CN110765361A

CN110765361A - 一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质

Info

Publication number: CN110765361A
Application number: CN201911392204.3A
Authority: CN
Inventors: 陈宇博
Original assignee: Evergrande Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Evergrande Intelligent Technology Co Ltd
Priority date: 2019-12-30
Filing date: 2019-12-30
Publication date: 2020-02-07

Abstract

本发明公开了一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质，所述方法包括：接受用户发送的景点推荐请求，所述推荐请求包括计划行程时间和目的地区域；根据所述推荐请求，筛选出所有符合所述推荐请求的旅游景点；根据所述用户标签，结合预测模型计算出用户到各个所述旅游景点的倾向率

；根据各个所述旅游景点的倾向率大小，以用户到各个所述旅游景点的距离最短为条件，推荐旅游路线；建立旅游线路时间预测计算模型；将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点推荐给用户。本发明根据用户的属性标签，所有景点按照推测的旅客喜爱的优先级进行排序，再根据用户设置的计划行程时长与各景点的行程时间，规划出最佳的旅游路线。

Description

一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于用户信息的景点推荐方法、装置及存储介质。

背景技术

当前旅游城市都不再是单一一种的旅游业态，是多元化复合型的旅游综合体。人们去到一处旅游城市，可以得到全方位的体验。例如说西安是以秦陵兵马俑而闻名，但说到西安也一样会去到回民街满足吃的需求，去到华山满足自然风光的需求等等。旅客们也不再满足于整个旅游体验只有秦陵兵马俑博物馆这一单一的景点，因为大家都不远千里而来，自然要玩得尽兴，更何况城市建设已经提供了这么多选择。但如何安排自己的行程，如何得到一个满意的行程，很多旅客搜寻了很多攻略都找不到满意答案。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关记述中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供一种基于用户信息的景点推荐方法，能够根据用户的属性标签，帮助用户规划出最佳的旅游计划。

为实现上述目的，本发明提供一种基于用户信息的景点推荐方法，所述方法包括：

接受用户发送的景点推荐请求，所述推荐请求包括计划行程时间和目的地区域；

根据所述推荐请求，筛选出所有符合所述推荐请求的旅游景点；

获取用户信息，并根据所述用户信息给用户匹配用户标签；

根据所述用户标签，结合预测模型计算出用户到各个所述旅游景点的倾向率；

根据各个所述旅游景点的倾向率大小，按照由大至小进行排列得到数组{}；

获取用户的地理位置以及各个所述旅游景点的地理位置，并计算所述用户到各个所述旅游景点的距离，

以用户到各个所述旅游景点的距离最短为条件，推荐旅游路线；

建立旅游线路时间预测计算模型，计算所述旅游路线的行程时间；

将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点推荐给用户。

进一步地，所述倾向率

的计算公式为：

，其中

表示单个标签的倾向率，h表示用户，i表示标签，

表示单个标签的权重，a为正整数，取值范围为[2,+∞]。

进一步地，所述用户标签包括年龄标签、婚姻标签、职业标签以及爱好标签。

进一步地，通过优序对比法计算所述单个标签

的权重。

进一步地，所述旅游线路时间预测计算模型的公式为：

,其中为用户位置到距离最近的景点的行程时间，

为到下一个距离最近的景点的行程时间，m 为正整数，取值范围为[2,+∞]。

进一步地，所述用户位置到距离最近的景点的行程时间包括步行时间和游览时间。

进一步地，包括：

根据所述各景点位置和所述游客的位置路线的道路情况和所述游客步行速度，计算各景点间步行所需要的时间。

进一步地，所述将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点推荐给用户包括：

将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点生成景点列表图形界面，其中景点列表图形界面包括各个景点的位置信息、简介和风景照片缩略图。

另一方面，本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行所述计算机指令以实现上述的基于用户信息的景点推荐方法。

另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述的基于用户信息的景点推荐方法。

本发明根据用户的属性标签，所有景点按照推测的旅客喜爱的优先级进行排序，再根据用户设置的计划行程时长与各景点的行程时间，规划出最佳的旅游路线。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，其中：

图1是本发明提供的基于用户信息的景点推荐方法的第一实施方式的流程示意图。

具体实施方式

在下文中，将更全面地描述本发明的各种实施例。本发明可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本发明的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本发明理解为涵盖落入本发明的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本发明的各种实施例中，表述“A或/和B”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合，例如，可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：在本发明中，除非另有明确的规定和定义，“安装”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接、也可以是可拆卸连接、或者一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也是可以通过中间媒介间接相连；可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，本领域的普通技术人员需要理解的是，文中指示方位或者位置关系的术语为基于附图所示的方位或者位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

请参阅图1，图1是本发明的一种基于用户信息的景点推荐方法的第一实施方式的流程示意图。如图1所示，本实施方式的一种基于用户信息的景点推荐方法，至少包括如下步骤：

S1，接受用户发送的景点推荐请求，所述推荐请求包括计划行程时间和目的地区域；

用户终端与后台服务器通信连接，以使得两者可进行信息交互，交互方式包括但不限于应用程序、小程序等。当用户有旅游想法时，可通过手机、平板电脑或PC等用户终端，向后台服务器发送推荐请求，所述推荐请求包括计划行程时间和目的地区域。

其中，目的地区域包括设置旅游精确的旅游目的地或目的地类型，若设置精确目的地则会为用户针对此目的地进行推荐线路，若设置为目的地类型，则会根据设定的区域范围、景点特色搜寻满足此类的所有目的地，例如选择国家、省、市、县等等。其中行程时间包括计划前往旅游的总时长以及预计在某个时间范围内前往。

S2，根据所述推荐请求，筛选出所有符合所述推荐请求的旅游景点；

用户可通过设置目标旅游城市与设置计划行程时长t_行程，后台根据条件t_i<t_行程初步筛选出旅游城市中的所有符合的景点；其中t_i为景点推荐游览时长，i为景点序号；

S3，获取用户信息，并根据所述用户信息给用户匹配用户标签；

具体地，所述用户标签包括年龄标签、婚姻标签、职业标签以及爱好标签。后台服务器收集以往各OTA渠道以及景点运营数据，将景点

游客情况与游客的属性标签进行关联；形成表格1如下：

其中游客可分为不同职业，不同年龄段等对应不同的属性标签，例如

表示15岁至 25岁青年，表示程序员，

表示已婚有小孩，

表示热爱自然……

表示运动达人。

因此，我们可以推算在各标签条件中，人群对景点

的选择倾向率为

；例如

15岁至25岁青年对

的选择倾向率为：

进一步作为优选的实施方式，通过优序对比法计算所述单个标签的权重。其中，如表格2所示，当两个目标对比时，如果一个标签的重要程度为5，则另一标签重要程度为0;如果一个标签的重要程度为3，则另一个标签的重要程度为2，在本实施例中，重要程度数设置为A。

所以各标签对应的权重

S4，根据所述用户标签，结合预测模型计算出用户到各个所述旅游景点的倾向率

；

进一步地，所述倾向率

的计算公式为：

，其中

表示单个标签的倾向率，h表示用户，i表示标签，

表示单个标签的权重，a为正整数，取值范围为[2,+∞]。

S5，根据各个所述旅游景点的倾向率大小，按照由大至小进行排列得到数组{}；

S6，获取用户的地理位置以及各个所述旅游景点的地理位置，并计算所述用户到各个所述旅游景点的距离；

S7，以用户到各个所述旅游景点的距离最短为条件，推荐旅游路线；

S8，建立旅游线路时间预测计算模型，计算所述旅游路线的行程时间；

进一步作为优选地实施方式，所述用户位置到距离最近的景点的行程时间包括步行时间和游览时间。根据所述各景点位置和所述游客的位置路线的道路情况和所述游客步行速度，计算各景点间步行所需要的时间。

具体的，根据所述各景点位置和所述游客的位置路线的道路情况和所述游客步行速度，计算各景点间步行所需要的时间，可通过设置在景区内的摄像头拍摄游客的当前位置至推荐景点的路况图像，并通过图像识别技术识别路况图像中的人流信息，从而获取到路况信息。

S9，将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点推荐给用户。

进一步地，所述旅游线路时间预测计算模型的公式为：

,其中

为用户位置到距离最近的景点的行程时间，为到下一个距离最近的景点的行程时间，m 为正整数，取值范围为[2,+∞]。

作为本发明一种基于用户信息的景点推荐方法的一具体实施例。其具体实施方式如下：

根据行程天数

规划对应的行程路线，例如行程天数为天，预设每日的游玩时间为 10h，行程时间即为

，为了将时间最充分利用，则根据一日一条路线，共分为3条子路线；

对应景点排序数组{

}，建立其推荐游玩时间的数组{

}；

按照游玩总时间应小于行程时间原则，计算出

；得到新的满足条件的两个数组{}，{

}；

假定游客每天出发位置为市中心，按照景点位置可计算出符合用户距离市中心最远景点

，根据市内一般车速V，计算

与

之间的距离

和所需乘车时长

，其中

根据得出最终推荐路线景点范围为；也就是行程内共游玩k个景点{

}；

通过行程天数3天，我们可以得到共需3条子路线，所以我们可以从满足条件的数组{}中找到距离

Claims

1.一种基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户信息，并根据所述用户信息给用户匹配用户标签；

根据所述用户标签，结合预测模型计算出用户到各个所述旅游景点的倾向率

；

根据各个所述旅游景点的倾向率大小，按照由大至小进行排列得到数组{

}，所述倾向率

的计算公式为：

，其中

表示单个标签的倾向率，h表示用户，i表示标签，

表示单个标签的权重，a为正整数，取值范围为[2,+∞]；

获取用户的地理位置以及各个所述旅游景点的地理位置，并计算所述用户到各个所述旅游景点的距离；

2.根据权利要求1所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，所述用户标签包括年龄标签、婚姻标签、职业标签以及爱好标签。

3.根据权利要求2所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，通过优序对比法计算所述单个标签

的权重。

4.根据权利要求3所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，所述旅游线路时间预测计算模型的公式为：

,其中

为用户位置到距离最近的景点的行程时间，为到下一个距离最近的景点的行程时间，m为正整数，取值范围为[2,+∞]。

5.根据权利要求4所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，所述用户位置到距离最近的景点的行程时间包括步行时间和游览时间。

6.根据权利要求5所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的基于用户信息的景点推荐方法，其特征在于，所述将满足所述行程时间小于所述计划行程时间的景点推荐给用户包括：

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行所述计算机指令以实现如权利要求1-7任一项所述的基于用户信息的景点推荐方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的基于用户信息的景点推荐方法。