周萬晶

摘要：目前，旅游業(yè)已成為全球經濟中發(fā)展勢頭最強勁和規(guī)模最大的產業(yè)之一，互聯(lián)網的興起給旅游業(yè)帶來了新的契機。旅游網站逐漸成為旅游信息管理的主要途徑。因此，開發(fā)一個穩(wěn)定的適用性好的旅游景點個性化服務系統(tǒng)具有非常重要的意義。在對現有旅游查詢網站的分析和比較的基礎上，依循面向對象軟件開發(fā)過程，設計出客戶端基于Web瀏覽器、協(xié)同過濾算法，服務器端基于JSP和Servlet，數據源基于關系型數據庫的三層框架，完成JSP頁面設計、服務器端核心請求的處理以及對數據庫的同步更新。以旅游景點個性化服務系統(tǒng)的應用實例實現了這個方案。該系統(tǒng)可以實現旅游景點熱門推薦、景點搜索、個性化推薦、旅游筆記等功能。系統(tǒng)工作穩(wěn)定、操作簡單、維護方便。

關鍵詞：旅游景點;協(xié)同過濾算法;個性化服務系統(tǒng)

現代社會已經步入了信息社會的世界。隨著互聯(lián)網的廣泛應用，計算機技術、計算機網絡技術、數據庫技術、管理技術的發(fā)展，對信息的處理和利用已經深入到各行各業(yè)，已經深入到人類生活中的各個方面。旅游是人們豐富多彩生活的重要組成部分之一，旅游業(yè)已經成為當今世界上發(fā)展勢頭最強勁的產業(yè)之一，它是集吃、住、行、游、購、娛六大要素于一身的綜合性產業(yè)。隨著旅游業(yè)的不斷發(fā)展，各個地方的旅游競爭也越來越激烈，為了吸引游客，越來越多的地方注重發(fā)展本地的旅游網路平臺，通過互聯(lián)網這個開放的窗口展示著自己獨特的魅力。

中國是優(yōu)秀的旅游國家，甲骨文和周易的故鄉(xiāng)，紅旗渠精神的誕生地。更應該讓大家所了解。

本著這樣的目的，結合中國旅游資源的實際情況和旅游發(fā)展的實際需求，開發(fā)了一個旅游景點個性化服務系統(tǒng)，以此希望促進中國旅游業(yè)的發(fā)展。本系統(tǒng)將要依循面向對象軟件開發(fā)過程，設計出客戶端基于WEB瀏覽器、協(xié)同過濾算法，服務器端基于JSP和Servlet，數據源基于數據庫的三層架構，采用MVC結構，完成JSP頁面設計、服務器端請求的處理以及對數據庫的同步更新。該系統(tǒng)可以實現游客分類查詢中國風景、路線信息、路線預定，在線選購物品和結賬。系統(tǒng)管理員查詢、修改、刪除和添加交通、線路、風景和產品信息。系統(tǒng)工作穩(wěn)定、操作簡單、維護方便。

通過分析了一些國內：

1>用戶的注冊與登錄模塊

2>旅游線路模塊外的旅游網站和根據國內旅游者的習慣，設計了旅游景點個性化服務系統(tǒng)的功能模塊和業(yè)務流程。

3>中國旅游資源模塊

4>熱門推薦模塊

5>個性化推薦模塊

6>管理員模塊

通過該旅游系統(tǒng)，實現了旅游資源網絡化，可以更好的宣傳中國旅游資源。

MVC全名是Model View Controller，是模型（model）-視圖（view）-控制器（controller）的縮寫，一種軟件設計典范，用于組織代碼用一種業(yè)務邏輯和數據顯示分離的方法，這個方法的假設前提是如果業(yè)務邏輯被聚集到一個部件里面，而且界面和用戶圍繞數據的交互能被改進和個性化定制而不需要重新編寫業(yè)務邏輯MVC被獨特的發(fā)展起來用于映射傳統(tǒng)的輸入、處理和輸出功能在一個邏輯的圖形化用戶界面的結構中。

通過這種方案，我們可以迅速地實現整個業(yè)務，其優(yōu)勢和特點如下：

Model（模型）層：由JavaBean來實現，將具體的業(yè)務封裝在Bean內部，具備安全、高性能、可重用等優(yōu)秀的特征。

View（視圖）層：由JSP頁和HTML標簽組成。這一層次的主要特點是和客戶交互，進行動態(tài)頁面的展示。同時可以方便地進行客戶端的個性化定制。根據每個客戶的需求來展示不同內容的界面。

Controller（控制器）層：這一層是將View和Model的這兩層進行最大限度分離的工具?？梢杂蒘ervlet來實現，Servlet和JSP雖然同樣都屬于頁面展示工具，但分屬兩層。主要在于JSP以腳本語言的形式存在， 它的主要優(yōu)勢是進行動態(tài)數據的Web展示，而Servlet是一個完整的Java程序，進行業(yè)務的調用和流程的處理，由于Servlet控制頁面跳轉速度很快，所以作為控制器可以最大限度發(fā)揮它的優(yōu)點。

通過這種模型的建立，我們的應用系統(tǒng)具備了非常好的性能和可擴展性。將業(yè)務組件和展示頁面進行分離，并通過Controller來描述調用關系，一方面可以提高效率，另一方面也可以增加系統(tǒng)擴充的能力，使我們的系統(tǒng)可以進行最快速度的業(yè)務擴展，以滿足不同用戶、不同階段、各種各樣的業(yè)務需求。

基于用戶的協(xié)同過濾算法是通過用戶的歷史行為數據發(fā)現用戶對商品或內容的喜歡（如商品購買，收藏，內容評論或分享），并對這些喜好進行度量和打分。根據不同用戶對相同商品或內容的態(tài)度和偏好程度計算用戶之間的關系。在有相同喜好的用戶間進行商品推薦。簡單的說就是如果A，B兩個用戶都購買了x，y，z三本圖書，并且給出了5星的好評。那么A和B就屬于同一類用戶。可以將A看過的圖書w也推薦給用戶B。

協(xié)同過濾算法總結：

優(yōu)點：

1.能夠過濾機器難以自動內容分析的信息，如藝術品，音樂等。

2.共用其他人的經驗，避免了內容分析的不完全或不精確，并且能夠基于一些復雜的，難以表述的概念（如信息質量、個人品味）進行過濾。

3.有推薦新信息的能力?？梢园l(fā)現內容上完全不相似的信息，用戶對推薦信息的內容事先是預料不到的?？梢园l(fā)現用戶潛在的但自己尚未發(fā)現的興趣偏好。

4.推薦個性化、自動化程度高、能夠有效的利用其他相似用戶的回饋信息、加快個性化學習的速度。

缺點：

1.系統(tǒng)開始時推薦質量較差;

2.質量取決于歷史數據集;

3.稀疏性問題（Sparsity）;

4.系統(tǒng)延伸性問題（Scalability）;