CN111681138B - 一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法 - Google Patents
一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，包括以下步骤：旅游景点售票处获取买票用户的用户信息；根据用户信息在互联网获取用户交通票务信息；根据交通票务信息获取用户票务出发地、票务到达地以及票务时间；根据各票务时间计算单程花费总时间；根据最初票务出发地以及旅游目的地计算总路程；根据总路程进行用户路程离散分布的计算；计算获取离散程度集中的路程段；在离散程度集中的路程段中计算总路程与总时间的比值；获取比值集中的区间对应的旅游目的地；根据旅游目的地获取若干路线规划；根据路线规划计算对应的总时间并计算总路程与总时间比值；筛选比值并生成路线推荐以及票务推荐。
Description
技术领域
本发明涉及云计算、电子票务领域，尤其涉及一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法。
背景技术
旅游平台是指旅游者通过互联网与网站取得沟通，在网上安排自己的旅游路线，提出所需要的交通方式和住宿条件等等，然后由网站按照需要安排好的具体的行程。在整个过程中，旅游者也不再有传统的导游陪同，而是通互联网与网站联系，随时随地获得网站为不同的旅游者提供的个性化服务。旅游平台以其直接的面对面的服务形式，免去了旅游者不必要的时间浪费和金钱负担，它不但减少了旅游经营者为旅游者提供旅游产品服务的销售环节，而且还降低了产品成本，提高了经营效益，为旅游者提供了物美价廉优质的服务。但是，对于很多旅客而言，往往是通过单一的“路程远”、“时间长”、“没有快速载具”等进行旅游目的地的判断以及选择，这样一来会导致选择片面化。
发明内容
发明目的：
针对对于很多旅客而言，往往是通过单一的“路程远”、“时间长”、“没有快速载具”等进行旅游目的地的判断以及选择，这样一来会导致选择片面化的问题，本发明提供一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法。
技术方案：
一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，用于根据票务信息进行旅游项目推荐，包括以下步骤：
S01：旅游景点售票处获取买票用户的用户信息并传入云服务器；
S02：云服务器根据用户信息在互联网获取用户交通票务信息；
S03：云服务器根据交通票务信息获取用户票务出发地、票务到达地以及票务时间；
S04：云服务器根据各票务时间计算单程花费总时间；
S05：云服务器根据最初票务出发地以及旅游目的地计算总路程；
S06：云服务器根据总路程进行用户路程离散分布的计算；
S07：云服务器计算获取离散程度集中的路程段；
S08：云服务器在离散程度集中的路程段中计算总路程与总时间的比值；
S09：云服务器获取比值集中的区间对应的旅游目的地；
S10：云服务器根据旅游目的地获取若干路线规划；
S11：云服务器根据路线规划计算对应的总时间并计算总路程与总时间比值；
S12：云服务器筛选比值并生成路线推荐以及票务推荐。
作为本发明的一种优选方式，在所述S03中，所述票务出发地为交通载具票务显示的出发地，所述票务到达地为交通载具票务显示的到达地，所述票务时间为交通载具票务显示的预计时间。
作为本发明的一种优选方式，在所述S10中，对于路线的规划，将用户交通票务信息中最初票务出发地出现次数排名前二的出发地作为当次旅游路线的出发地。
作为本发明的一种优选方式，对于所述S05，云服务器在计算总路程时，将最终票务到达地与旅游目的地之间的距离从总路程中除去，并额外计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程以及时间。
作为本发明的一种优选方式，在计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程时，利用互联网查询最终票务到达地与旅游目的地之间的已有交通方式信息。
作为本发明的一种优选方式，还包括以下步骤：
A01：云服务器任意指定若干最初票务出发地；
A02：云服务器根据旅游目的地获取旅游目的地最近邻的最终票务到达地；
A03：云服务器根据最终票务到达地与指定的最初票务出发地计算总路程与总时间的比例；
A04：云服务器根据比例进行重点推荐区域的规划。
作为本发明的一种优选方式，对于每个指定的最初票务出发地，云服务器以每个指定票务出发地为中心扩散附带区域，根据每个附带区域到对应的指定票务出发地的路程进行不同力度的宣传。
作为本发明的一种优选方式，对于每个旅游目的地，对相关的每个指定最初票务出发地进行总时间与总路程的评估，根据总时间与总路程的评估结果调整宣传力度。
本发明实现以下有益效果：
通过路程与时间的比值对每个旅游目的地以及旅游路径进行评估，根据评估结果以及用户对中转城市的偏好选择旅游目的地以及具体路程，从而避免了单一化、片面化的旅游目的地的判断以及选择。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明对于用户的步骤图；
图2为本发明对于旅游景点的步骤图；
图3为本发明框架示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
实施例一
参考图为图1-3。一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，用于根据票务信息进行旅游项目推荐，包括以下步骤：
S01：旅游景点售票处获取买票用户的用户信息并传入云服务器；
S02：云服务器根据用户信息在互联网获取用户交通票务信息；
S03：云服务器根据交通票务信息获取用户票务出发地、票务到达地以及票务时间；
S04：云服务器根据各票务时间计算单程花费总时间；
S05：云服务器根据最初票务出发地以及旅游目的地计算总路程；
S06：云服务器根据总路程进行用户路程离散分布的计算；
S07：云服务器计算获取离散程度集中的路程段；
S08：云服务器在离散程度集中的路程段中计算总路程与总时间的比值；
S09：云服务器获取比值集中的区间对应的旅游目的地；
S10：云服务器根据旅游目的地获取若干路线规划；
S11：云服务器根据路线规划计算对应的总时间并计算总路程与总时间比值；
S12：云服务器筛选比值并生成路线推荐以及票务推荐。
作为本发明的一种优选方式，在所述S03中，所述票务出发地为交通载具票务显示的出发地，所述票务到达地为交通载具票务显示的到达地，所述票务时间为交通载具票务显示的预计时间。
作为本发明的一种优选方式，在所述S10中，对于路线的规划，将用户交通票务信息中最初票务出发地出现次数排名前二的出发地作为当次旅游路线的出发地。
作为本发明的一种优选方式，对于所述S05，云服务器在计算总路程时，将最终票务到达地与旅游目的地之间的距离从总路程中除去，并额外计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程以及时间。
作为本发明的一种优选方式，在计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程时，利用互联网查询最终票务到达地与旅游目的地之间的已有交通方式信息。
作为本发明的一种优选方式，还包括以下步骤：
A01：云服务器任意指定若干最初票务出发地；
A02：云服务器根据旅游目的地获取旅游目的地最近邻的最终票务到达地；
A03：云服务器根据最终票务到达地与指定的最初票务出发地计算总路程与总时间的比例；
A04：云服务器根据比例进行重点推荐区域的规划。
作为本发明的一种优选方式，对于每个指定的最初票务出发地，云服务器以每个指定票务出发地为中心扩散附带区域，根据每个附带区域到对应的指定票务出发地的路程进行不同力度的宣传。
作为本发明的一种优选方式，对于每个旅游目的地，对相关的每个指定最初票务出发地进行总时间与总路程的评估，根据总时间与总路程的评估结果调整宣传力度。
在具体实施过程中，每个旅游景点在售票时，通过身份证对顾客进行追踪，追踪内容为各大售票网站、售票网点、售票APP的数据，在数据中搜索与用户身份证信息一致的用户信息，并筛选出用户信息条件下用户在各售票网站、售票网点、售票APP中购买的所有的票务的信息，对于票务信息，筛选交通票务信息，对交通票务信息，云服务器对每个交通票务信息中的出发地记为票务出发地、到达地记为票务到达地、车票或机票上预计的行驶时间记为票务时间。
针对交通票务信息，云服务器获取时间衔接的票务，例如2019年10月1日出发、2019年10月1日到达的车票，与2019年10月2日出发、2019年10月2日到达的车票，由于只相隔一天，则将该两次的车票作为衔接的车票进行处理，进而获取更多的衔接的票务信息，从而根据衔接的票务信息中的票务时间计算单程花费的总时间。单程总路程即最初票务出发地到旅游目的地之间的距离，而单程总时间为各个车片上显示的预计时间，则需要将最终票务到达地与旅游目的地之间的距离从总路程中除去，并额外计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程以及时间，进而计算实际的总时间。对于最终票务到达地与旅游目的地之间的路程，可以通过网络搜索已有的旅游推荐，例如从A地到旅游景点B之间可以选择的交通载具以及具体的行经路线，从而根据选择的交通载具以及行经路线计算该段路程所需要花费的时间。
对于用户本人而言，在选择旅游目的地时，或多或少会根据自身所在位置、出行载具选择、目的地所在位置进行旅游目的地的选择，例如上海周边的小城市在选择以飞机作为载具时会去上海的机场坐飞机，用户可能会更加青睐短途旅游等等。云服务器根据票务信息对用户的出行路径进行记录，例如从城市A到城市D时，可以经由城市B作为中转或经由城市C作为中转，用户在选择中转城市时可能会有偏好或者不同时间有不同的选择，因此，根据中转城市选择的次数对中转城市进行排序。
对于用户偏好的旅游路程长短，在实际中时与该段路程所花的时间有关的，因此，通过总路程与总时间的比值来定义用户的偏好。将各次旅游的总路程与总时间相比，得出一个比值，该比值代表不考虑外界因素时路程的平均速度。对于总路程，云服务器计算总路程长度的离散分布状况，选取离散程度比较集中的部分的路程，并对该部分路程对应的比值进行计算，对比值进行离散分布的计算，进而获取离散分布集中的比值，并获取这些比值对应的总路径，从而获取这些比值对应的旅游目的地，将该些旅游目的地生成一个范围，搜索该范围里面的旅游目的地。对于该些旅游目的地，获取旅游目的地途中经过的中转站，并获取该些中转站的排序，并对中转站引出的路程进行总路程与总时间的比值计算，并进行排序，从而根据排序进行推荐。
对于一个旅游目的地，任意指定若干最初票务出发地，获取旅游目的地附近的最近邻的最终票务到达地，将最近邻最终票务到达地与最初票务出发地之间的所有路径描绘，并计算总路程与总时间的比值，筛选出排序靠前的比值对应的最初票务出发地，将该最初票务出发地作为中心向外扩散区域进行宣传，对于每个旅游目的地，对相关的最初票务出发地进行总时间与总路程的评估，根据总时间与总路程的评估结果调整宣传力度。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，用于根据票务信息进行旅游项目推荐，其特征在于，包括以下步骤：
S01：旅游景点售票处获取买票用户的用户信息并传入云服务器；
S02：云服务器根据用户信息在互联网获取用户交通票务信息；
S03：云服务器根据交通票务信息获取用户票务出发地、票务到达地以及票务时间；
S04：云服务器根据各票务时间计算单程花费总时间；
S05：云服务器根据最初票务出发地以及旅游目的地计算总路程；
S06：云服务器根据总路程进行用户路程离散分布的计算；
S07：云服务器计算获取离散程度集中的路程段；
S08：云服务器在离散程度集中的路程段中计算总路程与总时间的比值；
S09：云服务器获取比值集中的区间对应的旅游目的地；
S10：云服务器根据旅游目的地获取若干路线规划；
S11：云服务器根据路线规划计算对应的总时间并计算总路程与总时间比值；
S12：云服务器筛选比值并生成路线推荐以及票务推荐。
2.根据权利要求1所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：在所述S03中，所述票务出发地为交通载具票务显示的出发地，所述票务到达地为交通载具票务显示的到达地，所述票务时间为交通载具票务显示的预计时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：在所述S10中，对于路线的规划，将用户交通票务信息中最初票务出发地出现次数排名前二的出发地作为当次旅游路线的出发地。
4.根据权利要求1所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：对于所述S05，云服务器在计算总路程时，将最终票务到达地与旅游目的地之间的距离从总路程中除去，并额外计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程以及时间。
5.根据权利要求4所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：在计算最终票务到达地与旅游目的地之间的路程时，利用互联网查询最终票务到达地与旅游目的地之间的已有交通方式信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：还包括以下步骤：
A01：云服务器任意指定若干最初票务出发地；
A02：云服务器根据旅游目的地获取旅游目的地最近邻的最终票务到达地；
A03：云服务器根据最终票务到达地与指定的最初票务出发地计算总路程与总时间的比例；
A04：云服务器根据比例进行重点推荐区域的规划。
7.根据权利要求6所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：对于每个指定的最初票务出发地，云服务器以每个指定票务出发地为中心扩散附带区域，根据每个附带区域到对应的指定票务出发地的路程进行不同力度的宣传。
8.根据权利要求7所述的一种基于旅游票务的云计算推荐软件系统的工作方法，其特征在于：对于每个旅游目的地，对相关的每个指定最初票务出发地进行总时间与总路程的评估，根据总时间与总路程的评估结果调整宣传力度。
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