專利名稱：旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息處理領(lǐng)域，特別涉及一種旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法。
背景技術(shù)：
目前，智慧旅游建設(shè)已在18個城市進行了試點建設(shè)，這也是近10年國家旅游信息化建設(shè)的重要工作。智慧旅游被稱為是旅游信息化的第二次革命，是旅游業(yè)與現(xiàn)代科技創(chuàng)新融合發(fā)展的典范，是旅游業(yè)發(fā)展的未來趨勢，也是旅游業(yè)成長為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的關(guān)鍵創(chuàng)新。在目前的電子商務(wù)中，通常采用購物車的方式進行產(chǎn)品的預(yù)定與支付?？蛻魪目蛻舳嘶驗g覽器端將選擇好的旅游消費信息，如酒店預(yù)訂、票務(wù)訂購等，放入購游車內(nèi)暫存，在購買完畢后，進行在線支付。此處所述的購游車是一種只用于暫存涉旅消費的購物車。然而，現(xiàn)有的購物車是采用的數(shù)據(jù)直接處理方式，而且所暫存的商品是固定的，且商品間的直接關(guān)聯(lián)性要求不高，則本發(fā)明專利中的購游車用來解決當(dāng)前購物車不能根據(jù)旅客的個性化需求進行定制，也不能進行多項旅游消費信息的搭配與推薦等問題；同時也是用來解決多項旅游消費之間、或旅游消費與旅游景區(qū)間是否具有關(guān)聯(lián)性、合理性，所預(yù)定的旅游消費是否屬于該旅游景區(qū)或其周邊區(qū)域的范圍內(nèi)。因此，采用傳統(tǒng)的購物車容易使旅客做出錯誤的選擇，難以獲得滿意的旅游消費，從而給旅客帶來了時間和經(jīng)濟上的損失。

發(fā)明內(nèi)容
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是幫助旅客定制、選擇、獲得滿足需求的旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，以來降低旅客在時間和經(jīng)濟上的損失，并使旅客快速、有效、方便獲取旅游消費信息的旅游消費數(shù)據(jù)處理方法。從而讓旅客在線的實現(xiàn)旅游消費和預(yù)定，以縮短旅程時間、提高旅途質(zhì)量、獲取有效的旅游消費信息。作為本發(fā)明的一個方面，提供了一種旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟S01，獲取旅客定制的多項旅游消費信息，旅游消費信息來自不同的涉旅服務(wù)提供者；S02，判斷多項旅游消費信息與旅游景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性與合理性、以及多項旅游消費信息之間的關(guān)聯(lián)性與合理性；S03，根據(jù)旅游景區(qū)及其周邊的旅游消費信息，分別通過智能感知算法獲得與步驟S02中的判斷結(jié)果相關(guān)的旅游消費搭配信息；S04，將旅游消費搭配信息通過面向語義與情感的推薦算法得到推薦消費信息；S05，將推薦消費信息呈現(xiàn)給旅客。優(yōu)選地，在步驟S02中，根據(jù)預(yù)先建立的滿足旅游消費的規(guī)則庫、和/或關(guān)系庫、和/或事務(wù)庫采用判斷推理、或正則算法、或遺傳算法、或蟻群算法進行計算以判斷關(guān)聯(lián)性和合理性。優(yōu)選地，步驟S02還包括在關(guān)聯(lián)性和合理性的判斷之后，還根據(jù)多個旅游消費信息與旅游景區(qū)之間的地域性判斷該多個旅游消費信息的關(guān)聯(lián)性與合理性。優(yōu)選地，步驟S03還包括對智能感知算法推理得出的結(jié)果進行判斷，如果該結(jié)果符步驟S02的關(guān)聯(lián)性和合理性要求，則直接進入步驟S04 ;如果該結(jié)果不符合，則進一步使用智能感知算法對該結(jié)果進行推理，以得到消費搭配信息為止。
優(yōu)選地，步驟S04包括采用基于協(xié)同過濾和基于知識的推薦算法對推薦消費信息進行推薦。 優(yōu)選地，感知算法包括語義感知和情感感知。優(yōu)選地，基于協(xié)同過濾和基于知識的推薦算法是將語義與情感引入到基于協(xié)同過濾、基于知識的推薦算法中加以實現(xiàn)的，智能感知算法是將語義、情感特征引入到蟻群等智能算法中，使智能算法尋優(yōu)具有情感識別、判斷等能力。優(yōu)選地，步驟S02、和/或步驟S03、和/或步驟S04、和/或步驟S05中的計算在云計算環(huán)境中完成。本發(fā)明在旅客選擇好旅游景區(qū)后，就會自動圍繞該旅游景區(qū)及周邊的旅游消費進行關(guān)聯(lián)性和合理性判斷和搭配，然后向旅客推薦最終旅游消費結(jié)果的列表以供選擇。因此，旅客會獲得與旅游景區(qū)相關(guān)聯(lián)的多項正確的旅游消費信息，從而避免旅客做出錯誤的選擇，避免了旅客經(jīng)濟上的損失。


圖1是本發(fā)明中的旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法的流程圖；圖2是關(guān)聯(lián)性判斷的示意圖；圖3是合理性判斷的示意圖；圖4是關(guān)聯(lián)性及合理性判斷的流程圖；圖5是消費搭配信息的流程圖；圖6是推薦消費信息的流程圖；以及圖7是旅客訂購旅游消費的流程圖。
具體實施例方式以下對本發(fā)明的實施例進行詳細(xì)說明，但是本發(fā)明可以由權(quán)利要求限定和覆蓋的多種不同方式實施。本發(fā)明中的“旅游消費信息(產(chǎn)品)”通常包括路線選擇、天氣查詢、路況獲取、旅行社查詢、旅游活動查找，酒店、各類票務(wù)、特色美食、餐飲、娛樂、旅游商品購物、導(dǎo)游租請、停車位、租車、旅游文化等。這些旅游消費信息是通過不同的涉旅提供商提供的，使得旅客在電子信息平臺上訂購這些旅游消費信息時感覺到復(fù)雜且不便捷，而且難以獲得合適的服務(wù)來滿足自己的旅游需求，以及定制和預(yù)定要求。同時，這些旅游消費信息所對應(yīng)的旅游消費信息具有很強的地域性和關(guān)聯(lián)性，即不同的旅游景區(qū)消費信息所對應(yīng)的需求是不同的，也是存在差異性的；不同的旅客也對應(yīng)于不同的旅游消費服務(wù)。因此，本發(fā)明就是來解決這些困難和差異性的，即當(dāng)旅客選中某一地區(qū)的旅游消費信息后，通過本發(fā)明中的方法就能智能、自動地根據(jù)所選擇的旅游消費信息推薦出該地區(qū)的旅游消費列表以供旅客選擇訂購。旅客根據(jù)的自己需求通過電子信息平臺(如智慧旅游平臺等)選擇所需的一項或多項旅游消費，通過本發(fā)明就生成了滿足需求的旅游消費信息推薦列表呈現(xiàn)給旅客。在此基礎(chǔ)上，請參考圖1，本發(fā)明提供了一種旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟S01，獲取由旅客選取的多項旅游消費信息，所述旅游消費信息來自不同的涉旅服務(wù)提供者；S02，判斷所述多項旅游消費信息與旅游景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性和合理性、以及所述多項旅游消費信息之間的關(guān)聯(lián)性和合理性；S03，根據(jù)所述旅游景區(qū)及其周邊的旅游消費信息，分別通過智能感知算法獲得與所述步驟S02中的判斷結(jié)果相關(guān)的旅游消費搭配信息。S04，將所述消費搭配信息通過面向語義與情感(優(yōu)選地，滿足語義與情感的基于協(xié)同與基于知識等)的推薦算法得到推薦消費信息；S05，將所述推薦消費信息呈現(xiàn)給該旅客。當(dāng)旅客提交其在電子信息平臺上選擇的旅游消費時，生成了相應(yīng)的旅游消費信息。本方法首先獲取這些旅游消費信息，然后判斷這些旅游信息之間或旅游信息與旅游景區(qū)之間是否具有關(guān)聯(lián)性和合理性。其中，請參考圖2和圖4，關(guān)聯(lián)性就是旅客選擇的旅游消費是否與所選擇的旅游景區(qū)相關(guān)聯(lián)，如某旅客對某景區(qū)的選擇已確定，該旅客就有可能要進行酒店、票務(wù)查詢預(yù)購，進行天氣、路程、旅行社查詢，進行查看特色美食、娛樂、餐飲、停車位、導(dǎo)游和特色旅游商品等。當(dāng)然，旅客在電子信息平臺上進行選擇時，需要根據(jù)自己的需求選擇其中的一種或幾種。這時就需要判斷該旅客所選擇的旅游消費是否與該旅游景區(qū)相關(guān)聯(lián)，還需要判斷所選擇的旅游消費信息之間是否相關(guān)聯(lián)，如關(guān)聯(lián)性可以是旅客訂購的旅游消費是否與旅游消息信息間，以及旅游消費與景區(qū)間及周邊的是否存在關(guān)聯(lián)，若不關(guān)聯(lián)則需要重新判斷，即旅客所選擇的旅游消費信息要具有就近性，如當(dāng)旅客定購了某景區(qū)的酒店，則通常所選取的餐飲、停車位、娛樂、行程安排等都需要與該酒店有關(guān)系，反之則不具備關(guān)聯(lián)性。由于這個判斷不是進行全局判斷，而是當(dāng)旅客選擇旅游消費所對應(yīng)的旅游景區(qū)后，才進行判斷，因此，可以降低判斷的復(fù)雜度，大大提高了判斷計算的精確度。由于這些旅游消費來自不同的涉旅提供者、且需求進行智能化、自動化處理，采用現(xiàn)有技術(shù)中的處理方法很難有效地完成旅游消費的搭配和推薦。其中，旅游消費的搭配是指當(dāng)旅客選擇旅游景區(qū)和旅游消費后，使用本發(fā)明中的方法根據(jù)旅游景區(qū)所屬及其周邊通過智能、感知算法來生成消費搭配信息，即自動完成搭配相關(guān)的旅游消費信息。旅游消費的推薦是指根據(jù)旅客的行為特征、個性化偏好，即根據(jù)游客的行為和個性化特征將消費搭配信息推薦給旅客，供旅客選擇定購和預(yù)定。其中，推薦效率的高低，直接影響本發(fā)明的效率。而獲取旅客的行為特征和個性化主要通過旅客在電子信息平臺上的點擊情況、評論、注冊信息和以往的購買信息來確定，還可通過歷史數(shù)據(jù)等方面的分析來確定?？梢姡景l(fā)明提供了一種滿足智慧旅游的在線旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，其改變了傳統(tǒng)的旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，使旅客能獲得滿足自己需求的旅游消費信息，即旅客選擇好旅游景區(qū)后，就會自動圍繞該旅游景區(qū)及周邊的旅游消費信息進行關(guān)聯(lián)性和合理性判斷和搭配，然后向旅客推薦最終旅游消費結(jié)果的列表以供選擇。因此，旅客會獲得與旅游景區(qū)相關(guān)聯(lián)的多項正確的旅游消費信息，從而避免旅客做出錯誤的選擇，避免了旅客經(jīng)濟上的損失。另外，也使得旅客獲得旅游消費信息的過程更為便捷、智能、方便和有效，可以在短時間內(nèi)獲得自己的旅游消費處理結(jié)果，不再像傳統(tǒng)的方面需要在一個電子信息平臺上多次查找和訂購；另外，對于涉旅運營商來說，更可以獲得一個集成化、快速化的為旅客提供旅游消費服務(wù)的方法。請參考圖5，步驟S03中的智能感知算法包括智能搭配與感知搭配。請參考圖5。采用智能搭配時，根據(jù)步驟S02的判斷結(jié)果，可采用諸如遺傳算法、蟻群算法等智能算法進行旅游消費信息的搭配，其搭配過程就是實現(xiàn)服務(wù)組合，而服務(wù)組合是一個NP(Non-Polynomial)難問題。因此，采用傳統(tǒng)的旅游消費搭配方法，是很難達到一個理想服務(wù)組合效果的，即也無法獲得滿意的旅游消費信息的搭配結(jié)果。優(yōu)選地，可采用基于云計算的服務(wù)智能組合方法來有效提高服務(wù)組合效率，滿足不同旅客的需求，即在云計算環(huán)境下，實現(xiàn)具有智能感知的服務(wù)組合，所述服務(wù)組合根據(jù)步驟S02的判斷結(jié)果，進行智能化的服務(wù)組合尋優(yōu)，其尋優(yōu)結(jié)果可實現(xiàn)旅游消費信息的智能化的搭配，從而這旅客提供合理的、有效的旅游消費搭配結(jié)果。請參考圖5，優(yōu)選地，感知搭配采用語義化、情感化的方法來實現(xiàn)旅游消費的服務(wù)組合，其中，語義化采用基于描述邏輯的自動推理來實現(xiàn)；情感化則通過建立情感空間來實現(xiàn)情感感知、情感識別、情感交換等，然后再將語義與情感引入到智能算法中實行基于云計算的旅游消費的服務(wù)組合。特別地，在云計算環(huán)境下，根據(jù)步驟S02的判斷結(jié)果，將語義與情感引入到蟻群等智能算法中實現(xiàn)最優(yōu)化的服務(wù)組合。這樣就實現(xiàn)了智能搭配與感知搭配的結(jié)合，形成了具有感知的智能算法，并且該算法能有效解決旅游消費服務(wù)的組合，這是因為旅游消費的選擇本身就帶有情感化和個性化的。優(yōu)選地，在步驟S02中，根據(jù)預(yù)先建立的滿足旅游消費的規(guī)則庫、和/或關(guān)系庫、和/或事務(wù)庫采用判斷推理、或正則算法、或遺傳算法、或蟻群算法進行計算以判斷所述關(guān)聯(lián)性和合理性。優(yōu)選地，規(guī)則庫、和/或關(guān)系庫、和/或事務(wù)庫是旅游消費信息的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐庫，它是由外部數(shù)據(jù)和自建數(shù)據(jù)組成。特別地，判斷推理、正則算法、遺傳算法、蟻群算法采用分布式計算，例如，這個計算可以是基于云計算的，由于云計算可以快速提高計算速度和計算能力，使其在極短時間內(nèi)獲得判斷結(jié)果。優(yōu)選地，所述步驟S02還包括在所述關(guān)聯(lián)性的判斷之后，還根據(jù)多個所述旅游消費信息與所述旅游景區(qū)之間的地域性判斷該多個所述旅游消費信息的合理性，合理性指當(dāng)旅客選擇了消費景區(qū)后，通常情況就只能選擇與該景區(qū)及周邊相關(guān)的其它旅游消費，不能選擇與景區(qū)及周邊以外的旅游消費。其中，請參考圖3和圖4，合理性是指要求旅客在選擇了某個旅游景區(qū)后，就只能選擇與該旅游景區(qū)相關(guān)聯(lián)的旅游消費。如當(dāng)旅客選擇了某旅游景區(qū)后，旅客就只能在該景區(qū)及該景區(qū)周邊中定制/選取旅游消費信息。這就是合理，反之亦然。優(yōu)選地，請結(jié)合圖5，所述步驟S03還包括對所述智能感知推理得出的結(jié)果進行判斷，如果該結(jié)果符合S02所述的關(guān)聯(lián)性和合理性要求，則直接進入步驟S04 ;如果該結(jié)果不符合要求，則進一步使用所述智能感知算法對該結(jié)果進行推理，以得到滿足旅客的旅游消費要求為止。優(yōu)選地，請參考圖6，所述步驟S04包括采用基于知識的推薦算法和基于協(xié)同過濾的推薦算法相結(jié)合的方式對所述推薦消費信息進行推薦。進一步地，是將語義與情感引入到協(xié)同與基于知識的推薦算法中，使推薦具有情感識別、判斷等能力。其中，基于知識的推薦算法屬于靜態(tài)型的推薦算法，其直接分析已有的信息后向旅客推薦，往往這種推薦簡單、易實現(xiàn)，但推薦準(zhǔn)確率不高?；趨f(xié)同過濾的推薦算法屬于動態(tài)型的推薦算法，能動態(tài)分析旅客的行為特征、個性化及相關(guān)信息，這種模式計算要求高、信息的獲取難度大，但能實時的分析旅客行為和個性化偏好，能有效提高推薦效率。本發(fā)明中的協(xié)同過濾和基于知識的推薦算法在是在云計算環(huán)境中實現(xiàn)的，基于協(xié)同過濾的推薦算法具有新異興趣發(fā)現(xiàn)、隨著時間推移性能提高、推薦個性化的自動化程度高且能處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化對象等優(yōu)點，但也存在稀疏問題、可擴展性問題、新用戶問題、取決于歷史數(shù)據(jù)等缺點。而基于知識的推薦算法則具有將用戶需求映射到產(chǎn)品上、能考慮非產(chǎn)品屬性等優(yōu)點，但也存在知識難獲取、推薦是靜態(tài)等缺點。因此，為了滿足推薦要求，本發(fā)明在基于協(xié)同過濾的推薦算法和基于知識的推薦算法中引入語義與情感，即用語義和情感來改進基于協(xié)同過濾的推薦算法和基于知識的推薦算法中所遇到的上述缺點。對于基于協(xié)同過濾的推薦算法來說，通過引入語義可以有效解決可擴展性，以及新用戶特征、行為的判別等問題，即通過語義識別和推理來解決這些問題；并且通過引用情感則可以有效解決稀疏問題，即通過建立情感空間，然后通過情感識別、情感轉(zhuǎn)換來解決這個問題。對于基于知識的推薦算法來說，通過引入語義可解決知識獲取的問題，以及通過引入情感可解決靜態(tài)推薦的問題。其原理與基于協(xié)同過濾的推薦算法的原則一樣。在旅游消費信息的推薦過程中，其推薦的對象就是智能搭配結(jié)果，因此，智能搭配與推薦是關(guān)聯(lián)的，智能搭配結(jié)果的效率高低，直接影響推薦的效果；而推薦結(jié)果的顯示是根據(jù)智能搭配和旅客的旅客點擊情況、評論分析、注冊信息、歷史數(shù)據(jù)等來確定的。優(yōu)選地，所述步驟S02、和/或步驟S03、和/或步驟S04、和/或步驟S05中的計算在云計算環(huán)境中完成。當(dāng)游客根據(jù)推薦結(jié)果完成旅游消費信息的選擇后就轉(zhuǎn)向在線支付費用的步驟了，也可以實行評論，即所對購買的旅游消費進行評論。在評論時，需要對相關(guān)敏感關(guān)鍵字進行過濾。其中，在線支付平臺可以采用支付寶、PayPal等?？偟膩碚f，請參考圖7，旅客通過本發(fā)明中所述的方法完成訂購的過程可以為如下的過程1、旅客登陸一個電子信息化平臺(如智慧旅游平臺等)。2、旅客根據(jù)自己的需求選擇旅游景區(qū)，并根據(jù)旅游景區(qū)的選擇并自動生成旅游消
費信息。3、將旅游消費信息加載至Cookie中。若游客尚未注冊該平臺，則提示游客進行注冊；若游客已注冊，則提示旅客登陸。4、將旅游消費信息進行裝載，并通過Cookie提交輸出并采用本發(fā)明中的數(shù)據(jù)處理方法以云計算的方式進行處理。5、將通過云計算得到的推薦消費信息返回到操作界面上供旅客選擇，優(yōu)選地，通常推薦給旅客的旅游消費列表一頁不超過10個。6、旅客根據(jù)自己的旅游要求，選擇所推薦的旅游消費服務(wù)。7、進行訂購并在線支付。8、返回支付結(jié)果界面，并進行評論。本發(fā)明中的方法與現(xiàn)有技術(shù)中的購物車所采用的數(shù)據(jù)處理方法相比，其最大的區(qū)別就是，本發(fā)明可根據(jù)旅游消費的地域性、關(guān)聯(lián)性和合理性進行自動判斷、計算、處理(智能感知處理)和推薦后將推薦結(jié)果返回到操作界面上，供旅客選擇訂購并在線支付，這就減輕當(dāng)前旅游消費的復(fù)雜性和手工操作性。同時，本中的方法是基于云計算的，是以云計算的要求角度進行發(fā)明的，即滿足分布式通信要求的。本發(fā)明在旅客選擇好旅游景區(qū)后，就會自動圍繞該旅游景區(qū)及周邊的旅游消費信息進行關(guān)聯(lián)性和合理性判斷和搭配，從而避免旅客做出錯誤的選擇、解決難以找到滿足需求的旅游消費、降低網(wǎng)上旅游消費的復(fù)雜度，幫助旅客快速、便捷的獲得旅游消費結(jié)果。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟: S01，獲取旅客定制的多項旅游消費信息，所述旅游消費信息來自不同的涉旅服務(wù)提供者； S02，判斷所述多項旅游消費信息與旅游景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性與合理性、以及所述多項旅游消費信息之間的關(guān)聯(lián)性與合理性； S03，根據(jù)所述旅游景區(qū)及其周邊的旅游消費信息，分別通過智能感知算法獲得與所述步驟S02中的判斷結(jié)果相關(guān)的旅游消費搭配信息； S04，將所述旅游消費搭配信息通過面向語義與情感的推薦算法得到推薦消費信息； S05，將所述推薦消費信息呈現(xiàn)給所述旅客。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，在步驟S02中，根據(jù)預(yù)先建立的滿足旅游消費的規(guī)則庫、和/或關(guān)系庫、和/或事務(wù)庫采用判斷推理、或正則算法、或遺傳算法、或蟻群算法進行計算以判斷所述關(guān)聯(lián)性和合理性。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述步驟S02還包括:在所述關(guān)聯(lián)性和合理性的判斷之后，還根據(jù)多個所述旅游消費信息與所述旅游景區(qū)之間的地域性判斷該多個所述旅游消費信息的關(guān)聯(lián)性與合理性。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述步驟S03還包括: 對所述智能感知算法推理得出的結(jié)果進行判斷，如果該結(jié)果符所述步驟S02所述的關(guān)聯(lián)性和合理性要求，則 直接進入步驟S04 ;如果該結(jié)果不符合，則進一步使用所述智能感知算法對該結(jié)果進行推理，以得到所述滿足旅客的旅游消費搭配信息為止。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述步驟S04包括: 采用基于協(xié)同過濾和基于知識的推薦算法對所述推薦消費信息進行推薦。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述感知算法包括語義感知和情感感知。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于協(xié)同過濾和基于知識的推薦算法是將語義與情感引入到基于協(xié)同過濾、基于知識的推薦算法中加以實現(xiàn)的，所述的智能感知算法是將語義、情感特征引入到蟻群等智能算法中，使所述智能算法尋優(yōu)各智能算法具有情感識別、判斷等能力。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述步驟S02、和/或步驟S03、和/或步驟S04、和/或步驟S05中的計算在云計算環(huán)境中完成。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種旅游消費信息的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟S01，獲取旅客選取的多項旅游消費信息；S02，判斷多項旅游消費信息與旅游景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性與合理性、以及多項旅游消費信息之間的關(guān)聯(lián)性與合理性；S03，根據(jù)旅游景區(qū)及其周邊的旅游消費信息，分別通過智能感知算法獲得與步驟S02中的判斷結(jié)果相關(guān)的旅游消費搭配信息；S04，將旅游消費搭配信息通過面向語義與情感的推薦算法得到推薦消費信息；S05，將推薦消費信息呈現(xiàn)給旅客。本發(fā)明會自動圍繞該旅游景區(qū)及周邊的旅游消費信息進行關(guān)聯(lián)性和合理性判斷和搭配，從而快速方便地找到滿足需求的旅游消費，降低了網(wǎng)上旅游消費的復(fù)雜度，為不同的旅客提供快捷方便的信息。
文檔編號G06Q50/14GK103077490SQ20131003387
公開日2013年5月1日 申請日期2013年1月29日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月29日
發(fā)明者周相兵, 馬洪江, 苗放, 佘堃 申請人:阿壩師范高等?？茖W(xué)校