CN112884244A - 一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法，该系统包括：信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好，通过用户输入的旅游信息及个人信息分析用户需求，进而为用户提供符合用户需求的旅游线路，同时可以根据实时天气的信息为用户提供旅游出行时的建议，从而实现根据用户需求精准匹配旅游路线，提高了用户的旅游体验，并解决现有技术中旅游路线规划不准确的技术问题。

Description

一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法

技术领域

本申请涉及旅游领域，更具体地，涉及一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法。

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。

现有旅游控制系统对旅游信息推荐过程的效率低和体验不佳；同时，不能针对不同时间段为客户提供非常具体的旅游路线规划，即使有给出旅游路线规划，给出的旅游路线规划通常不合理，导致多花很多时间在景点之间的路程上且容易错过路线规划中的很多景点。

现有旅游控制系统对旅游信息推荐过程的效率低和体验不佳；同时，不能针对不同时间段为客户提供非常具体的旅游路线规划信息，即使有给出旅游路线规划，给出的旅游路线规划通常不合理，导致多花很多时间在景点之间的路程上且容易错过路线规划中的很多景点。

因此，提出一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，用以解决现有技术中旅游路线规划不准确的问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，用以解决现有技术中旅游路线规划不准确的技术问题，所述系统包括：

信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；

匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；

输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线。

优选的，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

优选的，所述系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：

获取所述系统的服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述匹配模块基于所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

优选的，所述输出模块还用于：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

优选的，所述输出模块还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具。

相应地，本发明还提出了一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，所述方法包括：

获取用户输入的旅游信息及个人信息；

基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；

向用户输出所述最佳旅游路线。

优选的，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

优选的，所述方法还包括：

获取服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为旅游路线确定模型的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

优选的，所述方法还包括：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

优选的，所述方法还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具

与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：

本发明公开了一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法，该系统包括：信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线，从而解决现有技术中旅游路线规划不准确的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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示出了本发明实施例提出的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统的结构示意图；

图2示出了本发明实施例提出的一种基于大数据的旅游路线规划导航方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如背景技术所述，传统的旅游路线规划仅仅是根据用户输入的起始地与目的地生成对应的旅游路线，无法根据用户的实际需要生成精准的旅游路线，造成用户旅游时的使用体验非常差，因此，本方案提出一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，根据用户的个人信息确定具体的旅游规划及信息指引，提高用户的使用体验。

为解决上述问题，本申请实施例提出了一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及基于大数据的旅游路线规划导航方法，该系统包括：信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线，从而解决现有技术中旅游路线规划不准确的技术问题，提高用户的使用体验。

如图1所示本发明实施例提出的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统的结构示意图，该系统包括

信息采集模块101，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；

匹配模块102，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；

输出模块103，用于向用户输出所述最佳旅游路线。

具体的，本方案中通过信息采集模块获取用户输入的旅游信息及个人信息，并通过匹配模块对所述旅游信息及个人信息进行分析，分析满足用户输入的旅游信息及个人信息对应的最佳旅游路线，并通过手机APP等向用户返回匹配结果。

为了准确地匹配到最佳旅游路线，在本申请的优选实施例中，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

具体的，为了准确的匹配到用户想要的最佳旅游路线，在本申请的方案中，获取用户输入的旅游信息及个人信息，用来分析用户的个人习惯及时间安排等，所以在本方案中，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

需要说明的是，上述旅游信息及个人信息包括但不限于上述范围，旅游信息及个人信息的包含范畴可以由开发人员自由设定，上述旅游信息及个人信息时用于分析用户的旅游情况及旅游习惯，进而匹配最佳的旅游路线，所以本领域技术人员可以理解为其他用于预测用户旅游习惯及情况的信息均包含在上述范围内，旅游信息及个人信息的包含范围的变化并不影响本方案的保护范围。

为了准确确定所述最佳旅游路线，在本申请的优选实施例中，所述系统还包括模型训练模块104，所述模型训练模块用于：

获取所述系统的服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述匹配模块基于所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

具体的，所述系统预先获取服务器中的历史数据，在历史数据中随机获取样本训练合集，所述样本合集中包含样本用户的个人信息，将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，从而使得通过用户输入的个人信息，例如旅游起点及终点筛选出与该用户相同旅游起点终点的旅游路线，并根据用户输入的旅游人数，为用户提供其他亲子旅游时的旅游路线或是个人旅游时的旅游路线，从而根据用户输入的信息为用户匹配最佳的旅游路线，即通过多方位及多角度的分析，实现对用户旅游路线的精准匹配。

为了进一步满足用户需要，在本方案的优选实施例中，所述输出模块还用于：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

具体的，由于用户旅游过程中存在多个观赏点或旅游点，在游览每个旅游点时经常会因为忘记时间而导致某些旅游点观赏时间过长，从而无法游览剩下的旅游点，所说本方案还根据用户输入的旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长，例如用户今天总旅游时长为5个小时，则系统根据各旅游点的受欢迎程度、面积大小等旅游点属性及对应的权重为用户个旅游点划分游玩时长，并在到达时长后向用户发出提醒。

为了满足用户的使用体验，在本方案的优选实施例中，所述输出模块还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具。

具体的，在用户输入旅游日期后，所述系统通过互联网获取当天的天气信息，并向用户发出旅游建议及交通工具，例如阴天则推荐用户穿厚衣服并不步行，如炎热天气则推荐穿薄衣服并推荐乘坐车辆，以避免中暑。

通过应用以上技术方案，本发明公开了一种基于大数据的旅游路线规划导航系统及方法，该系统包括：信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线，从而解决现有技术中旅游路线规划不准确的技术问题。

为了达到以上技术目的，本申请实施例还提出了一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，如图2所示，所述方法包括：

S201，获取用户输入的旅游信息及个人信息。

S202，基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线。

S203，向用户输出所述最佳旅游路线。

具体的，获取用户输入的旅游信息及个人信息，并通过匹配模块对所述旅游信息及个人信息进行分析，分析满足用户输入的旅游信息及个人信息对应的最佳旅游路线，并通过手机APP等向用户返回匹配结果。

为了准确地匹配到最佳旅游路线，在本申请的优选实施例中，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

具体的，为了准确的匹配到用户想要的最佳旅游路线，在本申请的方案中，获取用户输入的旅游信息及个人信息，用来分析用户的个人习惯及时间安排等，所以在本方案中，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

需要说明的是，上述旅游信息及个人信息包括但不限于上述范围，旅游信息及个人信息的包含范畴可以由开发人员自由设定，上述旅游信息及个人信息时用于分析用户的旅游情况及旅游习惯，进而匹配最佳的旅游路线，所以本领域技术人员可以理解为其他用于预测用户旅游习惯及情况的信息均包含在上述范围内，旅游信息及个人信息的包含范围的变化并不影响本方案的保护范围。

为了准确确定所述最佳旅游路线，在本申请的优选实施例中，所述方法还包括：

获取服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述匹配模块基于所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

具体的，所述系统预先获取服务器中的历史数据，在历史数据中随机获取样本训练合集，所述样本合集中包含样本用户的个人信息，将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，从而使得通过用户输入的个人信息，例如旅游起点及终点筛选出与该用户相同旅游起点终点的旅游路线，并根据用户输入的旅游人数，为用户提供其他亲子旅游时的旅游路线或是个人旅游时的旅游路线，从而根据用户输入的信息为用户匹配最佳的旅游路线，即通过多方位及多角度的分析，实现对用户旅游路线的精准匹配。

为了进一步满足用户需要，在本方案的优选实施例中，所述方法还包括：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

具体的，由于用户旅游过程中存在多个观赏点或旅游点，在游览每个旅游点时经常会因为忘记时间而导致某些旅游点观赏时间过长，从而无法游览剩下的旅游点，所说本方案还根据用户输入的旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长，例如用户今天总旅游时长为5个小时，则系统根据各旅游点的受欢迎程度、面积大小等旅游点属性及对应的权重为用户个旅游点划分游玩时长，并在到达时长后向用户发出提醒。

为了满足用户的使用体验，在本方案的优选实施例中，所述方法还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具。

具体的，在用户输入旅游日期后，所述系统通过互联网获取当天的天气信息，并向用户发出旅游建议及交通工具，例如阴天则推荐用户穿厚衣服并不步行，如炎热天气则推荐穿薄衣服并推荐乘坐车辆，以避免中暑。

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本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括以若干指令的形式使一台计算机基于大数据的旅游路线规划导航系统(可以是个人计算机，服务器，或者网络基于大数据的旅游路线规划导航系统等)执行本发明各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解装置中的模块可以按照实施场景描述分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，所述系统包括：

信息采集模块，用于获取用户输入的旅游信息及个人信息；

匹配模块，用于基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；

输出模块，用于向用户输出所述最佳旅游路线。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，其特征在于，所述信息采集模块中旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，其特征在于，所述系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：

获取所述系统的服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为所述模型训练模块的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述匹配模块基于所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

4.如权利要求1所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，其特征在于，所述输出模块还用于：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

5.如权利要求1所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航系统，其特征在于，所述输出模块还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具。

6.一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，其特征在于，所述方法包括：

S201获取用户输入的旅游信息及个人信息；

S202基于所述旅游信息及个人信息确定最佳旅游路线；

S203向用户输出所述最佳旅游路线。

7.如权利要求6所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，其特征在于，所述旅游信息包括旅游时长、旅游日期；所述个人信息包括旅游起点、旅游终点、旅游人数、个人偏好。

8.如权利要求6所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取服务器中的历史数据，并基于所述历史数据获取样本训练集合，所述样本训练集合包括样本用户的个人信息；

将样本训练集合中的样本用户的个人信息作为旅游路线确定模型的输入、将所述样本用户对应的最佳旅游路线和所述样本用户的个人信息对应的最佳旅游路线的权重作为期望输出，利用机器学习的方法训练得到旅游路线确定模型，以使所述旅游路线确定模型确定最佳旅游路线。

9.如权利要求6所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述旅游时长确定最佳旅游路线的各旅游点的最佳游玩时长；

并将所述最佳游玩时长及各旅游点的信息输出给用户。

10.如权利要求6所述的一种基于大数据的旅游路线规划导航方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述旅游日期确定所述旅游日期对应的天气信息，并基于所述天气信息为用户推荐交通工具。

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