CN112686778B - 基于大数据的旅游路线规划方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种基于大数据的旅游路线规划方法、装置、设备及存储介质,属于旅游规划技术领域,该方法包括:接收旅游目的地信息;构建第一搜索式;构建第一景点集;接收用户计划旅行时间、计划休息时间和计划旅游的景点个数;获取在各个旅游景点内的预估旅游时间;获取各个旅游景点对应的用户评论等级;获取若干个参考景点集;参考景点集中所有景点的参考等级获取;获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;获取旅游规划路线,本申请通过计划时间、用户评论等级、景点间的路程时间和景点内的预估旅游时间综合规划旅游路线,有助于用户更加简单和便捷的进行旅游景点选择和旅游路线规划。
Description
技术领域
本申请涉及旅游规划技术领域,尤其涉及一种基于大数据的旅游路线规划方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着因特网的发展,计算机技术的不断成熟,旅游网站纷纷落户,这类网站提供及时的旅游线路报价、打折门票信息、切实的旅游建议、以及详细的旅游资讯。将旅游业内信息进行整合分类,人性化的开设了旅游线路预定、打折门票、签证服务、机票酒店预订、旅游保险、旅游书城、包车服务、旅行游记、旅游博客、等多方面的服务。
目前,主要的旅游路线规划方式,主要由旅游公司进行旅游套餐提供,且各个旅游套餐中旅游景点以及固定;而且,对于越来越多的自驾游用户来说,无法获取到旅游公司提供的旅游规划路线,往往自主进行旅游线路规划时,比较麻烦,反而消耗更多的时间与物力。由此可知,现有技术在进行旅游线路规划时,用户往往无法自主选择和进行旅游路线合理规划,且进行旅游路线规划时较为繁琐和麻烦的问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种基于大数据的旅游路线规划方法、装置、设备及存储介质,以解决现有技术在进行旅游线路规划时,用户往往无法自主选择和进行旅游路线合理规划,且进行旅游路线规划时较为繁琐和麻烦的问题。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种基于大数据的旅游路线规划方法,采用了如下所述的技术方案:
一种基于大数据的旅游路线规划方法,包括:
接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;
将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;
基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;
接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;
基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;
基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;
基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;包括:
使用循环迭代的方式,从所述第一景点集中选择与所述用户计划旅游的景点个数相同的元素,构件若干个第一参考集;
对所述若干个第一参考集分别进行一一对比,进行去重处理;
将经去重后的若干个互不相同的第一参考集,作为参考景点集,其中,所述预设的第一条件策略为所述参考景点集中的元素个数与所述用户计划旅游的景点个数相同。
基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;
若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;
基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线。
分别获取所述参考景点集中所有景点对应的单元时间,进行加法运算,获取在所述参考景点集中所有景点都旅游完成时,在旅游景点内消耗的总时间,作为景点内消耗时间;
若满足公式:所述计划时间≧所述最小总中间行程时间+所述景点内消耗时间+所述计划休息时间,则将所述最小总中间行程时间作为最短中间行程时间,其中,上述中间行程时间为基于所述导航系统,进行景点间的中间行程时间获取;
所述基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,包括:
获取所述最短中间行程时间对应的每次循环时的起始景点和结束景点,基于循环顺序,排列出所述景点的旅游顺序;
基于所述导航系统,将所述景点使用路线的格式进行串联,获取串联路线,即为旅游规划路线。
进一步的,所述用户提供的旅游目的地信息,包括:
用户进行手动输入或者语音录入的城市名称。
进一步的,所述将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式,包括:
若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间无逻辑连接符进行拼接,则默认为累加拼接,将累加拼接后的字符,作为第一搜索式;
若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间存在逻辑连接符进行拼接,则获取经逻辑连接符进行拼接后的字符,作为第一搜索式。
进一步的,所述预设的搜索参考词,包括:
提前构建的可供用户点击选择的若干参考词汇,所述参考词汇语义与景点相同或者相似。
进一步的,所述预设的第二条件策略,包括:
所述参考景点集中所有景点的参考等级总和大于等于用户预设的参考等级阈值。
进一步的,所述获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间,包括步骤如下:
将所述参考景点集中的任一元素作为起始景点,获取每次去除所述起始景点后所述参考景点集中剩余的元素,作为第二景点集;
将所述第二景点集中的任一元素作为结束景点,获取每次去除所述结束景点后所述第二景点集中剩余的元素,作为中间景点集;
循环执行上述两步骤,直到所述中间景点集中元素唯一或者所述中间景点集中元素为空值;
基于所述导航系统,获取每次循环执行上述两步骤时,上一次的起始景点到当次的起始景点间的中间行程时间和上一次的结束景点到当次的结束景点间的中间行程时间;
在所述中间景点集中元素唯一时,获取所述中间景点集中元素到上一次的起始景点间的中间行程时间和所述中间景点集中元素到上一次的结束景点间的中间行程时间;
将所述中间行程时间进行累加,所述累加结果即为对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的总的中间行程时间;
对所有的累加结果进行对比,获取最小的所述总的中间行程时间,作为最小总中间行程时间;
为了解决上述技术问题,本申请实施例还提供了一种基于大数据的旅游路线规划装置,采用了如下所述的技术方案:
一种基于大数据的旅游路线规划装置,包括:
第一地点确定模块,用于接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;
第一搜索式构建模块,用于将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;
第一景点集构建模块,用于基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;
旅游相关信息获取模块,用于接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;
单元时间获取模块,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;
参考等级获取模块,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;
参考景点集获取模块,用于基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;
参考等级对比模块,用于基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;
最短中间行程时间确定模块,用于若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;
旅游规划路线确定模块,用于基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线。
为了解决上述技术问题,本申请实施例还提供一种计算机设备,采用了如下所述的技术方案:
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中提出的一种基于大数据的旅游路线规划方法的步骤。
为了解决上述技术问题,本申请实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质,采用了如下所述的技术方案:
一种非易失性计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中提出的一种基于大数据的旅游路线规划方法的步骤。
与现有技术相比,本申请实施例主要有以下有益效果:
本申请实施例公开了基于大数据的旅游路线规划方法、装置、设备及存储介质,通过接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,本申请通过计划时间、用户评论等级、景点间的路程时间和景点内的预估旅游时间综合规划旅游路线,有助于用户更加简单和便捷的进行旅游景点选择和旅游路线规划。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案,下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,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为本申请实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2为本申请实施例中所述基于大数据的旅游路线规划方法的一个实施例的流程图;
图3为本申请实施例中所述获取参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间的执行步骤图;
图4为本申请实施例中所述基于大数据的旅游路线规划装置的一个实施例的结构示意图;
图5为本申请实施例中计算机设备的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同;本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本申请;本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示,系统架构1可以包括终端设备1-1、1-2、1-3,网络1-4和服务器1-5。网络1-4用以在终端设备1-1、1-2、1-3和服务器1-5之间提供通信链路的介质。网络1-4可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备1-1、1-2、1-3通过网络1-4与服务器1-5交互,以接收或发送消息等。终端设备1-1、1-2、1-3上可以安装有各种通讯客户端应用,例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备1-1、1-2、1-3可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器1-5可以是提供各种服务的服务器,例如对终端设备1-1、1-2、1-3上显示的页面提供支持的后台服务器。
需要说明的是,本申请实施例所提供的基于大数据的旅游路线规划方法一般由服务器/终端设备执行,相应地,基于大数据的旅游路线规划装置一般设置于服务器/终端设备中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,图中示出了本申请的基于大数据的旅游路线规划方法的一个实施例的流程图,所述的基于大数据的旅游路线规划方法包括以下步骤:
步骤2-1,接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点。
在本申请实施例中,所述用户提供的旅游目的地信息,包括:用户进行手动输入或者语音录入的城市名称。
步骤2-2,将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式。
在本申请实施例中,所述将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式,包括:若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间无逻辑连接符进行拼接,则默认为累加拼接,将累加拼接后的字符,作为第一搜索式;若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间存在逻辑连接符进行拼接,则获取经逻辑连接符进行拼接后的字符,作为第一搜索式。
解释:若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间无逻辑连接符进行拼接,则默认为累加拼接,将累加拼接后的字符,作为第一搜索式,具体为:若所述第一搜索关键词为“洛阳”,所述第二搜索关键词为“景点”,若无逻辑连接符进行拼接,则默认为累加拼接,直接将“洛阳景点”作为第一检索式。
解释:若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间存在逻辑连接符进行拼接,则获取经逻辑连接符进行拼接后的字符,作为第一搜索式具体为:若所述第一搜索关键词为“洛阳”,所述第二搜索关键词为“景点”,若存在逻辑连接符进行拼接,例如:“and”、“or”、“not”。假设所述逻辑连接符为“and”,直接将“洛阳and景点”作为第一检索式。
在本申请实施例中,所述预设的搜索参考词,包括:提前构建的可供用户点击选择的若干参考词汇,所述参考词汇语义与景点相同或者相似。
解释:所述提前构建的可供用户点击选择的若干参考词汇,所述参考词汇语义与景点相同或者相似,具体可以为:提供可供用户点击选择的若干参考词汇,所述参考词汇可以包括“景点”、“古迹”、“公园”、“名山”等。
步骤2-3,基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集。
解释:直接使用第一检索式,如:“洛阳景点”,在互联网上进行搜索,进行景点名称抓取,抓取到整个洛阳内的景点名称,将所述景点名称经过去重处理后,获取剩余的景点名称作为元素构建第一景点集。
步骤2-4,接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数。
在本申请实施例中,所述用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数包括:用户进行手动输入或者语音录入的计划旅行时间、计划休息时间和计划旅游的景点个数。
步骤2-5,基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间。
解释:步骤2-3已经获取到了旅游目的地内的所有旅游景点名称,并构建了第一景点集,在本步骤中,将所述第一景点集中对应的旅游景点名称作为关键词,进行搜索,获取所述第一景点集中每一个旅游景点名称对应的预估旅游时间。
步骤2-6,基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级。
解释:步骤2-3已经获取到了旅游目的地内的所有旅游景点名称,并构建了第一景点集,在本步骤中,将所述第一景点集中对应的旅游景点名称作为关键词,进行搜索,获取所述第一景点集中每一个旅游景点名称对应的用户评论等级。
步骤2-7,基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集。
在本申请实施例中,所述基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集,包括:使用循环迭代的方式,从所述第一景点集中选择与所述用户计划旅游的景点个数相同的元素,构件若干个第一参考集;对所述若干个第一参考集分别进行一一对比,进行去重处理;将经去重后的若干个互不相同的第一参考集,作为参考景点集,其中,所述预设的第一条件策略为所述参考景点集中的元素个数与所述用户计划旅游的景点个数相同。
解释:上述从n个元素中选择m种进行不重复组合,遵循C(n,m)阶乘算法,具体算法如下:C(n,m)=A(n,m)/A(m,m),其中,A(n,m)=n*(n-1)*(n-2)*...*(n-m)+1,A(m,m)=m*(m-1)*(m-2)*...*(m-m)+1,n≧m;上述算法公式可以使用递归方式或者使用rand函数进行实现。
假设步骤2-4中所述用户计划旅游的景点个数为3个,所述第一景点集中的元素个数为5个,则使用循环迭代的方式,从所述第一景点集中的5个元素中选择3个景点,假设所述第一景点集中的5个元素分别为“龙门石窟”、“王城公园”、“白马寺”、“老君山”、“白云山”,使用循环迭代的方式,将会获取到种不同的组合方式,具体组合方式如下:{“龙门石窟”、“王城公园”、“白马寺”}、{“龙门石窟”、“王城公园”、“老君山”}、{“龙门石窟”、“王城公园”、“白云山”}、{“龙门石窟”、“白马寺”、“老君山”}、{“龙门石窟”、“白马寺”、“白云山”}、{“龙门石窟”、“老君山”、“白云山”}、{“王城公园”、“白马寺”、“老君山”}、{“王城公园”、“老君山”、“白云山”}、{“白马寺”、“老君山”、“白云山”}、{“王城公园”、“白马寺”、“白云山”}。
步骤2-8,基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值。
在本申请实施例中,所述预设的第二条件策略,包括:所述参考景点集中所有景点的参考等级总和大于等于用户预设的参考等级阈值。
解释:假设用户选择了3个景点,且三者的用户评论等级分别为“4.0”、“4.4”、“4.8”,则上述三个景点的用户评论等级总和为13.2;若用户要求的3个景点的用户评论等级为14.5,则所述参考景点集中所有景点的参考等级总和不满足用户预设的参考等级阈值。
步骤2-9,若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间。
在本申请实施例中,所述获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间,包括步骤如下:将所述参考景点集中的任一元素作为起始景点,获取每次去除所述起始景点后所述参考景点集中剩余的元素,作为第二景点集;将所述第二景点集中的任一元素作为结束景点,获取每次去除所述结束景点后所述第二景点集中剩余的元素,作为中间景点集;循环执行上述两步骤,直到所述中间景点集中元素唯一或者所述中间景点集中元素为空值;基于所述导航系统,获取每次循环执行上述两步骤时,上一次的起始景点到当次的起始景点间的中间行程时间和上一次的结束景点到当次的结束景点间的中间行程时间;在所述中间景点集中元素唯一时,获取所述中间景点集中元素到上一次的起始景点间的中间行程时间和所述中间景点集中元素到上一次的结束景点间的中间行程时间;将所述中间行程时间进行累加,所述累加结果即为对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的总的中间行程时间;对所有的累加结果进行对比,获取最小的所述总的中间行程时间,作为最小总中间行程时间;分别获取所述参考景点集中所有景点对应的单元时间,进行加法运算,获取在所述参考景点集中所有景点都旅游完成时,在旅游景点内消耗的总时间,作为景点内消耗时间;若满足公式:所述计划时间≧所述最小总中间行程时间+所述景点内消耗时间+所述计划休息时间,则将所述最小总中间行程时间作为最短中间行程时间,其中,上述中间行程时间为基于所述导航系统,进行景点间的中间行程时间获取。
具体参考图3,图3为本申请实施例中所述获取参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间的执行步骤图,具体步骤如下:
步骤3-1,将所述参考景点集中的任一元素作为起始景点,获取每次去除所述起始景点后所述参考景点集中剩余的元素,作为第二景点集;
步骤3-2,将所述第二景点集中的任一元素作为结束景点,获取每次去除所述结束景点后所述第二景点集中剩余的元素,作为中间景点集;
步骤3-3,循环执行步骤3-1和步骤3-2,直到所述中间景点集中元素唯一或者所述中间景点集中元素为空值;
步骤3-4,基于所述导航系统,获取每次循环执行步骤3-1和步骤3-2时,上一次的起始景点到当次的起始景点间的中间行程时间和上一次的结束景点到当次的结束景点间的中间行程时间;
步骤3-5,在所述中间景点集中元素唯一时,获取所述中间景点集中元素到上一次的起始景点间的中间行程时间和所述中间景点集中元素到上一次的结束景点间的中间行程时间;
步骤3-6,将所述中间行程时间进行累加,所述累加结果即为对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的总的中间行程时间;
步骤3-7,对所有的累加结果进行对比,获取最小的所述总的中间行程时间,作为最小总中间行程时间;
步骤3-8,分别获取所述参考景点集中所有景点对应的单元时间,进行加法运算,获取在所述参考景点集中所有景点都旅游完成时,在旅游景点内消耗的总时间,作为景点内消耗时间;
步骤3-9,若满足公式:所述计划时间≧所述最小总中间行程时间+所述景点内消耗时间+所述计划休息时间,则将所述最小总中间行程时间作为最短中间行程时间,其中,上述中间行程时间为基于所述导航系统,进行景点间的中间行程时间获取。
步骤2-10,基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线。
在本申请实施例中,所述基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,包括:获取所述最短中间行程时间对应的每次循环时的起始景点和结束景点,基于循环顺序,排列出所述景点的旅游顺序;基于所述导航系统,将所述景点使用路线的格式进行串联,获取串联路线,即为旅游规划路线。
本申请实施例中所述的基于大数据的旅游路线规划方法,可以通过接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,本申请通过计划时间、用户评论等级、景点间的路程时间和景点内的预估旅游时间综合规划旅游路线,有助于用户更加简单和便捷的进行旅游景点选择和旅游路线规划。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)等非易失性存储介质,或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
进一步参考图4,作为对上述图2所示方法的实现,本申请提供了一种基于大数据的旅游路线规划装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示,本实施例所述的基于大数据的旅游路线规划装置4包括:第一地点确定模块4-1、第一搜索式构建模块4-2、第一景点集构建模块4-3、旅游相关信息获取模块4-4、单元时间获取模块4-5、参考等级获取模块4-6、参考景点集获取模块4-7、参考等级对比模块4-8、最短中间行程时间确定模块4-9和旅游规划路线确定模块4-10。其中:
第一地点确定模块4-1,用于接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;
第一搜索式构建模块4-2,用于将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;
第一景点集构建模块4-3,用于基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;
旅游相关信息获取模块4-4,用于接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;
单元时间获取模块4-5,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;
参考等级获取模块4-6,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;
参考景点集获取模块4-7,用于基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;
参考等级对比模块4-8,用于基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;
最短中间行程时间确定模块4-9,用于若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;
旅游规划路线确定模块4-10,用于基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线。
本申请实施例所述的基于大数据的旅游路线规划装置,通过接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,本申请通过计划时间、用户评论等级、景点间的路程时间和景点内的预估旅游时间综合规划旅游路线,有助于用户更加简单和便捷的进行旅游景点选择和旅游路线规划。
为解决上述技术问题,本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图5,图5为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备5包括通过系统总线相互通信连接存储器5-1、处理器5-2、网络接口5-3。需要指出的是,图中仅示出了具有组件5-1、5-2、5-3的计算机设备5,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。其中,本技术领域技术人员可以理解,这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、可编程门阵列(Field-ProgrammableGate Array,FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor,DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器5-1至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,所述存储器5-1可以是所述计算机设备5的内部存储单元,例如该计算机设备5的硬盘或内存。在另一些实施例中,所述存储器5-1也可以是所述计算机设备5的外部存储设备,例如该计算机设备5上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,所述存储器5-1还可以既包括所述计算机设备5的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,所述存储器5-1通常用于存储安装于所述计算机设备5的操作系统和各类应用软件,例如基于大数据的旅游路线规划方法的程序代码等。此外,所述存储器5-1还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器5-2在一些实施例中可以是中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器5-2通常用于控制所述计算机设备5的总体操作。本实施例中,所述处理器5-2用于运行所述存储器5-1中存储的程序代码或者处理数据,例如运行所述基于大数据的旅游路线规划方法的程序代码。
所述网络接口5-3可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口5-3通常用于在所述计算机设备5与其他电子设备之间建立通信连接。
本申请还提供了另一种实施方式,即提供一种非易失性计算机可读存储介质,所述非易失性计算机可读存储介质存储有基于大数据的旅游路线规划程序,所述基于大数据的旅游路线规划程序可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如上述的基于大数据的旅游路线规划方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然,以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例,附图中给出了本申请的较佳实施例,但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现,相反地,提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来而言,其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构,直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理在本申请专利保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于大数据的旅游路线规划方法,其特征在于,包括下述步骤:
接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;
将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;
基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;
接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;
基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;
基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;
基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;包括:
使用循环迭代的方式,从所述第一景点集中选择与所述用户计划旅游的景点个数相同的元素,构件若干个第一参考集;
对所述若干个第一参考集分别进行一一对比,进行去重处理;
将经去重后的若干个互不相同的第一参考集,作为参考景点集,其中,所述预设的第一条件策略为所述参考景点集中的元素个数与所述用户计划旅游的景点个数相同;
基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;
若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;获取 所述最短中间行程时间步骤包括:将所述参考景点集中的任一元素作为起始景点,获取每次去除所述起始景点后所述参考景点集中剩余的元素,作为第二景点集;将所述第二景点集中的任一元素作为结束景点,获取每次去除所述结束景点后所述第二景点集中剩余的元素,作为中间景点集;循环执行上述两步骤,直到所述中间景点集中元素唯一或者所述中间景点集中元素为空值;基于导航系统,获取每次循环执行上述两步骤时,上一次的起始景点到当次的起始景点间的中间行程时间和上一次的结束景点到当次的结束景点间的中间行程时间;在所述中间景点集中元素唯一时,获取所述中间景点集中元素到上一次的起始景点间的中间行程时间和所述中间景点集中元素到上一次的结束景点间的中间行程时间;将所述中间行程时间进行累加,所述累加结果即为对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的总的中间行程时间;对所有的累加结果进行对比,获取最小的所述总的中间行程时间,作为最小总中间行程时间;
基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线;
分别获取所述参考景点集中所有景点对应的单元时间,进行加法运算,获取在所述参考景点集中所有景点都旅游完成时,在旅游景点内消耗的总时间,作为景点内消耗时间;
若满足公式:所述计划旅行 时间≧所述最小总中间行程时间+所述景点内消耗时间+所述计划休息时间,则将所述最小总中间行程时间作为最短中间行程时间,其中,上述中间行程时间为基于所述导航系统,进行景点间的中间行程时间获取;
所述基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线,包括:
获取所述最短中间行程时间对应的每次循环时的起始景点和结束景点,基于循环顺序,排列出所述景点的旅游顺序;
基于所述导航系统,将所述景点使用路线的格式进行串联,获取串联路线,即为旅游规划路线。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的旅游路线规划方法,其特征在于,所述将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式,包括:
若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间无逻辑连接符进行拼接,则默认为累加拼接,将累加拼接后的字符,作为第一搜索式;
若所述第一搜索关键词和所述第二搜索关键词间存在逻辑连接符进行拼接,则获取经逻辑连接符进行拼接后的字符,作为第一搜索式。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的旅游路线规划方法,其特征在于,所述预设的搜索参考词,包括:
提前构建的可供用户点击选择的若干参考词汇,所述参考词汇语义与景点相同或者相似。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的旅游路线规划方法,其特征在于,所述预设的第二条件策略,包括:
所述参考景点集中所有景点的参考等级总和大于等于用户预设的参考等级阈值。
5.一种基于大数据的旅游路线规划装置,其特征在于,包括:
第一地点确定模块,用于接收用户提供的旅游目的地信息作为第一地点;
第一搜索式构建模块,用于将所述第一地点作为第一搜索关键词,将预设的搜索参考词作为第二搜索关键词,构建第一搜索式;
第一景点集构建模块,用于基于互联网大数据,使用所述第一搜索式进行搜索,确定所述第一地点内的所有旅游景点名称,并将所述旅游景点名称作为元素构建第一景点集;
旅游相关信息获取模块,用于接收用户提供的在所述第一地点的计划旅行时间、计划休息时间和所述用户计划旅游的景点个数;
单元时间获取模块,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第三搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的预估旅游时间,作为单元时间;
参考等级获取模块,用于基于互联网大数据,将所述第一景点集中的元素依次作为第四搜索关键词,进行搜索,分别获取所述旅游景点名称对应的用户评论等级,作为参考等级;
参考景点集获取模块,用于基于预设的第一条件策略,对所述第一景点集进行子集获取,获取到若干个子集,作为参考景点集;
参考等级对比模块,用于基于预设的第二条件策略,判断所述参考景点集中所有景点的参考等级总和是否满足用户预设的参考等级阈值;
最短中间行程时间确定模块,用于若满足用户预设的参考等级阈值,则基于预设的第三条件策略,获取对所述参考景点集中所有景点都旅游完成时所需的最短中间行程时间;
旅游规划路线确定模块,用于基于预设导航系统,获取所述最短中间行程时间对应的路线,作为旅游规划路线。
6.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的基于大数据的旅游路线规划方法的步骤。
7.一种非易失性计算机可读存储介质,其特征在于,所述非易失性计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于大数据的旅游路线规划方法的步骤。
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