别进行大数据提取，通过对景点访问的游客年龄进行大数据提取，通过对景点访问的游客职业进行大数据提取，或者通过对游客受教育程度进行大数据提取等。
在具体实施中，所述第一计算单元按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值。
例如，在景点P1中，按照游客性别对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3：7；按照游客年龄对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3：1：1；按照游客收入对历史游客信息分类统计，得到分类比例为1：1；按照游客受教育程度对历史游客信息分类统计，得到分类比例为1：2。在这四个分类参数中，由于游客性别和游客年龄的分类比例的比例差较大，因此可以判定，游客性别和年龄对景点P1的影响比较大，而游客收入和游客受教育程度的影响不大。根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值，可以设置为游客性别的加权值为40％，游客年龄的加权值为30％，游客受教育程度的加权值为20％，游客收入的加权值为10％。
在具体实施中，所述第一计算单元按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。例如，如上述示例中，对景点P1按照游客性别对历史游客信息分类统计，得到分类比例为3：7，进行归一化处理后，得到第一级分类参数游客性别(Sex)下的第二级分类参数女性(SF)的加权值为第一级分类参数的加权值*第二级分类参数的加权值，即0.3*0.4，男性(SM)的加权值为比例为0.7*0.4。类似的，可以对其他分类进行比较，从而形成如下所示的各第二级分类参数的加权值：
Sex(40％)--SF(0.3*0.4)，SM(0.7*0.4)；
Age(30％)--A1(0.6*0.3)，A2(0.2*0.3)，A3(0.2*0.3)；
Education(20％)--E1(0.33*0.2)，E2(0.67*0.2)；
Income(10％)--I1(0.5*0.1)，I2(0.5*0.1)。
在具体实施中，根据所述第一计算单元得到的各分类参数的加权值，可以通过所述第二计算单元得到景点P1对应目标游客的相关性，如下所示：
P1＝SF(0.3*0.4)+SM(0.7*0.4)+A1(0.6*0.3)+A2(0.2*0.3)+A3(0.2*0.3)+E1(0.33*0.2)+E2(0.67*0.2)+I1(0.5*0.1)+I2(0.5*0.1)；
在具体实施中，所述第二计算单元计算所述目标游客对应所述各景点的相关性可以是，将目标游客的游客信息作为目标输入参数转换为相应的数值变量，并带入上述具体实施中的相关性计算公式。
例如，目标游客A登记记录的游客信息为：女性，年龄属于年龄段A2，收入属于收入水平段I1，受教育程度为初级E1，则将所述相关性计算公式中的分类参数SF，A2，I1，E1转换为1，其他分类参数转换为0，即P1＝1*(0.3*0.4)+0*(0.7*0.4)+0*(0.6*0.3)+1*(0.2*0.3)+0*(0.2*0.3)+1*(0.33*0.2)+0*(0.67*0.2)+1*(0.5*0.1)+0*(0.5*0.1)＝0.296。
在具体实施中，可以通过所述第三计算单元将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
例如，假设有两条旅游线路L1和L2，其中，L1包括上述的景点P1和另一个景点P2，L2包括景点P3。对于景点P2，P3和P4，可以依照上述步骤S101～步骤S103，得到相应的相关性计算公式如下：
P2＝SF(0.05)+SM(0.05)+A1(0.18)+A2(0.12)+A3(0.1)+I1(0.15)+I2(0.05)+E1(0.1)+E2(0.2)；
P3＝SF(0.18)+SM(0.22)+A1(0.22)+A2(0.04)+A3(0.04)+I1(0.1)+I2(0.05)+E1(0.1)+E2(0.05)；
P4＝SF(0.15)+SM(0.15)+A1(0.1)+A2(0.05)+A3(0.05)+I1(0.15)+I2(0.15)+E1(0.1)+E2(0.1)。
因此，对于上述示例中的用户A来说，旅游线路L1的相关性为，L1(P1+P2)＝0.5*P1+0.5*P2＝05*0.296+0.5*0.42＝0.358。而旅游线路L2的相关性为，L2(P3+P4)＝0.5*P3+0.5*P4＝05*0.42+0.5*0.45＝0.435。
在本示例中，旅游路线L1和L2中的景点P1、P2、P3和P4的预设加权值均为0.5。在其他示例中，各景点的预设加权值可以根据旅游线路的规划做相应设置，例如某景点是该旅游线路中的重点主题，或者在该景点会停留较长时间时，可以相应增加该景点的预设权重值。
在上述示例中可见，旅游线路L2对目标游客A的相关性要大于旅游线路L1，因此如果只选择推送一条旅游线路时，则可通过所述推送单元将关于旅游线路L2的信息发送给目标游客A，从而使推送的信息更接近游客的实际所需，更容易引起目标游客的兴趣。
本发明实施例通过数据挖掘历史游客信息与各景点相关的历史游客信息，可以分析出不同景点对不同类型游客的吸引力，从而有针对性地为目标游客提供符合其需求的旅游线路推送内容，更易引起目标游客的兴趣，提升宣传效果。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种旅游线路推送方法，其特征在于，包括：
获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；
根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计，并按照分类比例确定所述历史游客信息中各分类参数的加权值；
获取目标游客的目标游客信息，并将所述目标游客信息对应所述各分类参数的加权值，计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；
根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；
将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象，推送给所述目标游客。
2.如权利要求1所述的旅游线路推送方法，其特征在于，所述按照分类比例确定所述历史游客信息中各级分类参数的加权值中包括：
将所述分类设置中的各分类参数进行细分，形成至少包括第一级分类参数和第二级分类参数的分级结构；
根据分类比例的比例差大小递减确定第一级分类参数中各分类参数的加权值；
根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。
3.如权利要求2所述的旅游线路推送方法，其特征在于，所述分类比例按照所述第二分类参数中的分类参数确定。
4.如权利要求2所述的旅游线路推送方法，其特征在于，所述第一级分类参数包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好。
5.如权利要求1所述的旅游线路推送方法，其特征在于，所述计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性包括：
将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
6.一种旅游线路推送系统，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取与所述旅游线路中各景点相关的历史游客信息；
分类单元，用于根据一预设的分类设置对所述历史游客信息分类统计；
第一计算单元，用于按照分类比例确定所述历史游客信息中各分类参数的加权值；
第二获取单元，用于获取目标游客的游客信息；
第二计算单元，用于将所述游客信息对应所述各级分类参数的加权值计算所述目标游客对应所述各景点的相关性；
第三计算单元，用于根据所述目标游客对应所述各景点的相关性，计算所述目标游客对应各旅游线路的相关性；
推送单元，用于将相关性排序在前的至少一条旅游线路信息作为推送对象，推送给所述目标游客。
7.如权利要求6所述的旅游线路推送系统，其特征在于，
所述分类单元用于将所述分类设置中的各分类参数进行细分，形成至少包括第一级分类参数和第二级分类参数的分级结构；
所述第一计算单元用于：
根据分类比例的比例差大小递减确定所述第一级分类参数中各分类参数的加权值；
根据分类比例的各比例数值确定所述第二级分类参数中各分类参数的加权值。
8.如权利要求7所述的旅游线路推送系统，其特征在于，所述分类比例按照所述第二分类参数中的分类参数确定。
9.如权利要求7所述的旅游线路推送系统，其特征在于，所述第一级分类参数包括：游客性别、游客年龄、游客职业、游客受教育程度、游客收入范围以及游客兴趣爱好。
10.如权利要求6所述的旅游线路推送系统，其特征在于，所述第三计算单元用于将所述目标游客对应一条旅游线路中所有景点的相关性，按照对应的预设加权值累加，计算所述旅游线路的相关性。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107730330A (zh) * 2017-11-14 2018-02-23 重庆途比达信息技术有限公司 旅游交互网络平台及其数据交互方法
CN109033325A (zh) * 2018-07-19 2018-12-18 广州慧睿思通信息科技有限公司 基于人脸识别技术的旅游终端系统及其使用方法
CN109063028A (zh) * 2018-07-09 2018-12-21 清远网博信息技术有限公司 一种旅游数据推送的方法、系统
CN109409916A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 徐子明 一种基于大数据平台的旅游营销系统
CN109859551A (zh) * 2019-03-12 2019-06-07 重庆三峡学院 一种基于多媒体的旅游文化资源管理与旅游景点教学系统
CN110444133A (zh) * 2019-08-13 2019-11-12 上饶市中科院云计算中心大数据研究院 一种旅游景点智能导游的方法和装置
CN110765361A (zh) * 2019-12-30 2020-02-07 恒大智慧科技有限公司 一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质
CN110827657A (zh) * 2018-08-14 2020-02-21 北京高德云图科技有限公司 一种景区内游览路线的显示方法及显示装置
CN111680827A (zh) * 2020-05-18 2020-09-18 苏州日煊数字科技有限公司 一种基于电子票务的云计算路线规划系统的工作方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102654859A (zh) * 2011-03-01 2012-09-05 北京彩云在线技术开发有限公司 一种歌曲推荐方法及系统
CN103020308A (zh) * 2013-01-07 2013-04-03 北京趣拿软件科技有限公司 旅游攻略项目的推荐方法及装置
CN103885983A (zh) * 2012-12-21 2014-06-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种旅游线路的确定方法、优化方法以及装置
CN104239466A (zh) * 2014-09-02 2014-12-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 向用户推荐项目的方法、装置及设备
CN104463730A (zh) * 2014-12-29 2015-03-25 广州神马移动信息科技有限公司 基于旅游目标地域来挖掘旅游路线的方法和设备
CN105069717A (zh) * 2015-07-29 2015-11-18 陕西师范大学 一种基于游客信任度的个性化旅游线路推荐方法
CN105574200A (zh) * 2015-12-29 2016-05-11 成都陌云科技有限公司 基于历史记录的用户兴趣提取方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102654859A (zh) * 2011-03-01 2012-09-05 北京彩云在线技术开发有限公司 一种歌曲推荐方法及系统
CN103885983A (zh) * 2012-12-21 2014-06-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种旅游线路的确定方法、优化方法以及装置
CN103020308A (zh) * 2013-01-07 2013-04-03 北京趣拿软件科技有限公司 旅游攻略项目的推荐方法及装置
CN104239466A (zh) * 2014-09-02 2014-12-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 向用户推荐项目的方法、装置及设备
CN104463730A (zh) * 2014-12-29 2015-03-25 广州神马移动信息科技有限公司 基于旅游目标地域来挖掘旅游路线的方法和设备
CN105069717A (zh) * 2015-07-29 2015-11-18 陕西师范大学 一种基于游客信任度的个性化旅游线路推荐方法
CN105574200A (zh) * 2015-12-29 2016-05-11 成都陌云科技有限公司 基于历史记录的用户兴趣提取方法

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109409916A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 徐子明 一种基于大数据平台的旅游营销系统
CN109409916B (zh) * 2017-08-18 2021-10-22 重庆赫皇科技咨询有限公司 一种基于大数据平台的旅游营销系统
CN107730330A (zh) * 2017-11-14 2018-02-23 重庆途比达信息技术有限公司 旅游交互网络平台及其数据交互方法
CN109063028A (zh) * 2018-07-09 2018-12-21 清远网博信息技术有限公司 一种旅游数据推送的方法、系统
CN109033325A (zh) * 2018-07-19 2018-12-18 广州慧睿思通信息科技有限公司 基于人脸识别技术的旅游终端系统及其使用方法
CN110827657A (zh) * 2018-08-14 2020-02-21 北京高德云图科技有限公司 一种景区内游览路线的显示方法及显示装置
CN109859551A (zh) * 2019-03-12 2019-06-07 重庆三峡学院 一种基于多媒体的旅游文化资源管理与旅游景点教学系统
CN110444133A (zh) * 2019-08-13 2019-11-12 上饶市中科院云计算中心大数据研究院 一种旅游景点智能导游的方法和装置
CN110765361A (zh) * 2019-12-30 2020-02-07 恒大智慧科技有限公司 一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质
CN111680827A (zh) * 2020-05-18 2020-09-18 苏州日煊数字科技有限公司 一种基于电子票务的云计算路线规划系统的工作方法
CN111680827B (zh) * 2020-05-18 2024-02-02 湖南小蝌蚪网络科技有限公司 一种基于电子票务的云计算路线规划系统的工作方法

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