CN110955740B - 一种基于路径大数据的旅游资源调度方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，包括如下步骤：S1、获取每位游客的初始路径；S2、对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；S3、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；S4、生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行适配的资源调度。并基于上述方法，提出对应系统，改变了原有景区移动性服务资源配置的固定模式，通过生成游客路径大数据，对景区内游客的需求进行定量化的数据分析，有利于制定个性化移动性服务资源配置，提高游客旅游体验。

Description

一种基于路径大数据的旅游资源调度方法和系统

技术领域

本发明涉及路径追踪和资源调度技术领域，更具体地说是涉及一种基于路径大数据的旅游资源调度方法和系统。

背景技术

随着旅游市场的不断走俏，游客对景区的移动性服务质量提出更高的要求，然而目前，旅游景区的移动性服务资源——引导讲解员、交通疏导指挥人员、移动售卖点、电瓶车辆停靠站等——通常采用固定模式进行配置，例如固定分配在景区人流量大的地点、热门景点附近，电瓶车采用固定的车辆站点和路线，均不能够根据游客的实际需求进行适应性变化；或者，按照班次表等固定模式对移动性服务资源的位置进行调度，即便偶尔实行临机调度，也仅仅是依靠人为观察和经验预测，严重缺乏定量化的数据分析，因此难以满足游客的实际需求。

为了满足游客的变化性需求，提高景区的服务质量，同时避免服务资源的浪费，景区内移动性服务资源应该根据游客的真实需求进行适应性变化，而非简单的固定模式配置，因此对景区内游客的定位以及游客特殊行进轨迹与景区内场景属性的匹配判定，将成为了解游客需求的一个重要途径。

综上所述，如何在节省景区服务资源的同时，满足不同时间段游客对景区的服务需求，以达到个性化移动服务定制，提高游客旅游体验，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于路径大数据的旅游资源调度方法和系统，通过获取游客的定位信息，串联生成游客的游玩路径，再通过对游客游玩路径进行一系列处理，获取每位游客游玩路径的路径特征并生成标引标签，整合全部游客的标引路径，生成标引的游客路径大数据，进而筛选出需要进行移动性服务的位置点，对其进行适配的移动性服务资源调度，以期根据游客的真实需求，实现景区内个性化移动服务定制，提高游客旅游体验。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，包括如下步骤：

S1、获取每位游客的初始路径；

S2、对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

S3、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

S4、生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行适配的资源调度。

优选的，所述S1通过对游客的手机、智能导游机进行定位，或者在景区内部署标签读取器，通过读取门票的电子标签，确定游客位置，同时将位置信息进行实时上传，根据定位时间将定位点串联起来，生成游客的初始路径。由于智能手机普遍具备定位及定位信息实时上传的功能，同时游览必备的智能导游机也能够达到与手机定位同样的效果，因此，利用智能手机或者智能导游机的定位及定位信息的实时上传功能，是获取游客一系列具体时间点以及位置信息的精准高效的途径；另外，为了考虑特殊游客的需求，比如没有携带智能手机或者智能导游机的游客，景区内部署一定数量的标签读取器，当游客进入到景区内某景点时，可以利用该景点的标签读取器读取门票的电子标签，进而通过获取标签读取器的位置信息，对该游客进行定位，并将定位信息实时上传。

优选的，所述S2中的预处理是指对初始路径中由于定位不准确或者计时错误产生的错误的位置点和时间点进行过滤，并将定位的频率统一为30秒每次，避免由于获取的位置或者时间信息错误，导致生成错误的游客路径，造成移动性服务资源的错误调度，引起不必要的资源浪费，因此为了生成准确的游客路径，将对初始路径中的位置点和时间点进行清洗过滤，确保生成的游客路径的正确性；另外，由于每种设备的定位频率不统一，易导致系统对定位时间计算混乱，因此规定定位频率定位30秒每次，便于系统对定位时间进行统计。

优选的，所述S3包括如下四个具体步骤：

将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；具体的，设定网格中定位数量阈值以及停驻时间阈值，并将实际定位数量以及实际的停驻时间分别与预设阈值进行比对，定位数量和停驻时间中至少存在一个大于对应的预设阈值，则表明所述网格与游客的关联度较强；关联度弱的则直接舍弃，降低系统计算量，提高计算效率；

获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据所述目标的属性，分析所述分段路径特征；根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征；

将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签，便于后续步骤对游客路径进行索引，进而实施适配调度。

具体的，路径特征包括“折返”、“滞留”以及“循环”；其中，获取分段路径特征的第二种方式为通过SVM向量机(支持向量机)对路径进行分类，进而确定轨迹类型，由于SVM向量机的训练需要利用大量的训练集和测试集，因此SVM向量机获取的分段轨迹类型更为精准，有利于为后续筛选游客路径提供索引保障。

优选的，所述S4包括如下四个具体步骤：

将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

根据网格位置，进行对应的移动性服务资源的调度。

S4将每个具体的游客以及路径汇集为一个整体，系统能够根据全部游客路径大数据，筛选分析出大部分游客路径特征一致的具体位置点，并根据大部分的游客路径类型，适配景区内的移动性服务资源类型，以便预见性的向该位置点部署移动性服务资源，提高游客旅游体验。

根据上述方法，本发明提出如下系统：

一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，包括：初始路径获取模块、完整路径生成模块、路径标引模块、调度模块；其中，

所述初始路径获取模块用于获取每位游客的初始路径；

所述完整路径生成模块用于对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

所述路径标引模块用于、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

所述调度模块用于生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行对应的资源调度。

优选的，所述初始路径获取模块通过对游客的手机、智能导游机进行定位，或者在景区内部署标签读取器，通过读取门票的电子标签，确定游客位置，同时将定位信息实时上传，根据定位时间将定位点串联起来，生成游客的初始路径。

优选的，所述完整路径生成模块中的预处理是指对初始路径中由于定位不准确或者计时错误产生的错误的位置点和时间点进行过滤，并将定位时间的频率统一为30秒每次。

优选的，所述路径标引模块包括：网格切分单元、关联度判断单元、特征获取单元、标引标签生成单元；其中，

所述网格切分单元用于将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

所述关联度判断单元用于判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；

所述特征获取单元用于获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据所述目标的属性，分析所述分段路径特征；根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征；

所述标引标签生成单元用于将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签。

优选的，所述调度模块包括：大数据生成单元、条件筛选单元、网格定位单元、调度执行单元；其中，

所述大数据生成单元用于将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

所述条件筛选单元用于根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

所述网格定位单元用于根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

所述调度执行单元用于根据网格位置，进行适配的移动性服务资源的调度。

本发明具有以下有益效果：

经由上述的技术方案可知，基于现有技术，本发明提出了一种基于路径大数据的旅游资源调度方法和系统，改变了原有景区移动性服务资源配置的固定模式，通过生成游客路径大数据，对景区内游客的需求进行定量化的数据分析，有利于制定个性化移动性服务资源配置，提高游客旅游体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明的基于路径大数据的旅游资源调度的方法流程图；

图2为本发明的基于路径大数据的旅游资源调度的系统框图；

图3为本发明关于网格与游客关联度的示意图；

图4为本发明所涉及的路径特征示意图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了如下方法：

一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，包括如下步骤：

S1、获取每位游客的初始路径；

通过对游客的手机、智能导游机进行定位，并基于手机以及智能导游机的实时上传功能，获取每个具体时间点的定位信息，根据时间点将定位的位置点串联，即获取游客的初始路径，该路径反映了该游客的位置随着时间的流逝的移动变化过程，当然，针对部分没有配备手机或者智能导游机的游客，或者存在上述设备电量耗尽等其他情况，在旅游景区内部署一定数量标签读取器，游客在扫描门票的电子标签时，通过对扫描该门票的电子标签的标签读取器的定位，获取游客的位置信息，并同样能够实时上传定位信息，再根据每个定位信息的上传时间，将位置点串联，获取游客的初始路径。

S2、对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

获取初始路径的位置点或者时间点存在定位不准确以及计时错误的问题，为了避免上述问题，防止生成错误的游客路径，导致服务资源调度浪费，本发明设置预处理步骤，对明显错误的定位信息以及定位时间进行清洗、过滤，由于每台设备的定位频率不同，因此定位信息上传的时间间隔不同，例如，存在10秒钟上传一次、30秒钟上传一次或者1分钟上传一次的情况，为了将定位频率统一化，预设统一上传频率为30秒每次，针对上传频率为10秒每次的设备，可以采样第三次上传的位置信息，针对上传频率为1分钟每次的设备，可以将相邻两个定位位置点的中间点作为增加采样的位置点，进而形成30秒每次的定位频率。

S3、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

所述S3包括如下四个具体步骤：

将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；

获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据所述目标的属性，分析所述分段路径特征；根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征；

将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签。

具体的，判定网格与游客关联强度的方法如下：设定网格中定位数量阈值以及停驻时间阈值，并将实际定位数量以及实际的停驻时间分别与预设阈值进行比对，定位位置点数量和停驻时间中至少存在一个大于对应的预设阈值，则表明所述网格与游客的关联度较强，例如定位位置点数量大于预设阈值，或者停驻时间大于预设阈值，则该游客可能存在反复折返或者停驻行为；如果定位数量和停驻时间全部小于对应的预设阈值，则表明所述网格与游客的关联度弱，关联度弱则表明游客仅途径该网格，可以将该网格舍弃，减少不必要的计算量。

另外，在获取分段路段特征时，存在两种方式，第一种方式为：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，例如该网格在空间坐标点上与某个景点、购物店、旅店、车站等目标重叠，或者小于某一个预设的阈值，则确定网格所归属与上述某具体目标，根据归属的目标属性，分析所述分段路径特征，比如，归属目标为景点或者购物店，根据景点及购物店的性质，游客在该网格内的分段路径特征应为“折返”，归属目标为车站，根据在车站进站排队时呈现线性缓慢移动的性质，游客在该网格内的分段路径特征应为“滞留”，同样的，网格归属于具有“循环”属性的建筑物或者空间，则将游客在该网格内的分段路径特征记为“循环”；第二种方式为：根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征，该方式利用SVM向量机对网格内分段路径进行分类以确定轨迹类型，具体的，将空间形状不规则的网格映射为一个规则的网格矩阵，以便获取行进轨迹在网格矩阵内的阵列点分布，由于SVM向量机具备高维模式识别能力，产生的分类器简介，用到的样本信息少，因此即使网格矩阵内的阵列点分布转化为多维度向量，也不会给SVM向量机的存储和计算带来麻烦；将阵列点分布转化为多维度向量后，输入到训练完成的SVM向量机，即可有SVM向量机对其进行分类，获取分段轨迹类型，由于SVM向量机的训练需要利用大量的训练集和测试集，因此SVM向量机获取的分段轨迹类型更为精准，有利于为后续筛选游客路径提供索引保障。

S4、生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行适配的资源调度。

将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

根据网格位置，进行对应的移动性服务资源的调度。

具体的，根据调度的移动性服务资源的类型，确定筛选条件，再根据筛选条件对标引的游客路径大数据中进行筛选，筛选出一定数量的游客路径，例如，希望为排队滞留的游客提供疏导服务，则设定筛选条件为具备“滞留”标引的游客路径，进而按照筛选条件进行筛选，筛选出一定数量的具有“滞留”标签的游客路径，并确定与筛选出的全部路径关联性抢的网格，获取网格位置，可以预见性的向该网格部署疏导所需的人力物力等资源。

如图2所示，

一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，包括：初始路径获取模块1、完整路径生成模块2、路径标引模块3、调度模块4；其中，

初始路径获取模块1用于获取每位游客的初始路径；

完整路径生成模块2用于对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

路径标引模块3用于、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

调度模块4用于生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行对应的资源调度。

为了进一步优化上述技术方案，初始路径获取模块1通过对游客的手机、智能导游机进行定位，或者在景区内部署标签读取器，通过读取门票的电子标签，确定游客位置，同时将定位信息实时上传，根据定位时间将定位点串联起来，生成游客的初始路径。

为了进一步优化上述技术方案，完整路径生成模块2中的预处理是指对初始路径中由于定位不准确或者计时错误产生的错误的位置点和时间点进行过滤，并将定位的频率统一为30秒每次。

为了进一步优化上述技术方案，路径标引模块3包括：网格切分单元、关联度判断单元、特征获取单元、标引标签生成单元；其中，网格切分单元用于将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

关联度判断单元用于判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；

特征获取单元用于获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据目标的属性，分析分段路径特征；根据分段路径在网格内的分布情况，确定分段路径特征；

标引标签生成单元用于将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签。

为了进一步优化上述技术方案，调度模块4包括：大数据生成单元、条件筛选单元、网格定位单元、调度执行单元；其中，

大数据生成单元用于将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

条件筛选单元用于根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

网格定位单元用于根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

调度执行单元用于根据网格位置，进行适配的移动性服务资源的调度。

本发明中网格与游客关联度的关系如图3所示，

具体的，图3(a)中游客的路径均匀分配在各个网格中，每个网格中游客的定位点数较少，且连续的完整游客路径定位时间均匀分散，因此游客仅途径该空间区域，与网格的关联度弱，即可不对该游客的在该空间区域内的路径进行分析。

图3(b)中游客的路径在A网格内的定位点较多或者停驻时间较长时，说明该游客在该网格中具有反复折返或者停驻的行为，因此，证明游客与A网格的关联度较强，进而分析游客该分段路径的路径特征，并与A网格的网格属性进行匹配，生成对应标引。

本发明中路径特征分为三种，如图4所示，

具体的，当游客与网格的关联度强时，通过SVM向量机进行分类确定轨迹类型，图4(a)路径特征为“折返”的示意图，一般在景点参观或者购物时会呈现该分布特征；

图4(b)路径特征为“循环”的示意图，游客在广场散步时会呈现该分布特征；

图4(c)路径特征为“停驻”的示意图，即停驻时间较长，证明游客在线性缓慢移动，一般表示游客在排队且出现滞留的情况。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取每位游客的初始路径；

S2、对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

S3、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

S4、生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行适配的资源调度；

其中，所述S3的具体步骤为：

将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；

获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据所述目标的属性，分析所述分段路径特征；根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征；

将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签。

2.根据权利要求1所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，其特征在于，所述S1通过对游客的手机、智能导游机进行定位，或者在景区内部署标签读取器，通过读取门票的电子标签，确定游客位置，同时将定位信息实时上传，根据定位时间将定位点串联起来，生成游客的初始路径。

3.根据权利要求1所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，其特征在于，所述S2中的预处理是指对初始路径中由于定位不准确或者计时错误产生的错误的位置点和时间点进行过滤，并将定位的频率统一为30秒每次。

4.根据权利要求1所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度方法，其特征在于，所述S4的具体步骤如下：

将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

根据网格位置，进行对应的移动性服务资源的调度。

5.一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，其特征在于，包括：初始路径获取模块(1)、完整路径生成模块(2)、路径标引模块(3)、调度模块(4)；其中，

所述初始路径获取模块(1)用于获取每位游客的初始路径；

所述完整路径生成模块(2)用于对每位游客的初始路径进行预处理，获取完整路径；

所述路径标引模块(3)用于、对每位游客的完整路径进行网格化处理，获取分段路径特征，并进行标引；

所述调度模块(4)用于生成并分析标引的游客路径大数据，对不同属性的游客路径实行对应的资源调度；

其中，所述路径标引模块(3)包括：网格切分单元、关联度判断单元、特征获取单元、标引标签生成单元；其中，

所述网格切分单元用于将完整路径进行网格切分，每个网格的大小相同；

所述关联度判断单元用于判定网格与游客的关联度，判定结果显示关联度强，则执行下一步；

所述特征获取单元用于获取关联度强的网格内的分段路径特征，包括以下两种方式：将网格的空间位置坐标与精度的电子地图进行匹配，确定网格所归属的具体目标，根据所述目标的属性，分析所述分段路径特征；根据所述分段路径在所述网格内的分布情况，确定所述分段路径特征；

所述标引标签生成单元用于将获取的分段路径特征作为分段路径标引标签。

6.根据权利要求5所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，其特征在于，所述初始路径获取模块(1)通过对游客的手机、智能导游机进行定位，或者在景区内部署标签读取器，通过读取门票的电子标签，确定游客位置，同时将定位信息实时上传，根据定位时间将定位点串联起来，生成游客的初始路径。

7.根据权利要求5所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，其特征在于，所述完整路径生成模块(2)中的预处理是指对初始路径中由于定位不准确或者计时错误产生的错误的位置点和时间点进行过滤，并将定位的频率统一为30秒每次。

8.根据权利要求5所述的一种基于路径大数据的旅游资源调度系统，其特征在于，所述调度模块(4)包括：大数据生成单元、条件筛选单元、网格定位单元、调度执行单元；其中，

所述大数据生成单元用于将标引的全部游客路径聚集在一起，生成游客路径大数据；

所述条件筛选单元用于根据移动性服务资源的类型，确定筛选条件，对游客路径大数据进行筛选，选取一定数量的游客路径；

所述网格定位单元用于根据筛选出的游客路径，确定与游客关联度大的网格，并确定其位置；

所述调度执行单元用于根据网格位置，进行适配的移动性服务资源的调度。

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