遲殿委

煙臺(tái)理工學(xué)院人工智能學(xué)院，山東煙臺(tái) 264003

引言

隨著疫情形勢(shì)的逐漸穩(wěn)定，旅游業(yè)由此衍生出一些新模式，旅游市場(chǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，游客更青睞于健康、康養(yǎng)，休閑康養(yǎng)旅游迎來(lái)重大發(fā)展機(jī)遇。自駕游、周邊游等旅游形式的興起，賦予了旅游新的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

在后疫情時(shí)代，文旅產(chǎn)業(yè)的振興離不開(kāi)旅游產(chǎn)品的創(chuàng)新升級(jí)。目前，國(guó)內(nèi)旅游產(chǎn)品種類(lèi)很多，多數(shù)產(chǎn)品存在許多的共性問(wèn)題：要么對(duì)安全尤其是疫情安全考慮不足，要么對(duì)用戶的個(gè)性化旅行體驗(yàn)不夠重視。本文著手設(shè)計(jì)一款智慧旅游產(chǎn)品，一方面基于智慧可穿戴設(shè)備實(shí)現(xiàn)游客健康安全信息數(shù)據(jù)采集監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為疫情防控提供保障；另一方面將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)融入產(chǎn)品設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，秉承以“用戶為中心”的設(shè)計(jì)理念，為用戶提供個(gè)性化旅游出行方案，并基于平臺(tái)用戶旅游大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，為景區(qū)、酒店及旅游管理部門(mén)提供有價(jià)值的改進(jìn)建議和決策參考。

一 智慧旅游產(chǎn)品總體設(shè)計(jì)架構(gòu)

設(shè)計(jì)疫情防控常態(tài)化背景下的智慧旅游產(chǎn)品，產(chǎn)品功能需要權(quán)衡游客防疫安全和個(gè)性化體驗(yàn)，也需要考慮游客預(yù)約的便利性和商家疫情管控的成本及利益，形成一套可指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的設(shè)計(jì)方案。

從旅游產(chǎn)品的使用者角度來(lái)劃分，產(chǎn)品設(shè)計(jì)分為APP前端、商家管理端、管理后臺(tái)與智慧旅游模塊三個(gè)部分，產(chǎn)品總體架構(gòu)設(shè)計(jì)（見(jiàn)封三圖5）。

圖5 產(chǎn)品總體架構(gòu)圖

APP前端與智能手環(huán)模塊：該模塊運(yùn)行載體是智能手機(jī)。軟件部分主要包括預(yù)約訂票、路線規(guī)劃、出行套餐推薦及打包支付、實(shí)時(shí)定位服務(wù)和個(gè)性化推薦服務(wù)、智能手環(huán)交互模塊等功能。其中，產(chǎn)品運(yùn)用智慧可穿戴設(shè)備，進(jìn)行疫情常態(tài)化背景下游客旅行過(guò)程中的實(shí)時(shí)體溫、健康狀況、位置等信息實(shí)時(shí)采集和監(jiān)控，并與旅游產(chǎn)品APP進(jìn)行交互，可形成景區(qū)人數(shù)分布、體溫異常預(yù)警等實(shí)時(shí)信息，方便景區(qū)管理員進(jìn)行疫情管控和游客限流。

商家管理端：該模塊運(yùn)行載體是商家管理端服務(wù)器，主要包括景區(qū)和酒店商家等角色，業(yè)務(wù)功能主要包括健康報(bào)警（體溫）、賬號(hào)信息管理、門(mén)票管理、核銷(xiāo)管理、訂單管理等。

管理后臺(tái)與智慧旅游模塊：該模塊運(yùn)行載體是大數(shù)據(jù)分析和信息管理服務(wù)器，主要為產(chǎn)品平臺(tái)管理人員提供信息維護(hù)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，并基于平臺(tái)旅游數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法為商家和景區(qū)提供智慧決策。

二 智慧旅游產(chǎn)品詳細(xì)設(shè)計(jì)

（一） APP前端與智能手環(huán)模塊

產(chǎn)品客戶端模塊以APP方式呈現(xiàn)給游客，運(yùn)行載體是智能手機(jī)。APP設(shè)計(jì)效果需要注重游客體驗(yàn)和個(gè)性化標(biāo)準(zhǔn)。主要包括預(yù)約訂票、路線規(guī)劃、出行套餐推薦及打包支付、實(shí)時(shí)定位服務(wù)和個(gè)性化推薦服務(wù)、智能手環(huán)交互模塊等業(yè)務(wù)功能。針對(duì)以上業(yè)務(wù)功能進(jìn)行分析總結(jié)，設(shè)計(jì)APP前端模塊的功能結(jié)構(gòu)（見(jiàn)封三圖6）。

圖6 APP前端功能結(jié)構(gòu)圖

其中，個(gè)人信息中心主要顯示游客個(gè)人基本信息及旅游歷史記錄；預(yù)約模塊是通過(guò)與限流景區(qū)規(guī)劃的最大同時(shí)參觀人數(shù)和當(dāng)天預(yù)計(jì)接納人數(shù)比較，進(jìn)行預(yù)約排序，不限流的可以通過(guò)APP直接預(yù)約。預(yù)約成功后會(huì)自動(dòng)生成二維碼作為景點(diǎn)通行證。為減少用戶旅游過(guò)程中吃、住、行頻繁接受體溫檢測(cè)、二維碼檢查及身份核對(duì)等手續(xù)，也為游客提前規(guī)劃好吃住行從而輕松旅游，用戶預(yù)約時(shí)可以根據(jù)自己情況選擇APP提供的與旅游景點(diǎn)相關(guān)的推薦搭配方案即套餐，預(yù)約成功后，將會(huì)生成通用的二維碼；規(guī)劃模塊為每組游客提供入景區(qū)游客旅行路線（管理員可規(guī)定路線），路線可以由管理員在后臺(tái)調(diào)整更新；個(gè)性化推薦模塊是根據(jù)后臺(tái)智慧旅游模塊產(chǎn)生的推薦套餐在APP界面進(jìn)行套餐展示，游客可以直接預(yù)約套餐，支付后會(huì)生成游客吃、住、游通用二維碼。如果游客對(duì)推薦套餐不滿意，也可以進(jìn)入瞧瞧模塊自定義套餐內(nèi)容，分別選擇酒店、景區(qū)、出行方式等，然后進(jìn)行組合預(yù)訂。

APP前端采用Android技術(shù)或IOS等技術(shù)開(kāi)發(fā)旅游客戶端軟件。這里以Android開(kāi)發(fā)智慧旅游前端系統(tǒng)為例。前端APP模塊涉及兩部分，分別是手機(jī)Android端模塊和服務(wù)器模塊。Android前端模塊發(fā)送數(shù)據(jù)到服務(wù)器端，服務(wù)器端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，或者查詢數(shù)據(jù)以JSON等數(shù)據(jù)格式返回給APP前端。APP前端系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)交互流程（見(jiàn)本文圖1）。

圖1 APP前端系統(tǒng)流程圖

智能手環(huán)模塊主要包括智能手環(huán)游客健康信息實(shí)時(shí)交互和異常預(yù)警。其中智能手環(huán)與游客APP客戶端之間進(jìn)行實(shí)時(shí)體溫、血壓等健康數(shù)據(jù)交互，交互流程（見(jiàn)本文圖2）。

圖2 智能手環(huán)與APP交互流程圖

主要交互過(guò)程為：通過(guò)安卓手機(jī)上的藍(lán)牙與智能手環(huán)上的藍(lán)牙模塊進(jìn)行匹配建立連接，若已經(jīng)建立連接，打開(kāi)APP軟件，身體的血壓、心率、體溫?cái)?shù)據(jù)會(huì)在手機(jī)上實(shí)時(shí)顯示，按照疫情常態(tài)化防控需要，如果體溫超出異常設(shè)定范圍，通過(guò)APP向景區(qū)管理員發(fā)送報(bào)警信息，管理員在APP商家端會(huì)有異常信息提示，方便景區(qū)管理人員進(jìn)行疫情管控。

（二）商家管理模塊

商家管理端使用者主要包括景區(qū)商家和酒店商家等角色，業(yè)務(wù)功能相對(duì)簡(jiǎn)單，主要包括健康安全報(bào)警（體溫）、賬號(hào)信息管理、門(mén)票管理、核銷(xiāo)管理、訂單管理等。針對(duì)以上業(yè)務(wù)功能設(shè)計(jì)商家管理端的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（見(jiàn)封三圖7）。

圖7 商家管理端功能結(jié)構(gòu)圖

商家管理端主要供景區(qū)和酒店管理人員使用。賬號(hào)信息模塊主要維護(hù)商家賬號(hào)相關(guān)信息，門(mén)票模塊針對(duì)景區(qū)和酒店，面向游客提供電子售票，通過(guò)部署在各景點(diǎn)的售票終端，游客可以選擇旅游景點(diǎn)購(gòu)買(mǎi)電子門(mén)票、套票，同時(shí)這些銷(xiāo)售信息保存到商家管理端服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)中，供商家管理人員查看，也可以為后臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)來(lái)源。訂單模塊記錄游客的購(gòu)買(mǎi)記錄和狀態(tài)變化。核銷(xiāo)管理，主要作用是為管理人員在核銷(xiāo)時(shí)采用。健康安全預(yù)警模塊是智能手環(huán)與商家管理端應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)交互來(lái)完成的，如果游客實(shí)時(shí)體溫上傳到服務(wù)器上的數(shù)據(jù)異常，管理端顯示該游客基本信息，同時(shí)發(fā)出預(yù)警，標(biāo)注其實(shí)時(shí)位置。

（三）后臺(tái)管理和智慧旅游模塊

智慧旅游產(chǎn)品的關(guān)鍵是增強(qiáng)用戶旅游體驗(yàn)，并為景區(qū)、酒店等商家進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)提供建議參考，也為政府相關(guān)管理部門(mén)提供直觀的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和決策支持，所以智慧旅游模塊是本產(chǎn)品的關(guān)鍵模塊，運(yùn)用了大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，據(jù)此形成具體系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能結(jié)構(gòu)圖（見(jiàn)封三圖8）。

圖8 后臺(tái)管理和智慧旅游模塊功能結(jié)構(gòu)圖

后臺(tái)管理模塊中，商家管理模塊主要負(fù)責(zé)商家賬號(hào)管理、添加、修改、刪除、查詢，用戶管理主要實(shí)現(xiàn)游客用戶和會(huì)員的維護(hù)及查詢。訂單管理主要查看用戶旅游訂單的狀態(tài)及評(píng)價(jià)管理。大數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)模塊，支持統(tǒng)計(jì)訂單量、收入情況、商品銷(xiāo)售情況、會(huì)員消費(fèi)情況，并以圖表展示。

智慧旅游與大數(shù)據(jù)分析方面，主要包含兩個(gè)功能，一是根據(jù)用戶在平臺(tái)上的旅游記錄，分析用戶喜愛(ài)的旅游景區(qū)類(lèi)別及消費(fèi)水平等數(shù)據(jù)，并基于協(xié)同過(guò)濾算法模型為用戶推薦合適的旅行套餐。二是基于用戶健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、旅游目的、出游情況等，依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，為旅游主管部門(mén)提供決策支持。

智慧旅游模塊的關(guān)鍵點(diǎn)主要在于個(gè)性化套餐推薦和大數(shù)據(jù)分析挖掘兩個(gè)智能功能模塊。智慧旅游產(chǎn)品平臺(tái)積累的旅游大數(shù)據(jù)，包括前端APP產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、旅游過(guò)程中采集的健康數(shù)據(jù)、景區(qū)和酒店評(píng)論數(shù)據(jù)等。一方面利用大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)為用戶進(jìn)行個(gè)性化出行組合套餐推薦和信息推送，并實(shí)現(xiàn)平臺(tái)打包支付，生成旅行過(guò)程中可通用二維碼，切實(shí)簡(jiǎn)化操作、增強(qiáng)用戶的旅游體驗(yàn)；另一方面利用游客旅游大數(shù)據(jù)為旅游管理部門(mén)提供關(guān)于游客旅行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和疫情管控方面的決策支持。以下分別介紹兩個(gè)智能模塊的技術(shù)方案。

1 旅游套餐個(gè)性化推薦技術(shù)方案

收集整理平臺(tái)積累的用戶旅行數(shù)據(jù)和個(gè)人信息，并提供給協(xié)同過(guò)濾算法模型進(jìn)行訓(xùn)練。協(xié)同過(guò)濾算法分為基于用戶和基于項(xiàng)目?jī)煞N，實(shí)現(xiàn)思想不同。從而為游客進(jìn)入APP首頁(yè)后，產(chǎn)生用戶可能感興趣的旅游套餐。

據(jù)此制作游客個(gè)性化旅游推薦的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程圖（見(jiàn)本文圖3）。

圖3 游客個(gè)性化推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程

首先，從平臺(tái)積累的游客對(duì)酒店、地方景區(qū)景點(diǎn)及出行、購(gòu)物的評(píng)論或評(píng)分進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，主要?jiǎng)h除一些惡意評(píng)論和其他異常數(shù)據(jù)，保留游客評(píng)論不為空的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)。并將清洗之后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)保存。提取游客評(píng)分、酒店類(lèi)型、景點(diǎn)名稱(chēng)、景點(diǎn)類(lèi)型、商場(chǎng)名稱(chēng)、商場(chǎng)類(lèi)型、出行方式等作為數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)列信息。具體表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫(kù)為例（見(jiàn)表1）。

表1 游客吃住行游購(gòu)?qiáng)视涗浖霸u(píng)分表

其次，將表格中的數(shù)據(jù)作為基表數(shù)據(jù)，分別為酒店、景點(diǎn)、購(gòu)物、出行生成各自的視圖。這里以景點(diǎn)推薦為例，首先提取景點(diǎn)類(lèi)型、景點(diǎn)名稱(chēng)及酒店評(píng)分作為景點(diǎn)評(píng)價(jià)視圖。基于生成的每個(gè)視圖，將其作為模型所需數(shù)據(jù)輸入到Taste協(xié)同過(guò)濾算法模型，可以生成本游客可能感興趣的景點(diǎn)列表，然后將排名靠前的景點(diǎn)與游客ID綁定，存入數(shù)據(jù)庫(kù)方便APP前端進(jìn)行展示。

最后，將為游客推薦的酒店、景點(diǎn)、商場(chǎng)、出行方式列表整合，也就是將排名最靠前的景點(diǎn)、酒店、商場(chǎng)和出行方式組合，并與系統(tǒng)現(xiàn)有的旅游套餐進(jìn)行匹配，并設(shè)定匹配的閾值，如果匹配大于該閾值則直接為游客在APP上展示推薦套餐；如果匹配度低于閾值，則可以將該組合形成新的套餐，存到數(shù)據(jù)庫(kù)的套餐表中，同時(shí)為游客在APP上進(jìn)行展示。

2 用戶旅行數(shù)據(jù)收集技術(shù)推廣方案

收集整理平臺(tái)積累的用戶旅行數(shù)據(jù)和個(gè)人信息，主要包括景點(diǎn)、酒店、購(gòu)物、出行數(shù)據(jù)和智能手環(huán)采集的個(gè)人健康數(shù)據(jù)等。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析為商家提供改進(jìn)建議和營(yíng)銷(xiāo)策略，為旅游主管部門(mén)提供本地景區(qū)旅游總體數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況，為制定相關(guān)政策提供決策參考。

基于游客個(gè)人信息及健康數(shù)據(jù)、旅行過(guò)程中平臺(tái)積累的數(shù)據(jù)，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的經(jīng)典算法Apriori算法，該算法基于概率論為基礎(chǔ)，是由美國(guó)學(xué)者Agrawal等提出的。首先通過(guò)該算法發(fā)現(xiàn)高可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出各屬性之間的強(qiáng)相關(guān)的關(guān)系，為商家和旅游管理部門(mén)提供參考，據(jù)此制作主要技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程圖（見(jiàn)本文圖4）。

圖4 旅游大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程

因?yàn)楸菊n題主要任務(wù)是形成智慧旅游產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案和技術(shù)方案，所以數(shù)據(jù)來(lái)源采用從各大互聯(lián)網(wǎng)旅游平臺(tái)爬取，并模擬補(bǔ)充游客數(shù)據(jù)。首先定義本次數(shù)據(jù)分析所要關(guān)注的游客特征及旅游數(shù)據(jù)特征，根據(jù)本產(chǎn)品數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇以下特征作為關(guān)注點(diǎn)。這里采集了攜程網(wǎng)的部分旅游數(shù)據(jù)，以青島市游客旅游數(shù)據(jù)為例，選擇游客ID，旅游景點(diǎn)，職業(yè)，來(lái)源地，旅游類(lèi)型及滿意度，并模擬了體溫和血壓的特征信息（見(jiàn)表2）。

表2 部分游客相關(guān)特征及模擬數(shù)據(jù)

基于以上數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要做兩方面工作。一是將空值較多的行刪除，同時(shí)替換明顯異常的屬性值，提高數(shù)據(jù)的可信度。二是將血壓、體溫、滿意度等取值連續(xù)地屬性離散化，這里將滿意度大于4.5的為非常滿意，在4—4.5之間的為滿意，3—4分為一般，3分以下為不滿意，同理，體溫將37.5以下定義為正常，37.5℃—38℃定義為低燒，38℃以上定義為異常。血壓方面將低壓為90以上定義為血壓高，其他血壓正常。這樣的處理可以產(chǎn)生通用性和歸納性較強(qiáng)的規(guī)則（見(jiàn)表3）。

表3 預(yù)處理之后的部分游客相關(guān)特征及模擬數(shù)據(jù)

接下來(lái)就是對(duì)數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行屬性之間的相關(guān)性分析。技術(shù)框架上采用Weka框架，該平臺(tái)包含大量能執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分類(lèi)，回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化?；具^(guò)程是：將預(yù)處理后的游客旅游樣本數(shù)據(jù)保存為Weka平臺(tái)典型數(shù)據(jù)文件格式，并加載到相應(yīng)算法處理界面，配置相關(guān)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)。

下面基于預(yù)處理后的旅游數(shù)據(jù)闡述Weka進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的具體步驟，找出游客滿意度與其他特征之間的相關(guān)性規(guī)則，具體步驟如下。

（1）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)樣本。將樣本數(shù)據(jù)整理成Weka軟件能夠處理的標(biāo)準(zhǔn)格式作為數(shù)據(jù)樣本。

（2）打開(kāi)數(shù)據(jù)文件，選擇感興趣的屬性，未來(lái)生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則中會(huì)包含這些屬性。

（3）選擇Associate選項(xiàng)進(jìn)行Apriori算法的支持度和置信度等參數(shù)設(shè)置，這里設(shè)置最小值支持度為0.2，最小置信度為0.9，參數(shù)可以在該界面調(diào)整。

（4）點(diǎn)擊start按鈕，根據(jù)用戶設(shè)定的支持度和置信度參數(shù)值，產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，并將生成的規(guī)則保存到數(shù)據(jù)庫(kù)，方便商家和平臺(tái)后臺(tái)管理人員進(jìn)行規(guī)則查看和導(dǎo)出。

以下是產(chǎn)生的置信度較高的一條規(guī)則：旅游景點(diǎn)=嶗山 平均體溫=正常 ==> 滿意度評(píng)價(jià)=非常滿意 conf：(0.91)，可以理解為游客去嶗山旅游，且旅游過(guò)程中平均體溫正常的前提下，非常滿意的條件概率是91%，這個(gè)值大于我們?cè)O(shè)置的0.9，所以規(guī)則會(huì)顯示出來(lái)。

需要注意：支持度和置信度的設(shè)置需要一定的經(jīng)驗(yàn)或依據(jù)，也不能說(shuō)支持度和置信度設(shè)置得越高就越好，這個(gè)跟數(shù)據(jù)所處的行業(yè)有關(guān)，必要時(shí)可能需要行業(yè)專(zhuān)家的輔助。比如要分析癌癥發(fā)病和地域，生活習(xí)慣，性別等等的關(guān)系，我們支持度就應(yīng)該設(shè)置得很低，因?yàn)椴∪水?dāng)中癌癥發(fā)病率很低，我們關(guān)心的是置信度，來(lái)判斷與哪個(gè)因素關(guān)聯(lián)密切，這當(dāng)中的價(jià)值顯而易見(jiàn)。

三 結(jié)語(yǔ)

本文在疫情防控常態(tài)化背景下，通過(guò)研究設(shè)計(jì)一種新的智慧旅游產(chǎn)品，最終形成可指導(dǎo)開(kāi)發(fā)的可實(shí)施的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案。首先，能夠從游客和景區(qū)防疫安全的角度出發(fā)，通過(guò)為游客定制可穿戴智能產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)游客體溫、位置、健康等信息的采集和實(shí)時(shí)監(jiān)控，景區(qū)管理人員可通過(guò)產(chǎn)品后臺(tái)進(jìn)行監(jiān)控和處理，保障游客放心出行的同時(shí)也有利于加強(qiáng)景區(qū)的疫情管控，降低景區(qū)的管理成本。其次，充分體現(xiàn)以用戶旅游體驗(yàn)為中心的設(shè)計(jì)理念。通過(guò)與人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，依托應(yīng)用平臺(tái)積累的用戶出行及健康大數(shù)據(jù)，提供給用戶個(gè)性化旅游配套方案并支持用戶定制旅游，實(shí)現(xiàn)吃、住、行、游、購(gòu)、娛六位一體的在線打包支付及旅游過(guò)程中的一碼通行，切實(shí)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)，也引導(dǎo)與旅游相關(guān)的不同產(chǎn)業(yè)間的相互融合。最后，能夠基于游客旅游大數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，產(chǎn)生指導(dǎo)商家和旅游管理部門(mén)進(jìn)行決策的參考建議、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及可視化結(jié)果。