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        旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

        2021-10-21 05:14:53張靜
        科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年15期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)庫(kù)旅游用戶

        張靜

        摘要:目前,針對(duì)如今旅游服務(wù)平臺(tái)依然停留在傳統(tǒng)的旅游業(yè)經(jīng)營(yíng)模式上沒(méi)有充分考慮游客的偏好、興趣行為的現(xiàn)象,有針對(duì)性的設(shè)計(jì)出旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng),使用Java語(yǔ)言結(jié)合相應(yīng)算法,將程序模塊化,進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì),核心內(nèi)容是通過(guò)用戶的用戶對(duì)旅游景點(diǎn)的歷史評(píng)價(jià)記錄為用戶個(gè)性化推薦旅游景點(diǎn),讓用戶可以更快更方便的找到可能感興趣的景點(diǎn),從而向用戶推薦最適合的旅游景點(diǎn)。

        關(guān)鍵詞:旅游服務(wù) ?旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)

        引言

        隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),促使旅游業(yè)迅猛發(fā)展,成為新的消費(fèi)熱點(diǎn)。人們對(duì)于旅游的需求也在日益增長(zhǎng),與此同時(shí),網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展也使旅游信息呈爆發(fā)式增長(zhǎng),游客想要在網(wǎng)上找到符合自己興趣的旅游信息也更加困難。旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)通過(guò)對(duì)用戶習(xí)慣、個(gè)性及偏好及時(shí)分析用戶的需求變化來(lái)調(diào)整信息服務(wù)的方式和內(nèi)容,定制的向用戶提供其感興趣的信息和服務(wù)。提高游客的用戶體驗(yàn),促進(jìn)旅游業(yè)的健康發(fā)展及向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。

        1主要內(nèi)容

        本項(xiàng)目研究的主要內(nèi)容如下:

        1.基本的登陸和注冊(cè)以及用戶個(gè)人信息管理系統(tǒng),記錄用戶的使用信息。

        2.主要功能與實(shí)現(xiàn):系統(tǒng)的主要功能是根據(jù)用戶對(duì)旅游景點(diǎn)的歷史評(píng)價(jià)記錄為用戶個(gè)性化推薦旅游景點(diǎn),讓用戶可以更快更方便的找到可能感興趣的景點(diǎn)。作為一個(gè)完整的系統(tǒng),功能必須有查詢景點(diǎn)信息功能,景點(diǎn)推薦功能,個(gè)人信息管理功能和評(píng)價(jià)景點(diǎn)等功能。系統(tǒng)使用Myeclipse2014編譯器進(jìn)行開發(fā),客戶端界面的實(shí)現(xiàn)使用Swing工具包,用純Java寫成,可跨平臺(tái)運(yùn)行。系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中,使用navicat實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)與操作。

        3.景點(diǎn)信息呈現(xiàn)與實(shí)現(xiàn):通過(guò)Java語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的連接,導(dǎo)出mysql數(shù)據(jù)庫(kù)信息,使用Swing可視化組件進(jìn)行呈現(xiàn)。

        2擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題

        推薦系統(tǒng):如何在最短時(shí)間里,通過(guò)用戶的少量信息對(duì)大量的景點(diǎn)信息進(jìn)行篩選,最終選擇出向用戶推薦的景點(diǎn)避免數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。

        信息呈現(xiàn):信息推薦后,通過(guò)信息的呈現(xiàn)使得用戶對(duì)于推薦景點(diǎn)信息有相應(yīng)的了解,產(chǎn)生興趣 。

        用戶信息記錄:用戶使系統(tǒng)查詢后,記錄用戶的使用,查詢信息。

        3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

        當(dāng)前,推薦系統(tǒng)已經(jīng)運(yùn)用到了各個(gè)領(lǐng)域之中,推薦系統(tǒng)能夠有效通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)幫助用戶獲取需要的信息、商品和服務(wù)。其應(yīng)用范圍包括電子商務(wù)、新聞推薦、網(wǎng)頁(yè)推薦、電影和音樂(lè)的推薦等等。目前比較著名的推薦系統(tǒng)有個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)GroupLens,該系統(tǒng)是根據(jù)用戶對(duì)閱讀的新聞評(píng)分等記錄,對(duì)新聞進(jìn)行篩選,根據(jù)用戶的偏好選擇性的為用戶推薦新聞;網(wǎng)頁(yè)推薦系統(tǒng)Fab,為人們個(gè)性化的推薦網(wǎng)頁(yè)信息;電影推薦系統(tǒng)MovieLens,根據(jù)用戶對(duì)歷史觀影的評(píng)論為用戶推薦感興趣的電影。

        由于旅游業(yè)的興盛以及目前的旅游網(wǎng)站已經(jīng)不能很好的滿足游客的需求,國(guó)內(nèi)許多專家學(xué)者也對(duì)旅游信息化展開了研究。

        4擬采取的研究方法及技術(shù)路線

        4.1研究方法

        首先明確研究目標(biāo)并擬定總體方案,對(duì)比選擇合適的相關(guān)推薦算法,基于用戶多維相似度而采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法,獲取了系統(tǒng)的功能需求,并補(bǔ)充了系統(tǒng)的非功能性需求;然后,按模塊對(duì)系統(tǒng)功能進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì),進(jìn)行初步系統(tǒng)測(cè)試,對(duì)其功能和性能進(jìn)行評(píng)估,對(duì)不合理或可改進(jìn)的地方進(jìn)行修改。從而得到更為準(zhǔn)確的用戶近鄰,提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度。最后經(jīng)過(guò)系統(tǒng)調(diào)試、改進(jìn)以實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果。

        4.2技術(shù)路線

        1.明確小組成員相應(yīng)程序模塊的分工。

        2.進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)。

        3.將模塊匯總進(jìn)行調(diào)試。

        4.對(duì)于調(diào)試系統(tǒng)進(jìn)行分析總結(jié)后加以改進(jìn)。

        5.多次調(diào)試完成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

        5實(shí)驗(yàn)方案

        1.將程序模塊化,進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)。

        2.客戶端模塊:客戶端提供用戶登錄、注冊(cè)、查詢、瀏覽等各個(gè)功能,采用Swing組件進(jìn)行呈現(xiàn),其次,點(diǎn)擊“景點(diǎn)推薦”板塊調(diào)用景點(diǎn)推薦界面類RecommendationJPanel(),用戶在登錄系統(tǒng)后點(diǎn)擊個(gè)性化推薦按鈕,系統(tǒng)調(diào)用ProduceRecommendScenes()類,依次通過(guò)類進(jìn)行相應(yīng)的客戶端功能實(shí)現(xiàn)。

        3.數(shù)據(jù)庫(kù)模塊:本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)直接為客戶端提供服務(wù),采用Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)接受客戶端發(fā)出的請(qǐng)求,比如注冊(cè)、登錄、查詢等請(qǐng)求,向客戶端直接返回結(jié)果??蛻舳酥刑砑拥男畔ⅲ缱?cè)新用戶的信息、添加新評(píng)論的信息,直接保存于數(shù)據(jù)庫(kù)中。

        4.景點(diǎn)推薦模塊:基于用戶多維相似度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法主要分為兩個(gè)部分,相似用戶集合的形成和對(duì)未評(píng)分項(xiàng)目預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行推薦。個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)的用戶近鄰集合的形成由景點(diǎn)評(píng)分相似度、景點(diǎn)類別相似度和用戶消費(fèi)程度相似度三個(gè)約束條件加權(quán)計(jì)算得到總的用戶相似度,將用戶相似度從高到低排序,越高表示兩個(gè)用戶越相似,取相似度最高的十個(gè)用戶作為目標(biāo)用戶的近鄰集合。然后取出用戶近鄰集合中的用戶去過(guò)的景點(diǎn),篩選出目標(biāo)用戶的未評(píng)分景點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)分,最后進(jìn)行推薦。

        6結(jié)束語(yǔ)

        隨著旅游業(yè)的不斷發(fā)展,信息技術(shù)的不斷普及,推薦系統(tǒng)己越來(lái)越多的應(yīng)用于電子旅游業(yè)并受到人們的青睞。但旅游推薦系統(tǒng)與其他推薦系統(tǒng)相比有自身的復(fù)雜性和特殊性,在旅游決策方面受到多種因素的影響,因此,在今后的研究當(dāng)中,我們將引入更加豐富的參數(shù),考慮更加復(fù)雜的因素,設(shè)計(jì)更加精準(zhǔn)的推薦方法,適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代旅游信息化的發(fā)展。

        參考文獻(xiàn)

        [1]戴慶龍,黃嵐.協(xié)同過(guò)濾算法中相似度計(jì)算方法的研究[D].吉林:吉林大學(xué),2015.

        [2]馮曉川,王正成.基于項(xiàng)目屬性偏好的個(gè)性化推薦技術(shù)[J].China Forest Products Industry,2017.05.

        [3]張晗.基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游咨詢服務(wù)職能推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]:[碩士學(xué)位論文].鄭州:解放軍信息工程大學(xué)信息工程學(xué)院,2006.

        [4]令狐紅英.旅游信息智能推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]:[碩士學(xué)位論文].貴州:貴州大學(xué),2010.

        基金項(xiàng)目:營(yíng)口理工學(xué)院2021大創(chuàng)項(xiàng)目202114435007號(hào)

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