CN107909188A - 用于景区静态路线的数据预处理方法 - Google Patents
用于景区静态路线的数据预处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107909188A CN107909188A CN201710980666.1A CN201710980666A CN107909188A CN 107909188 A CN107909188 A CN 107909188A CN 201710980666 A CN201710980666 A CN 201710980666A CN 107909188 A CN107909188 A CN 107909188A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sight spot
- value
- data
- sight
- spot
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/14—Travel agencies
Abstract
本发明提供了用于景区静态路线的数据预处理方法,属于数据处理领域,包括:对景区中各景点设定价值基础值,确定对各景点价值产生影响的基本数据,结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重;输入对每个景点对应的数值,根据与每个景点对应的权重,得到每个景点的默认价值。通过在确定景点价值过程中引入了影响景点价值的外部因素的权重的概念,能够得到在外界因素影响下各景点的实际价值,从而为后续的游客游览路线规划做好的铺垫,进而实现提高游览路线以及游览时间的有效利用,最终提高游客在景点游览的体验。
Description
技术领域
本发明属于数据处理领域,特别涉及用于景区静态路线的数据预处理方法。
背景技术
当前国民的假期较为集中在春节和国庆时段,由于假期过于集中导致各景点人流量很大,严重影响了游客的游玩体验,另外由于每位游客感兴趣的景点或对多个景点的偏好不同,在景区规划下游客无法获取到针对自身的定制化的旅游路线,降低了游客的游览体验。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足,本发明提供了通过引入权重的概念,能够确定各景点实际的景点价值,便于确定游览路线,最终提高游览体验的用于景区静态路线的数据预处理方法。
为了达到上述技术目的,本发明提供了用于景区静态路线的数据预处理方法,所述数据预处理方法,包括:
对景区中各景点设定价值基础值,确定对各景点价值产生影响的基本数据,结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重;
输入对每个景点对应的数值,根据与每个景点对应的权重,得到每个景点的默认价值。
可选的,所述确定对各景点价值产生影响的基本数据,包括:
根据对游览各景点的游客特征,将游客进行分类,得到分类后代表游客的群体参数;
根据游客群体参数确定权重数据集的总体分布函数;
确定权重数据集中每个权重数据个体相对于权重数据总体分布的关联度。
可选的,所述结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重,包括:
对构建的数列进行排序,对排序后的数据进行权重信息集结;
对处理后的权重信息进行归一化处理,得到与每个景点价值对应的权重。
可选的,所述数据预处理方法,还包括:
确定景点的节点代价。
可选的,所述数据预处理方法,还包括:
构建代表各景点之间相对距离的地图模型;
可选的,所述构建代表各景点之间相对距离的地图模型,包括:
输入景点的实际地图map;
将地图表示为为三元组<G,Sstart,Sgoal>,其中G=(N,A,c)表示状态空间图,N为状态节点集合,A为弧的集合。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是:
通过在确定景点价值过程中引入了影响景点价值的外部因素的权重的概念,能够得到在外界因素影响下各景点的实际价值,从而为后续的游客游览路线规划做好的铺垫,进而实现提高游览路线以及游览时间的有效利用,最终提高游客在景点游览的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的用于景区静态路线的数据预处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
本发明提供了用于景区静态路线的数据预处理方法,如图1所示,所述数据预处理方法,包括:
11、对景区中各景点设定价值基础值,确定对各景点价值产生影响的基本数据,结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重;
12、输入对每个景点对应的数值,根据与每个景点对应的权重,得到每个景点的默认价值。
在实施中,为了能够对游客游览景点的路径进行划分,需要确定代表各景点游玩必要性的景点价值。而为了确定景点价值,需要依次确定影响个景点价值的权重。权重确立后,意味着得到了对景点价值的影响因素,就得到了较为贴近实际的景点价值计算方式,只需要输入不同景点的数值就可得到这些景点的默认价值。
然后为了显示出游客所选的景点的优先性,还会对游客所选的景点按照先后顺序赋予不同程度的附加价值,从而完成对模型中景点价值的修正。
为了凸出游客所选择的景点优先级,进行了如下的技术设计:游客在操作界面先后选择数个目标景点,这些被选择的景点的景点价值(其中j为对应选择的景点编号),将输入数据处理函数h2得到被修正后的景点价值从而得到了所有景点的价值的精确数值。
这里处理函数的表达式为
其中ωj为确定的权重,aj为对应的价值项(不同的景点特征去不同的价值,这些价值及集合成了景点的价值)
给出处理函数h2
有
其中kj为根据意向的优先度设置的调值参数,意向优先度高就给出大的数值。而且调整比例可以根据实际需求调整。
可选的,所述确定对各景点价值产生影响的基本数据,包括:
根据对游览各景点的游客特征,将游客进行分类,得到分类后代表游客的群体参数;
根据游客群体参数确定权重数据集的总体分布函数;
确定权重数据集中每个权重数据个体相对于权重数据总体分布的关联度。
在实施中,确定基本数据的步骤详细分为以下四步,具体为:
1)根据游客的特点将其分为不同类别,每一个类别为游客群体中一个对象Pi,通过对每一个类别进行调查得出各个影响因素权重的平均值,最总得到游客群体集Pk(k=1,2,…,y)对指标i的权重数据集为Xi={x1,x2,…,xy}。
2)求解权重数据集的总体分布函数。根据正态分布N(μ,σ2)的普适性,Xi={x1,x2,…,xy}为来自指标i的权重数据总体的一组样本值,将指标i的权重数据集Xi的最大似然估计量作为权重数据集总体分布的特征函数,由下式得到μ和σ2的最大似然估计量
3)将权重数据分解为“强差异性数据”和“弱差异性数据”。将[μ-σ,μ+σ]作为权重数据分布的趋势区间,将落入该区间的权重数据个体称为“弱差异性数据”,落在该区域外的称为“强差异性数据”。
4)计算权重数据个体xk相对于权重数据总体分布的关联度εk,具体过程如下
(1)计算权重个体相对于总体分布均值μ的绝对距离:
Δk=|xk-μ|,k=1,2,…,y。
(2)对绝对距离进行规范化处理和差异性分析,对上式结果进行再次处理,
其中Δk(min)、Δk(max)分别为绝对值集合{Δ1,Δ2,…,Δy}的最大值和最小值;ρ为分辨系数,取值范围为(0,1)。
可选的,所述结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重,包括:
对构建的数列进行排序,对排序后的数据进行权重信息集结;
对处理后的权重信息进行归一化处理,得到与每个景点价值对应的权重。
在实施中,为了准确确定计算各景点价值的权重,需要执行以下步骤:
定义1:设函数f:Rn→R,令其中ωj是与函数f相关联的权重,ωj∈[0,1],bj是数据组(a1,a2,….,an)中第j个最大的元素。
定义2:设<v1,a1>,<v2,a2>,…..,<vn,an>为n个二维数组,令
其中:vj为aj的诱导值;v-index(j)是vj按从大到小进行排序后的第j大的数的下标;W=(ω1,ω2,ωn)T为加权向量,ωj与aj的诱导值大小无关,而与aj的诱导值所在位置有关,其算法如下。
1)对(a1,a2,....,an)从大到小进行排序,编号从0开始,结果为b0≥b1≥…≥bn-1。由于数据的权重ωj由组合数直接决定,且于是可根据下式得到权重:
由组合数的性质可知所以有
2)利用该算法进行权重信息集结是,将权重数据个体xk作为aj,将与xk对应的εk作为vj,则y个权重数据个体的εk和权重数据个体xk就构成了y个数据对
(<ε1,x1>,<ε2,x2>,…,<εn,xn>)
3)将各指标权重信息集结进行归一化处理,得到指标的最后权重:
可选的,所述数据预处理方法,还包括:
确定景点的节点代价。
在实施中,景点的节点代价vi则通过函数g(z)得到(其中z为或根据是否为游客选择的景点而做出选择。(这其中节点代价与节点价值成反比关系)
可选的,所述数据预处理方法,还包括:
构建代表各景点之间相对距离的地图模型;
构建代表各景点之间相对距离的地图模型,包括:
输入景点的实际地图map;
将地图表示为为三元组<G,Sstart,Sgoal>,其中G=(N,A,c)表示状态空间图,N为状态节点集合,A为弧的集合。
在实施中,通过上面参数设置和图形抽象为点与线之间的关系使得能够在图中上赋予路径价值,转化之后整个地图就成为了数据的集合,能够被直接用于路径价值计算模型得出数值最优解。
本发明提供了用于景区静态路线的数据预处理方法,包括:对景区中各景点设定价值基础值,确定对各景点价值产生影响的基本数据,结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重;输入对每个景点对应的数值,根据与每个景点对应的权重,得到每个景点的默认价值。通过在确定景点价值过程中引入了影响景点价值的外部因素的权重的概念,能够得到在外界因素影响下各景点的实际价值,从而为后续的游客游览路线规划做好的铺垫,进而实现提高游览路线以及游览时间的有效利用,最终提高游客在景点游览的体验。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述,不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述数据预处理方法,包括:
对景区中各景点设定价值基础值,确定对各景点价值产生影响的基本数据,结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重;
输入对每个景点对应的数值,根据与每个景点对应的权重,得到每个景点的默认价值。
2.根据权利要求1所述的用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述确定对各景点价值产生影响的基本数据,包括:
根据对游览各景点的游客特征,将游客进行分类,得到分类后代表游客的群体参数;
根据游客群体参数确定权重数据集的总体分布函数;
确定权重数据集中每个权重数据个体相对于权重数据总体分布的关联度。
3.根据权利要求1所述的用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述结合得到的基本数据,确定影响各景点价值的权重,包括:
对构建的数列进行排序,对排序后的数据进行权重信息集结;
对处理后的权重信息进行归一化处理,得到与每个景点价值对应的权重。
4.根据权利要求1所述的用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述数据预处理方法,还包括:
确定景点的节点代价。
5.根据权利要求1所述的用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述数据预处理方法,还包括:
构建代表各景点之间相对距离的地图模型。
6.根据权利要求5所述的用于景区静态路线的数据预处理方法,其特征在于,所述构建代表各景点之间相对距离的地图模型,包括:
输入景点的实际地图map;
将地图表示为为三元组<G,Sstart,Sgoal>,其中G=(N,A,c)表示状态空间图,N为状态节点集合,A为弧的集合。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710980666.1A CN107909188A (zh) | 2017-10-19 | 2017-10-19 | 用于景区静态路线的数据预处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710980666.1A CN107909188A (zh) | 2017-10-19 | 2017-10-19 | 用于景区静态路线的数据预处理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107909188A true CN107909188A (zh) | 2018-04-13 |
Family
ID=61840683
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710980666.1A Pending CN107909188A (zh) | 2017-10-19 | 2017-10-19 | 用于景区静态路线的数据预处理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107909188A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108877272A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-11-23 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于目的地状态的车辆导航系统和导航方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103198366A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-10 | 北京理工大学 | 一种考虑目标节点时效性的多目标路径规划方法 |
CN104634343A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-20 | 杭州格文数字技术有限公司 | 一种基于多目标优化的景区路线自动规划方法 |
CN105389620A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-03-09 | 成都中科大旗软件有限公司 | 景区景点线路推荐方法 |
CN105447592A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种乘客路径选择的分析方法及装置 |
CN106197444A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-12-07 | 厦门趣处网络科技有限公司 | 一种路线规划方法、系统 |
JP2017020859A (ja) * | 2015-07-09 | 2017-01-26 | 三菱電機株式会社 | ナビゲーション装置 |
CN106408110A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-15 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种旅游景点锁定的方法和系统 |
CN106408097A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种基于遗传算法的旅游行程规划系统 |
US20170154389A1 (en) * | 2012-10-23 | 2017-06-01 | Deem, Inc. | Methods and systems for making travel arrangements |
CN107145961A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-09-08 | 南京邮电大学 | 一种基于改进遗传算法的旅游行程规划方法 |
CN107194503A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-09-22 | 厦门大学 | 一种基于启发式算法的景区个性化线路设计方法 |
-
2017
- 2017-10-19 CN CN201710980666.1A patent/CN107909188A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170154389A1 (en) * | 2012-10-23 | 2017-06-01 | Deem, Inc. | Methods and systems for making travel arrangements |
CN103198366A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-10 | 北京理工大学 | 一种考虑目标节点时效性的多目标路径规划方法 |
CN104634343A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-20 | 杭州格文数字技术有限公司 | 一种基于多目标优化的景区路线自动规划方法 |
JP2017020859A (ja) * | 2015-07-09 | 2017-01-26 | 三菱電機株式会社 | ナビゲーション装置 |
CN105389620A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-03-09 | 成都中科大旗软件有限公司 | 景区景点线路推荐方法 |
CN105447592A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种乘客路径选择的分析方法及装置 |
CN106197444A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-12-07 | 厦门趣处网络科技有限公司 | 一种路线规划方法、系统 |
CN106408110A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-15 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种旅游景点锁定的方法和系统 |
CN106408097A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种基于遗传算法的旅游行程规划系统 |
CN107145961A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-09-08 | 南京邮电大学 | 一种基于改进遗传算法的旅游行程规划方法 |
CN107194503A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-09-22 | 厦门大学 | 一种基于启发式算法的景区个性化线路设计方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
胡涛: "景区个人偏好路径规划算法研究", 《硕士学位论文》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108877272A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-11-23 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于目的地状态的车辆导航系统和导航方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110211097B (zh) | 一种基于Faster R-CNN参数迁移的裂缝图像检测方法 | |
CN108460101B (zh) | 面向位置社交网络基于地理位置正则化的兴趣点推荐方法 | |
CN105139301B (zh) | 一种基于bp神经网络的导游方法 | |
CN108446470B (zh) | 基于车辆轨迹数据和人口分布的医疗设施可达性分析方法 | |
CN104809877B (zh) | 基于特征参数加权gefcm算法的高速公路地点交通状态估计方法 | |
CN108629323A (zh) | 一种景区游客链式出行一体化提供方法 | |
CN107067025A (zh) | 一种基于主动学习的数据自动标注方法 | |
CN110288121A (zh) | 基于多粒度时间注意力机制的航班客座率预测方法 | |
CN109447364A (zh) | 基于标签的电力客户投诉预测方法 | |
CN108304820A (zh) | 一种人脸检测方法、装置及终端设备 | |
CN102799635A (zh) | 一种用户驱动的图像集合排序方法 | |
Wang et al. | Hybrid computerized adaptive testing: From group sequential design to fully sequential design | |
CN107909392A (zh) | 刺激行为敏感度预测方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN109977322A (zh) | 出行方式推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
CN107506499A (zh) | 兴趣点与建筑物之间建立逻辑关系的方法、装置及服务器 | |
CN108681739A (zh) | 一种基于用户情感和时间动态的旅游目的地推荐方法 | |
CN109086825A (zh) | 一种基于模型自适应选择的多分类模型融合方法 | |
CN105843829A (zh) | 一种基于分层模型的大数据可信性度量方法 | |
CN105913078A (zh) | 改进自适应仿射传播聚类的多模型软测量方法 | |
CN108921210A (zh) | 一种基于卷积神经网络的云分类方法 | |
CN107169264B (zh) | 一种复杂疾病诊断系统 | |
CN107909188A (zh) | 用于景区静态路线的数据预处理方法 | |
CN111008736A (zh) | 用于新航线的开通决策方法及系统 | |
CN107133689A (zh) | 一种位置标记方法 | |
CN114021837A (zh) | 基于混合机器学习和空间地址匹配的区域用电量预测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180413 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |