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基于旅游目的地营销系统的旅游者行程规划功能设计探讨

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江苏商论 2011年第8期 138-140页

作者：余芳卞显红浙江工商大学旅游与城市管理学院浙江杭州310018

在旅游信息化不断发展的大环境下,缺乏互动性的信息查询功能已难以满足旅游者不断增长的信息需求。注重旅游信息服务的个性化和自主性是旅游目的地营销系统(Destination Marketing System,简称DMS)信息服务供给的未来发展方向之一。本... 详细信息

在旅游信息化不断发展的大环境下,缺乏互动性的信息查询功能已难以满足旅游者不断增长的信息需求。注重旅游信息服务的个性化和自主性是旅游目的地营销系统(Destination Marketing System,简称DMS)信息服务供给的未来发展方向之一。本文尝试运用注重服务个性化和自主性的理念对DMS功能创新进行探讨。在建立了一个面向旅游者、旅游企业和政府协会的DMS模型基础上,设计了符合个性化和自主性理念的旅游者行程规划功能,并以模型法和数理方法对该功能的原理进行了整体描述。

关键词：旅游者行程规划个性化自主性

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基于临时社交网络的团体行程规划方法研究

基于临时社交网络的团体行程规划方法研究

作者：夏景杭州电子科技大学

学位级别：硕士

临时社交网络的概念已在旅馆、音乐会、运动会等场景中使用,人们在短时间内因为共同的兴趣或目的到同一个地方,参加同一个活动。用户使用其社交网络帐户在特定热门地点加入临时社交网络从而组成一个社交团体。团体行程规划和POI推荐是... 详细信息

临时社交网络的概念已在旅馆、音乐会、运动会等场景中使用,人们在短时间内因为共同的兴趣或目的到同一个地方,参加同一个活动。用户使用其社交网络帐户在特定热门地点加入临时社交网络从而组成一个社交团体。团体行程规划和POI推荐是当前临时社交网络中的热门研究方向。现有研究对单用户行程规划定义了丰富的应用场景和约束条件,但对团体行程规划的问题定义不够完整,目前,租车旅行变得非常普遍,一辆汽车通常可以包含至少4位乘客,与朋友一起包车旅行可以提高用户的满意度,帮助这些用户节省交通时间、旅行费用。行程中到达POI时的拥挤程度会影响用户体验。并且在现有的行程规划系统中,每个POI被视为一个顶点,实际上将覆盖范围较大的POI(例如杭州西湖、杭州乐园)作为一个POI推荐给用户,但是忽略了用户到达这个POI附近的子POI(例如西湖:断桥、苏堤、岳庙)以及具体参观顺序。但如果一开始为用户推荐细致到每个商铺、子POI的行程,既浪费了推荐系统的计算成本,又给用户过于严格的行程约束的压力,因为在实际旅行过程中,行程时间会因不确定因素而改变。因此本文提出了一种临时社交网络用户分组和团体行程规划方法,帮助用户在临时社交网络中与兴趣爱好和空闲时间相似的用户组建包车分组,通过预测到达时POI拥挤程度,为包车分组推荐避免拥挤的行程。为了给用户提供POI全面、路线精确、交互灵活的旅行服务,本文提出基于行程的POI推荐和子行程规划方法,为用户预测未来可能经过的子POI,在行程中为用户推荐多样性的周边子POI(店铺、餐馆等),并为整体行程嵌入子行程,从而细化行程。最后,基于Foursquare和Flickr爬取的真实社交网络数据集的实验结果表明,临时社交网络用户分组和团体行程规划方法能为用户推荐高质量的包车分组和行程。基于行程的POI推荐和子行程规划方法在能在保证推荐相关度的同时,有效地提供具有多样性的POI推送并为用户提供更精确的行程规划。

关键词：临时社交网络行程规划 POI推荐多样性推荐

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基于深度轨迹挖掘的个性化行程规划

基于深度轨迹挖掘的个性化行程规划

作者：岳晓丽电子科技大学

学位级别：硕士

随着社交网络的发展,人们越来越乐于发布和分享日常生活中的各种信息,位置信息的数据量更是呈指数级增长。挖掘位置信息和揭示人类移动模式是许多下游应用的重要任务,例如兴趣点(Point of Interest,POI)推荐和交通拥塞预测等都是非常热... 详细信息

随着社交网络的发展,人们越来越乐于发布和分享日常生活中的各种信息,位置信息的数据量更是呈指数级增长。挖掘位置信息和揭示人类移动模式是许多下游应用的重要任务,例如兴趣点(Point of Interest,POI)推荐和交通拥塞预测等都是非常热门且被广泛研究的领域,根据挖掘用户的移动模式而进行个性化行程推荐更是一个重要且亟需解决的难题。移动互联网不仅为用户提供了前所未有的便利,更为个性化行程规划的研究提供了极为丰富的情境信息。近年来,各种基于顺序建模和表示技术的方法层出不穷,例如基于排名的矩阵分解模型,基于随机游走的轨迹预测模型等等,但都未曾着眼于轨迹语义的挖掘。然而,发现与移动相关的抽象主题和利用轨迹的上下文语义可以对用户的移动模式提供更加全面的理解。另外,轨迹重建和轨迹预测是个性化行程规划的两个子任务,对此二者进行深入的研究能够更好地掌握用户的行程偏好,从而为用户规划行程。本文的主要内容和创新性如下:1、本文提出了基于变分轨迹上下文感知的行程推荐模型,主要包括四个学习用户轨迹表示的框架:(1)循环编码器,(2)变分编码器,(3)变分注意层,(4)两个解码器。该方法是一种基于学习轨迹上下文的移动模式挖掘的新范例,从用户轨迹信息入手,采用编码-解码结构,在轨迹级别上解决了轨迹上下文学习的问题,从而进行个性化行程规划。2、本文提出了基于层次化轨迹表示的行程规划模型。该模型使用基于策略网络的增强学习,对每一条轨迹进行了合理的划分以得到轨迹的层次化表示。轨迹分段对于移动轨迹挖掘有着重要的作用,因此层次化的轨迹表示能够挖掘更深层次的、更全面的轨迹语义,获得更为丰富的移动情境信息,进而提高个性化行程推荐的性能。3、本文为了验证上述两种方法在轨迹重建(T1)和轨迹预测(T2)两个子任务中的准确性和有效性,我们在几个公开的数据集上对所提出的方法进行评估,并与现有的其他方法进行对比,表明对上下文轨迹向量进行编码能够有效地表征分层移动性语义,同时从中解码轨迹的隐含意义。实验证明了所提出的两种模型可以有效地提高个性化行程规划的性能。

关键词：人类移动行程规划上下文感知变分推断策略网络

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智能旅游行程规划系统研究

智能旅游行程规划系统研究

作者：林俊北京邮电大学

学位级别：硕士

本文建立了一个智能旅游行程规划系统。该系统弥补了旅游市场上现有行程规划系统的缺陷,能够满足游客对旅游行程规划的需求,为用户提供智能化、个性化、多样化的旅游行程规划服务。本论文完成的主要工作如下：(1)设计了智能旅游行程规... 详细信息

本文建立了一个智能旅游行程规划系统。该系统弥补了旅游市场上现有行程规划系统的缺陷,能够满足游客对旅游行程规划的需求,为用户提供智能化、个性化、多样化的旅游行程规划服务。本论文完成的主要工作如下：(1)设计了智能旅游行程规划系统的总体架构。提出了智能旅游行程规划系统的三项主要功能需求：成品路线规划功能、自助路线规划功能以及成品路线搜索功能;提出了三项辅助功能需求：收藏规划路线功能、路线评价功能、路线信息查询功能。完成了数据库的设计。(2)采用智能客户端技术实现了自助路线规划,采用垂直搜索技术实现了成品路线搜索,采用模糊综合评价与关联规则挖掘技术实现了智能信息处理。完成了各功能模块的开发,建立了智能旅游行程规划系统。(3)针对路线规划模块各子模块设计了测试用例,完成了系统的功能测试、性能测试以及压力测试。测试结果表明系统各功能基本满足了用户的需求,系统具有良好的稳定性和高效性。论文对智能旅游行程规划系统进行了全面的研究,可为用户提供更完整的旅游行程规划服务,研究成果具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：旅游行程规划关联规则模糊评价垂直搜索

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公共自行车需求预测与自平衡行程规划

公共自行车需求预测与自平衡行程规划

作者：徐强杭州电子科技大学

学位级别：硕士

公共自行车系统（Public Bike System,PBS）是城市交通的重要组成部分,日益增长的用户需求给PBS维护人员带来不小的挑战。研究PBS供需不平衡问题,对城市治理、提升城市服务质量具有实际意义。目前的公共自行车需求预测多采用传统的神经... 详细信息

公共自行车系统（Public Bike System,PBS）是城市交通的重要组成部分,日益增长的用户需求给PBS维护人员带来不小的挑战。研究PBS供需不平衡问题,对城市治理、提升城市服务质量具有实际意义。目前的公共自行车需求预测多采用传统的神经网络方法,很难捕获数据中的时空相关性,预测结果难以达到精度要求;行程规划在移动计算中可用于为用户个体导航,但其算法研究较少,且在疏导人流、提高系统持续服务能力方面考虑不足。针对以上问题,本文从公共自行车需求预测和自平衡行程规划两个方面进行分析和研究,并提出了两种方法:（1）提出了一种基于多周期的时空多图卷积预测模型（Multi-Period Spatio-Temporal Multi-Graph Convolutional,MP-STMGCN）。模型包含多个时空卷积模块和两个全连接层。时空卷积模块包括三层的神经网络,第一层是注意力机制层,用于增强模块对数据的特征捕获能力。第二层是多图卷积层,通过构造多图对多种非欧式相关关系进行编码并应用于多图卷积。第三层是时间维卷积层,用于捕捉时空相关性。考虑到站点需求与时间周期有关,本文将数据分为多个周期数据（近期、日周期、周周期）并作为模型输入,经过多个模块和一层全连接层后得到三个预测值,最后将这个三个预测值经过最后一层全连接层加权求和,得到最终的预测值。本文在杭州数据集（HZ）和纽约数据集（YNC）上,将该预测模型与现有7种预测方法进行了实验对比,结果表明:本文提出的MP-STMGCN模型优于其他方法。在两个数据集上,与基准方法中最优的ASTGCN预测结果相比,MP-STMGCN的平均绝对误差MAE分别降低了 7.56%和8.53%;均方误差RMSE指标降低了 11.76%和6.97%。（2）提出了基于优先级的自平衡行程规划策略（Priority awarded Trip Planning,PTP）,旨在通过引导用户选择借还车站点,达到引流和缓解供需压力的目的。该策略首先计算用户优先级和站点优先级,然后把用户和站点按优先级进行匹配和行程规划,从而使站点资源均衡,提高PBS的持续服务能力。大量的仿真实验结果表明:PTP策略比基准算法（Original Trip Planning,OTP）节省了 25.37%的全局行程平均耗时;在90k用户规模下,PTP策略帮助95.31%的用户成功使用了 PBS服务,优于传统的贪心算法（Greedy Trip Planning,GTP）;同时算法复杂度比GTP低一个数量级。综上,论文基于杭州市公共自行车数据,分析了站点需求的时空相关性;提出了 MP-STMGCN预测模型,用于预测站点级的需求量;提出了基于优先级的行程规划策略PTP,从系统角度实现自平衡;实验结果表明,两种方法均优于其他方法。最后,论文在影响需求的多种因素、行程规划的阈值条件和与人工调度相结合这三个方面进行了展望。

关键词：公共自行车系统时空相关性需求预测优先级行程规划

基于改进的遗传算法的城市内自助游行程规划系统研究

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基于改进的遗传算法的城市内自助游行程规划系统研究

作者：易水强中国计量学院

学位级别：硕士

游客个人进行城市区域内行程制定时需要手动搜集各旅游目的地的相关信息，如目的地的简介、价格等信息，且没有分类、需要查询任意两两目的地之间乘车路线信息等。因此，按照这种方式制定行程时是一件繁琐的事。为此，本文结合旅游行程... 详细信息

游客个人进行城市区域内行程制定时需要手动搜集各旅游目的地的相关信息，如目的地的简介、价格等信息，且没有分类、需要查询任意两两目的地之间乘车路线信息等。因此，按照这种方式制定行程时是一件繁琐的事。为此，本文结合旅游行程中所要考虑的时间、经济等约束条件，对传统的有时间约束的旅行商问题模型进行了改进，并设计了行程规划系统的体系结构，最终实现了城市内自助游行程规划系统原型。该系统能够满足自助游游客轻松制定旅游行程的需求，丰富了旅游市场上的行程制定服务。该系统的客户端的界面清晰、简洁，具有良好的易操作性，且其行程规划功能为用户提供个性化、合理的旅游行程。运行结果表明，该系统可以显著减轻自助游游客制定个人行程的繁琐程度。本论文主要的工作内容如下：（1）研究有时间约束的旅行商问题模型，并对自助游游客的行程规划的需求进行分析，改进该旅行商问题模型为城市内自助游行程规划模型;研究了传统的遗传算法，提出了改进方案，并将改进的遗传算法应用于行程规划模型。（2）对自助游行程规划系统的体系架构进行了设计，设计了自助游行程规划系统的主要功能需求;设计了自助游行程规划系统的关系数据库;设计了系统的兴趣点获取模块、用户信息管理模块、交通信息获取模块、行程规划模块。（3）在Windows8平台上采用Visual Studio2012开发工具编程开发各功能模块;搜索填充了系统运行规划所需的兴趣点数据;研究了第三方的高德地图引擎，采用它来直观展示目的地之间的路线结果;完成了相应的测试;试验数据结果和系统运行结果表明该系统达到了预期目标，并具有可行性和实用性。通过对自助游行程规划系统进行较深入的研究，开发出系统原型为自助游游客提供行程规划服务，研究成果有一定的理论意义和应用价值。

关键词：旅行商问题遗传算法自助游行程规划

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基于热点空间网络建模的个性化旅游行程规划

基于热点空间网络建模的个性化旅游行程规划

作者：王懿雯东南大学

学位级别：硕士

当今社会,旅游已经成为人们最重要的娱乐活动之一,旅游业已经成为发展最快的产业之一。随着在线旅游业的快速发展,传统以地点推荐和旅行社推荐为主的旅游服务已不能满足游客大规模、个性化的出行需求。同时海量信息使得用户的个性化行... 详细信息

当今社会,旅游已经成为人们最重要的娱乐活动之一,旅游业已经成为发展最快的产业之一。随着在线旅游业的快速发展,传统以地点推荐和旅行社推荐为主的旅游服务已不能满足游客大规模、个性化的出行需求。同时海量信息使得用户的个性化行程规划行为变得复杂且耗时。这也就造成了在线旅游网站中的沟通真空问题和信息过载问题。为解决这两个问题,本文设计了一个基于热点空间网络的个性化旅游行程规划系统。热点空间网络是将社会热度数据与地理空间网络相结合得到的网络。个性化旅游行程规划通过获取并分析用户的个性化旅游需求,如个人偏好、时间约束和预算约束等条件,为用户规划出满足需求的旅游行程,帮助用户在海量信息中快速地做出决策。本文从分析旅游数据的特征出发,对比一般行程规划,深入分析了旅游行程规划的特殊性与所面临的挑战,首先介绍了热点空间网络的概念和特性,详细说明了通过图论知识和Floyd-Warshall算法对旅游情况下的热点空间网络建模的过程和方法,并明确了热点空间网络模型的模型表示和用户需求验证方法与其形式化表达。在建立的热点空间网络模型的基础上,提出一种根据用户需求进行个性化行程规划的方法,在满足约束的情况下,将寻找最优行程问题转化为动态规划问题,进而进行个性化行程规划。该方法在行程规划的过程中要求满足限制条件并且运用剪枝策略。同时,考虑现实情况中用户对行程好坏的评估方法,提出了行程的评价标准。在此基础上,与现有的三种算法进行对比,实验结果表明该算法更加高效、快速,更适用于热门旅游城市中旅游行程规划。然后说明了本研究使用的数据集的选取依据与处理方法,并对数据进行了统计分析,验证了数据的合理性,确保了本研究的普适性。最后,在真实的南京市旅游数据和地理空间数据基础上设计并建立原型系统,该原型系统根据用户输入,基于本研究提出的方法进行行程规划,并将最优行程可视化展示给用户,最终结果表明该系统结果良好,具有较强的实用性。

关键词：个性化旅游行程规划热度数据地理空间网络

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基于情景感知服务的旅游行程规划研究

基于情景感知服务的旅游行程规划研究

作者：高建明复旦大学

学位级别：硕士

随着通信技术和普适计算技术的不断发展,获知用户及其所处环境的相关动态信息--情景信息已成为可能。情景感知服务作为移动商务中提供个性化服务的关键性环节,近年来吸引国内外大批研究人员在对情景信息的定义、获取及如何利用它为用户... 详细信息

随着通信技术和普适计算技术的不断发展,获知用户及其所处环境的相关动态信息--情景信息已成为可能。情景感知服务作为移动商务中提供个性化服务的关键性环节,近年来吸引国内外大批研究人员在对情景信息的定义、获取及如何利用它为用户服务等方面都作了大量研究工作。另一方面,旅游业作为信息密集型行业,如何抓住旅游的各种特性为游客提供高附加值的服务也已成为研究热点之一。然而结合情景信息感知和旅游信息系统的研究却尚处于起步阶段,且主要局限于概念的阐述、服务框架探讨和原型系统开发等方面。本文基于情景感知旅游行程规划的研究成果进一步拓展和完善了情景感知服务系统框架,并且通过对研究问题的数学建模和求解,也拓展了旅游行程规划的研究方法和思路。本文在综述以前研究人员关于情景感知服务的各项研究成果的基础之上,明确提出了以依据情景信息为游客进行行程规划的研究问题,具有重要现实意义与应用价值。问题的建模以经典路径规划问题—旅行商问题和车辆路径问题为基础,提出以扩展的资源受限项目调度问题为原型建立数学模型。最后,针对研究问题规模采用了分支定界的精确算法,并用仿真实验的方法加以验证。

关键词：情景感知服务行程规划资源限制项目调度约束优化数学建模

基于LKJ的机车辅助驾驶系统行程规划方案与实现

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铁道通信信号 2023年第3期59卷 1-7页

作者：孟军中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

针对基于LKJ的机车辅助驾驶系统,分析了行程规划的功能需求,设计并实现了多进程协同处理的行程规划在线计算方案,重点阐述了行程规划的数据准备和数据处理过程,提出了基于速度控制模型和列车动态模型的周期迭代计算方法。经过测试,该方... 详细信息

针对基于LKJ的机车辅助驾驶系统,分析了行程规划的功能需求,设计并实现了多进程协同处理的行程规划在线计算方案,重点阐述了行程规划的数据准备和数据处理过程,提出了基于速度控制模型和列车动态模型的周期迭代计算方法。经过测试,该方案可实现辅助驾驶行程规划功能,且能够在不影响列车运行控制功能的前提下动态计算规划曲线,满足行程规划的显示要求,为货运列车的平稳、高效、正点、节能运行提供保障。

关键词：列车运行监控装置货运列车辅助驾驶系统行程规划多进程