CN109300061A - 一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统 - Google Patents

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徐岸峰
王宏起
王波
韩忠春
辛江
杜杰慧
张启媛
单子丹
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Harbin University of Science and Technology
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    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，包括降噪自动编码器、特征提取模块、数据预处理模块、推荐计算模块、专家评价模块、推荐结果输出模块、客户反馈模块和存储模块。本发明的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统通过科学的信息组织和呈现形式让游客方便快捷的获取旅游信息，帮助游客更好的安排旅游计划并形成旅游决策。游客在旅游信息获取、旅游计划决策过程中都能感受到智慧旅游带来的全新服务体验。

Description

一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统
技术领域
本发明属于智能旅游技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统。
背景技术
智慧旅游，也被称为智能旅游。就是利用云计算、物联网等新技术，通过互联网/移动互联网，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息，及时发布，让人们能够及时了解这些信息，及时安排和调整工作与旅游计划，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果。智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游体验、旅游管理、旅游服务和旅游营销的四个层面。
智慧旅游利用信息化的技术，把一些旅游资源进行整合，然后为广大游客量身定做，提供适需对路的旅游产品。如澳门2012年接待内地游客1000多万，它的信息平台能够体现各省的具体人数及排名。但在国内许多旅游城市每年接待的游客数量远高于澳门旅客人数，可他们分别都来自哪里，各有多少人，不清楚；连客源地构成情况、游客指向及发展趋势不明朗。由此很难开发出具有针对性适销对路的旅游产品。
发明内容
本发明的目的在于弥补现有技术的空白，提供一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统。
其技术方案如下：
一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，包括降噪自动编码器、特征提取模块、数据预处理模块、推荐计算模块、专家评价模块、推荐结果输出模块、客户反馈模块和存储模块；
所述降噪自动编码器用于对深度学习网络中的每一层提取不同的抽象特征；
所述特征提取模块用于从用户历史行为记录中提取其偏好向量；
所述数据预处理用于对特征提取模块的数据进行预处理，并将处理结果发送给推荐计算模块；
所述推荐计算模块用于对数据预处理模块的处理结果进行有针对性的推荐计算，并将计算结果发送给推荐结果输出模块；
所述专家评价模块用于专家根据系统的分析结果结合专业知识和旅游的最新资讯给出推荐意见，并将意见发送给推荐结果模块；
所述推荐结果输出模块用于将推荐计算模块和专家评价模块的意见进行综合分析，给出最终的推荐结果；
所述客户反馈模块用于客户对推荐结果进行反馈和评价；
所述存储模块用于存储历史推荐结果以及客户对推荐结果的评价，方便查询。
进一步，所述用户历史行为记录包括用户查询的景点、线路、购买车票或飞机票的目的地、酒店预订信息、曾经出游的路线、出游的时间等。
进一步，所述预处理包括去除无意义的信息和干扰信息。
进一步，还包括分析模块用于分析存储模块的历史信息，提高推荐结果的采纳率。
本发明的有益效果：
本发明的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统通过科学的信息组织和呈现形式让游客方便快捷的获取旅游信息，帮助游客更好的安排旅游计划并形成旅游决策。游客在旅游信息获取、旅游计划决策过程中都能感受到智慧旅游带来的全新服务体验。
附图说明
图1为本发明的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
参照图1，一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，包括降噪自动编码器、特征提取模块、数据预处理模块、推荐计算模块、专家评价模块、推荐结果输出模块、客户反馈模块和存储模块；
所述降噪自动编码器用于对深度学习网络中的每一层提取不同的抽象特征；
所述特征提取模块用于从用户历史行为记录中提取其偏好向量；
所述数据预处理用于对特征提取模块的数据进行预处理，并将处理结果发送给推荐计算模块；
所述推荐计算模块用于对数据预处理模块的处理结果进行有针对性的推荐计算，并将计算结果发送给推荐结果输出模块；
所述专家评价模块用于专家根据系统的分析结果结合专业知识和旅游的最新资讯给出推荐意见，并将意见发送给推荐结果模块；
所述推荐结果输出模块用于将推荐计算模块和专家评价模块的意见进行综合分析，给出最终的推荐结果；
所述客户反馈模块用于客户对推荐结果进行反馈和评价；
所述存储模块用于存储历史推荐结果以及客户对推荐结果的评价，方便查询。
所述用户历史行为记录包括用户查询的景点、线路、购买车票或飞机票的目的地、酒店预订信息、曾经出游的路线、出游的时间等。
所述预处理包括去除无意义的信息和干扰信息。
还包括分析模块用于分析存储模块的历史信息，提高推荐结果的采纳率。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，包括降噪自动编码器、特征提取模块、数据预处理模块、推荐计算模块、专家评价模块、推荐结果输出模块、客户反馈模块和存储模块；
所述降噪自动编码器用于对深度学习网络中的每一层提取不同的抽象特征；
所述特征提取模块用于从用户历史行为记录中提取其偏好向量；
所述数据预处理用于对特征提取模块的数据进行预处理，并将处理结果发送给推荐计算模块；
所述推荐计算模块用于对数据预处理模块的处理结果进行有针对性的推荐计算，并将计算结果发送给推荐结果输出模块；
所述专家评价模块用于专家根据系统的分析结果结合专业知识和旅游的最新资讯给出推荐意见，并将意见发送给推荐结果模块；
所述推荐结果输出模块用于将推荐计算模块和专家评价模块的意见进行综合分析，给出最终的推荐结果；
所述客户反馈模块用于客户对推荐结果进行反馈和评价；
所述存储模块用于存储历史推荐结果以及客户对推荐结果的评价，方便查询。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，其特征在于，所述用户历史行为记录包括用户查询的景点、线路、购买车票或飞机票的目的地、酒店预订信息、曾经出游的路线、出游的时间。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，其特征在于，所述预处理包括去除无意义的信息和干扰信息。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习旅游的个性信息推荐平台系统，其特征在于，还包括分析模块用于分析存储模块的历史信息，提高推荐结果的采纳率。
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