孫曉星

中國移動通信集團江蘇有限公司

0 背景與需求

旅游業(yè)是我國服務業(yè)的重要組成部分，又跨越多個行業(yè)，是交通、餐飲、娛樂、住宿、購物等諸多傳統(tǒng)服務業(yè)的集成。旅游業(yè)向現(xiàn)代服務業(yè)的轉化，不僅是自身的要求，也會帶動相關產業(yè)的優(yōu)化升級。根據(jù)中國旅游研究院發(fā)布的研究數(shù)據(jù)，旅游業(yè)對國民生產總值的綜合貢獻率已達10%。而旅游產品結構性失調、有效供給不足一直是中國旅游產業(yè)發(fā)展的主要問題。如旅游目的地已難以滿足龐大的國內游客需求，周邊游、深度游、休閑度假興起，主題公園、鄉(xiāng)村旅游、會議展覽已經(jīng)成為新的旅游需求。消費者的旅游習慣也開始發(fā)生變化，人們消費水平的提升和消費方式的多元化，使得旅游供給側改革迫在眉睫。

旅游領域的大數(shù)據(jù)應用是通過對用戶行為數(shù)據(jù)的建模和分析，獲得群體游客特征的認知和理解，在精確游客行為分析以及游客位置、游客關鍵時刻發(fā)現(xiàn)的基礎上，發(fā)現(xiàn)游客真實需求，幫助整個旅游產業(yè)鏈改善和提升游客服務體驗。

圖1 旅游大數(shù)據(jù)解決方案系統(tǒng)架構圖

1 旅游大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案

國家旅游局明確提出要加強旅游信息化，而運營商具有覆蓋廣泛的移動蜂窩網(wǎng)絡，擁有豐富的網(wǎng)絡信令數(shù)據(jù)，如客戶身份標識、客戶位置信息、客戶消費能力等，可以通過信息化技術提供有效信息數(shù)據(jù)支撐，建設形成針對旅游領域的大數(shù)據(jù)服務應用，彌補旅游行業(yè)信息化服務能力的不足。

1.1 分層可擴展性的架構

建立基于分層分級的應用體系架構，主要包括業(yè)務展現(xiàn)層、能力封裝層、數(shù)據(jù)處理層、接口層。通過調用整合能力封裝層的各數(shù)據(jù)模塊，實現(xiàn)多維度的數(shù)據(jù)分析與圖形化展示，可實現(xiàn)WEB前端、手機APP和大屏三種展示形式，同時可根據(jù)需要自動形成旅游大數(shù)據(jù)分析報告。

1.2 融合多樣化的數(shù)據(jù)

運營商數(shù)據(jù)：由運營商進行數(shù)據(jù)匯聚，匯集數(shù)據(jù)包含目前已有的手機用戶位置數(shù)據(jù)、基礎數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等。

景區(qū)景點數(shù)據(jù)：通過API接口將景區(qū)內部的門票數(shù)據(jù)、閘機票務數(shù)據(jù)引入，用于系數(shù)校準和景區(qū)資源監(jiān)控。

商業(yè)運營數(shù)據(jù)：引入銀聯(lián)消費數(shù)據(jù)、星級酒店客房預訂數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)，如途牛、攜程旅行景區(qū)評價數(shù)據(jù)等。

1.3 自動學習預測的模型

以客流數(shù)據(jù)預測為例，新增多樣化系數(shù)和訓練模型，用于擬合實際數(shù)據(jù)和對其他各模塊進行預測分析，通過多樣化系數(shù)對原始數(shù)據(jù)進行校準，得到預測數(shù)據(jù)，最后將預測數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫中，用于系統(tǒng)自學習。

下面介紹一下使用的機器學習：

我們用的機器學習的方法是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的特點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身就是具有層次結構的系統(tǒng)，具有識別復雜非線性系統(tǒng)的特性，較適合于旅游、交通流量的預測。

我們給定一個神經(jīng)網(wǎng)絡，我們假設輸入和輸出相同，然后訓練調整其參數(shù)，得到每一層中的權重。從而得到輸入的幾種不同表示（每一層代表一種表示），這些表示就是特征。自動編碼器就是一種盡可能復現(xiàn)輸入信號的神經(jīng)網(wǎng)絡，為了實現(xiàn)這種復現(xiàn)，自動編碼器就必須捕捉可以代表輸入數(shù)據(jù)的最重要的因素，找到可以代表原信息的主要成分。

具體過程簡單說明如下：

我國食品工業(yè)的發(fā)展越來越依賴于科學進步。從手工業(yè)走向機械化，從機械化走向自動化、智能化已成為中國傳統(tǒng)食品工業(yè)化、現(xiàn)代化的必由之路。以我們平時最熟悉的“粥”為例，我國粥類食品數(shù)量超過1000種。在粥產業(yè)尤其是八寶粥的發(fā)展過程中，傳統(tǒng)馬口鐵罐裝粥難以滿足消費者越來越高的要求，一些企業(yè)正在依靠科技提升粥的品種和品質，以滿足消費者需求，“同福碗粥”便是其中之一。企業(yè)在全國首創(chuàng)碗粥產品，攻克了易撕膜、碗定型、殺菌、設備、工藝幾大難關，采用多層高阻隔碗體，具有微波爐可加熱特性，在很大程度上避免了方便粥不易加熱的缺點。

（1）標簽分類：在我們的神經(jīng)網(wǎng)絡中，我們輸入的樣本是有標簽的，如天氣、節(jié)假日等多標簽，我們是利用二元相關算法（binary relevance，LR），即將多標簽分類問題轉化為一個或多個單標簽分類問題，將每個標簽單獨訓練一個分類器，預測的時候將多個分類器的分類結果合并，作為多標簽的分類結果。

（2）機器學習：通過學習輸入（當前客流數(shù)據(jù)）和輸出（預測客流數(shù)據(jù)）的恒等函數(shù)，根據(jù)當前客流數(shù)據(jù)和預測客流數(shù)據(jù)之間的差去訓練調整參數(shù)，進行特征提取，改變前面各層的參數(shù)，直到收斂，訓練得到黑箱型的學習模型。

（3）數(shù)據(jù)預測：將數(shù)據(jù)集進行預處理，去除異常數(shù)據(jù)，再結合天氣、節(jié)假日等標簽數(shù)據(jù)，處理得到輸入數(shù)據(jù)矩陣；將處理過的數(shù)據(jù)集輸入至機器學習的算法模型中，輸出矩陣即為預測客流。

圖2 客流量數(shù)據(jù)預測過程

2 旅游大數(shù)據(jù)的應用案例

南京市建鄴區(qū)作為南京新的城市中心、中央商務區(qū)、長三角重要的金融創(chuàng)新區(qū)，本身缺乏傳統(tǒng)的旅游歷史文化積淀，但卻聚焦了大量會議、體育、展覽的場所（南京國際博覽中心、江蘇大劇院、奧體中心等），南京市建鄴區(qū)政府擬打造“會獎”旅游產業(yè)，為了助力建鄴區(qū)相關旅游機構供給側優(yōu)化決策，我們以第二屆中國國際精釀啤酒展覽會案例進行了大數(shù)據(jù)分析。

位置：南京國際博覽中心

事件：第二屆中國國際精釀啤酒展覽會

時間：2017.6.29-2017.7.1

2.1 總體情況

第二屆中國國際精釀啤酒展覽會于2017年6月29日至7月1日在南京國際博覽中心隆重舉辦。作為中國精釀行業(yè)規(guī)模最大的展會，有100多家精釀啤酒原輔材料及設備企業(yè)，100家國內外精釀酒商展出，打造中國乃至亞洲最大的精釀啤酒饕餮盛宴，全面展示精釀啤酒全產業(yè)鏈、精釀啤酒文化及創(chuàng)意。

2.2 人流篇

國內參展人數(shù)遠大于境外參展人數(shù)，總人數(shù)超萬。國內參展主要集中在江浙滬地區(qū)，餐飲、金融、傳媒占所統(tǒng)計行業(yè)的前三，占比分別為60%、18%、10%。熱愛啤酒的更多聚集在工作多年的商務人士，并且愛酒人士中男性占據(jù)絕對優(yōu)勢（69%）。

圖3 旅游大數(shù)據(jù)人流統(tǒng)計圖

2.3 游玩篇

參展人員就近選擇的游玩景點TOP5，分別為南京眼、魚嘴公園、河西中央公園、綠博園、南京大屠殺紀念館；除建鄴區(qū)外其他區(qū)域的游玩景點TOP5為夫子廟、中山陵、玄武湖、老門東、明故宮。白天參會，夜晚游玩南京眼、夫子廟、老門東成為參展人員的首選。

圖4 旅游大數(shù)據(jù)景點統(tǒng)計圖

2.4 出行居住篇

博覽中心毗鄰元通地鐵站，參展人員大多選擇便捷快速的地鐵作為首選交通工具；展會期間，參展人員停留時間集中在3小時以內。在建鄴區(qū)內，參展人員主要居住的酒店分布在南京萬達希爾頓酒店、南京國際博覽中心酒店等酒店；建鄴區(qū)外居住的酒店分布在南京玄武飯店、南京金絲利喜來登酒店等酒店，基本分布于新街口和夫子廟附近。

圖5 旅游大數(shù)據(jù)出行酒店統(tǒng)計圖

3 旅游大數(shù)據(jù)展望與思考

江蘇為旅游大省，具有5A和4A景區(qū)近120個，2017年上半年，江蘇全省接待境內外游客3.30億人次，同比增長13.99%，其中接待省外游客1.99億人次，同比增長24.68%，實現(xiàn)旅游總收入7195億元，增長14.1%，旅游經(jīng)濟呈現(xiàn)持續(xù)增長、蓬勃發(fā)展的強勁態(tài)勢。江蘇移動大力發(fā)展“智慧旅游”信息化服務，圍繞食、住、行、游、購、娛6大元素，以游客為中心，從多方面提供了智能化便捷的旅游信息化服務，目前獲得了一定的社會和經(jīng)濟效益。后續(xù)我們思考將進一步做好以下幾個方面的工作：

（1）加強統(tǒng)籌能力，提升平臺的包容性。加強與旅游局等政府管理機構的對接，對全域旅游工作（食、住、行、游、購、娛）進行統(tǒng)籌，增強對全域旅游情況的分析能力，以便更加直觀地反映全域旅游整體狀態(tài)。

（2）打造開放平臺，擴大平臺數(shù)據(jù)多樣性。開放系統(tǒng)平臺，提供標準化、規(guī)范化接口，將各類應用數(shù)據(jù)納入平臺系統(tǒng)，如更多引入景區(qū)數(shù)據(jù)（停車數(shù)據(jù)等）和第三方數(shù)據(jù)（交通數(shù)據(jù)、酒店客房數(shù)據(jù)等）。

（3）人工智能預測，提升平臺應用價值。更多引入人工智能算法和分析，從原有的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析真正升級成為大數(shù)據(jù)應用分析預測平臺，即通過平臺自身的學習迭代能力，完成對大數(shù)據(jù)的能力預測，最終形成有直接使用價值的應用模塊。