本發(fā)明涉及推薦系統(tǒng)，尤其涉及基于ai的個(gè)性化旅游推薦系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)，旨在預(yù)測和推薦用戶可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)。這些系統(tǒng)通常依賴于批量的數(shù)據(jù)分析，包括用戶歷史行為、偏好、相似用戶的行為以及內(nèi)容特性等。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，推薦系統(tǒng)可能采用多種算法，如協(xié)同過濾、內(nèi)容基推薦、混合推薦等。此技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵在于通過算法來優(yōu)化推薦的相關(guān)性和個(gè)性化程度，以提升用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效率。

2、個(gè)性化旅游推薦系統(tǒng)是推薦系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)具體實(shí)例，該系統(tǒng)專注于根據(jù)用戶的旅行歷史、偏好、預(yù)算和時(shí)間等因素，提供定制化的旅游目的地、活動(dòng)建議和路線規(guī)劃。其主要用途是幫助用戶發(fā)現(xiàn)最符合個(gè)人興趣和需求的旅游體驗(yàn)，同時(shí)為旅游業(yè)者提供一個(gè)有效的工具來吸引和服務(wù)目標(biāo)客戶，增強(qiáng)客戶滿意度和忠誠度。

3、現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)多依賴于歷史數(shù)據(jù)和靜態(tài)偏好分析，缺乏對實(shí)時(shí)事件和人流變化的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。在高需求變化的環(huán)境下，這一局限性導(dǎo)致系統(tǒng)無法及時(shí)更新推薦，影響了管理效率和用戶滿意度。例如，在遇到突發(fā)事件或節(jié)假日人流急劇變化時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)常常不能有效應(yīng)對，導(dǎo)致資源分配失衡和服務(wù)質(zhì)量下降。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在個(gè)性化推薦方面往往不能準(zhǔn)確匹配用戶實(shí)時(shí)需求，尤其在用戶行為多樣化和預(yù)期快速變化的情況下，這種不足尤為明顯。缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力和高度個(gè)性化的服務(wù)，使得現(xiàn)有技術(shù)在精準(zhǔn)度和適應(yīng)性方面有待提升。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的基于ai的個(gè)性化旅游推薦系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：基于ai的個(gè)性化旅游推薦系統(tǒng)包括：

3、視頻數(shù)據(jù)分析模塊基于圖像識(shí)別技術(shù)分析監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，檢測景區(qū)中的游客密集區(qū)域，將視頻圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為景點(diǎn)人流密度指標(biāo)，接著通過地理信息系統(tǒng)將景點(diǎn)人流密度指標(biāo)與實(shí)際地圖位置配對，生成定位區(qū)域人流數(shù)據(jù)；

4、用戶行為解析模塊基于所述定位區(qū)域人流數(shù)據(jù)，整合用戶歷史訪問記錄和行為偏好，執(zhí)行用戶分群，區(qū)分多個(gè)用戶類別，為每個(gè)類別建立行為預(yù)測模型，預(yù)測未來行為模式和偏好趨勢，生成行為趨勢預(yù)測結(jié)果；

5、人流預(yù)測模塊基于所述行為趨勢預(yù)測結(jié)果，運(yùn)用時(shí)間序列分析技術(shù)，預(yù)計(jì)未來多個(gè)時(shí)間段的景區(qū)人流量，對比景區(qū)容量，分析潛在的擁堵情況，預(yù)測未來多時(shí)段景區(qū)的擁堵概率，生成擁堵預(yù)測結(jié)果；

6、推薦策略調(diào)整模塊基于所述擁堵預(yù)測結(jié)果，對旅游路線和訪問時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，更新推薦模型匹配實(shí)時(shí)人流和用戶偏好數(shù)據(jù)，更新調(diào)整后的旅游路線及時(shí)間，建立推薦方案。

7、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述景點(diǎn)人流密度指標(biāo)的獲取步驟具體為：

8、利用圖像識(shí)別技術(shù)對監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行幀分析，識(shí)別每幀中游客的數(shù)量ni，對于視頻幀i，采用公式：

9、

10、計(jì)算得到視頻總幀數(shù)f內(nèi)所有幀的游客總數(shù)ntotal，生成視頻總游客數(shù)量；

11、其中，ni代表第i幀中的游客數(shù)量，ci為第i幀的清晰度權(quán)重，調(diào)整每幀的游客計(jì)數(shù)以反映視覺清晰度的變化；

12、將每幀的游客數(shù)量ni轉(zhuǎn)化為密度指標(biāo)，參照畫面面積a和視野覆蓋率vi，采用公式：

13、

14、對每幀計(jì)算密度指標(biāo)di，生成所有幀的密度指標(biāo)di；

15、計(jì)算所述所有幀的密度指標(biāo)di的加權(quán)平均值，引入時(shí)間權(quán)重wi和穩(wěn)定性因子si，采用公式：

16、

17、計(jì)算得到加權(quán)平均密度，生成加權(quán)平均人流密度davg；

18、其中，di代表每幀的密度指標(biāo)，wi代表第i幀的時(shí)間權(quán)重，si代表穩(wěn)定性因子，參照時(shí)間變化和幀的穩(wěn)定性；

19、通過地理信息系統(tǒng)，將加權(quán)平均人流密度davg與實(shí)際地圖位置l配對，采用創(chuàng)新公式：

20、

21、生成景點(diǎn)人流密度指標(biāo)dlocation；

22、其中，l代表地理坐標(biāo)，l0代表中心地理坐標(biāo)，k為敏感度調(diào)整參數(shù)。

23、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述定位區(qū)域人流數(shù)據(jù)的獲取步驟具體為：

24、從圖像數(shù)據(jù)中提取每幀的人流數(shù)量ni，為每個(gè)區(qū)域r計(jì)算總?cè)肆鱪r，采用改進(jìn)公式：

25、

26、生成每個(gè)區(qū)域的總?cè)肆鞴浪鉵r；

27、其中，ni代表第i幀中的游客數(shù)量，ci代表清晽度權(quán)重，vi代表視野覆蓋率權(quán)重，fvi表示第i幀的可見性評(píng)分；

28、對每個(gè)區(qū)域的人流數(shù)量nr進(jìn)行面積歸一化，計(jì)算人流密度指標(biāo)dr，采用公式：

29、

30、生成每個(gè)區(qū)域的人流密度dr；

31、其中，nr代表區(qū)域r的總?cè)肆鞴浪?，ar代表區(qū)域r的面積，δ為面積調(diào)整系數(shù)；

32、將所述人流密度dr與地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)匹配，進(jìn)行定位修正，計(jì)算公式：

33、

34、參照區(qū)域距離的平方影響，生成定位區(qū)域人流數(shù)據(jù)plocation；

35、其中，lr代表每個(gè)區(qū)域的中心地理坐標(biāo)，l0代表景點(diǎn)的中心地理坐標(biāo)，k和μ是調(diào)整系數(shù)。

36、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述行為預(yù)測模型的建立步驟具體為：

37、基于所述定位區(qū)域人流數(shù)據(jù)和用戶歷史訪問記錄，篩選頻繁訪問者和低頻訪問者，計(jì)算每個(gè)用戶的訪問頻率，采用公式：

38、

39、生成活躍用戶列表uf；

40、其中，fi代表用戶i的訪問次數(shù)，當(dāng)fi超過時(shí)間t內(nèi)的平均訪問次數(shù)時(shí)取值為1，否則為0，θ(i，t)代表閾值函數(shù)，t表示時(shí)間周期；

41、針對所述活躍用戶列表uf，根據(jù)用戶的行為偏好進(jìn)行分群，利用加權(quán)聚類算法分配用戶到差異化類別，應(yīng)用公式：

42、

43、生成用戶分組ck；

44、其中，bj代表用戶j的行為偏好，pj代表偏好概率，wj代表行為權(quán)重；

45、對每個(gè)所述用戶分組ck，使用多變量回歸分析，采用公式：

46、

47、生成行為預(yù)測模型

48、其中，α0、αn代表模型系數(shù)，vnk是用戶類別ck的行為變量。

49、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述行為趨勢預(yù)測結(jié)果的獲取步驟具體為：

50、收集多個(gè)用戶類別ck的歷史行為數(shù)據(jù)hk，計(jì)算每個(gè)類別的行為頻率和偏好強(qiáng)度，采用公式：

51、

52、生成每個(gè)類別的行為頻率集fk；

53、其中，hik表示用戶類別ck中第i個(gè)用戶在歷史周期內(nèi)的行為數(shù)據(jù)點(diǎn)，wik是行為數(shù)據(jù)點(diǎn)的指數(shù)權(quán)重，nk為用戶類別ck的用戶數(shù)；

54、使用所述行為預(yù)測模型pmodel分析fk，確定未來時(shí)間段內(nèi)的行為模式和偏好趨勢，應(yīng)用改進(jìn)的預(yù)測公式：

55、

56、生成每個(gè)用戶類別的行為趨勢預(yù)測結(jié)果ftrends；

57、其中，αk和γk是針對用戶類別ck的預(yù)測系數(shù)和根號(hào)權(quán)重，fk代表行為頻率集。

58、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述擁堵預(yù)測結(jié)果的獲取步驟具體為：

59、基于所述行為趨勢預(yù)測結(jié)果，利用時(shí)間序列分析來預(yù)計(jì)未來多個(gè)時(shí)間段的景區(qū)人流量，公式：

60、

61、生成預(yù)測的人流量結(jié)果pt；

62、其中，pt表示在時(shí)間t的預(yù)測人流量，xt-i表示i個(gè)過去時(shí)間段的人流量，β0是模型截距，βi是模型系數(shù)；

63、將所述預(yù)測的人流量結(jié)果pt與景區(qū)的容量c進(jìn)行對比，公式：

64、

65、使用min函數(shù)維持擁堵概率不超過1，計(jì)算擁堵概率；

66、其中，dt代表擁堵概率，pt代表預(yù)測人流量，c代表景區(qū)容量；

67、將所述擁堵概率dt轉(zhuǎn)換為擁堵風(fēng)險(xiǎn)值，評(píng)估差異化時(shí)間段的擁堵情況，公式：

68、

69、生成擁堵預(yù)測結(jié)果ft；

70、其中，λ代表敏感性調(diào)整因子。

71、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述推薦方案的建立步驟具體為：

72、對所述擁堵預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)合實(shí)時(shí)人流數(shù)據(jù)，使用一個(gè)加權(quán)模型以平衡擁堵數(shù)據(jù)和人流數(shù)據(jù)的影響，采用公式：

73、rinit＝ω·fcongestion+(1-ω)·lreal-time

74、計(jì)算初步的優(yōu)化旅游路線rinit；

75、其中，fcongestion代表擁堵預(yù)測結(jié)果，lreal-time代表實(shí)時(shí)人流數(shù)據(jù)，ω是權(quán)重參數(shù)，調(diào)整擁堵數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的相對重要性；

76、基于所述初步的優(yōu)化旅游路線，整合用戶偏好數(shù)據(jù)，采用公式：

77、rfinal＝θ·rinit+(1-θ)·upreferences

78、調(diào)整推薦模型，細(xì)化旅游路線和訪問時(shí)間，建立推薦路線；

79、其中，upreferences表示用戶偏好數(shù)據(jù)，θ是調(diào)整因子，用以平衡歷史推薦與用戶當(dāng)前偏好的影響。

80、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：

81、本發(fā)明中，通過實(shí)時(shí)圖像識(shí)別與地理信息系統(tǒng)的整合，實(shí)現(xiàn)了景點(diǎn)人流密度的快速準(zhǔn)確測量，顯著提升數(shù)據(jù)分析的速度和精度。這種處理邏輯優(yōu)化了人流監(jiān)控的效率，預(yù)防擁堵情況的發(fā)生，具體體現(xiàn)在能夠迅速響應(yīng)人流密集情況，并據(jù)此調(diào)整管理策略。進(jìn)一步通過精細(xì)化的用戶行為數(shù)據(jù)整合與分析，系統(tǒng)能預(yù)測不同用戶群體的行為模式，提供精準(zhǔn)的個(gè)性化旅游建議。通過時(shí)間序列分析技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)不僅預(yù)測未來的人流變化趨勢，而且實(shí)現(xiàn)了旅游路線和訪問時(shí)間的科學(xué)調(diào)整，優(yōu)化了資源配置，增強(qiáng)了操作的科學(xué)性和合理性。