一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法技术

一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法，所述方法分析用户所输入的自然语言形式的需求，应用分词、需求分类提取等自然语言处理方法对用户需求进行处理和分类，得出用户的硬性需求、软性需求和负需求。进而利用LDA文档主题生成模型，通过主题相似度将旅行服务个体有效聚类到不同的服务领域中，进而与用户需求进行相似性匹配，以得出最为符合用户期望的服务列表。最后利用旅行包优化推荐算法进行旅行包的设计推荐：首先依据用户时间要求和服务优先级信息，得出旅行包景点集合；继而结合位置信息、偏好信息等确定旅行包酒店服务；而后根据路程函数L计算每天最优行程，并依据旅行包推荐指数排序旅行包；最后根据景点位置及用户偏好，选定旅行包餐饮服务。综合以上处理，即实现了为用户设计推荐最符合需求的个性化旅行包的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法。该方法从用户的输入中提取需求，并对需求内容进行分类；结合主题分析，生成备选的服务集合；在此基础上，利用旅行包优化推荐方法为用户进行旅行包设计和推荐。该方法属于计算机系统建模以及数据分析领域。
技术介绍
近年来，随着互联网技术的快速发展和人民生活水平的不断提高，在线旅游行业快速发展，也随着面向服务计算(Service Oriented Computing，简称SOC)的兴起，人们习惯于以服务的概念来看待各单个旅游产品(如景点、酒店等)，并且以服务组合、服务推荐的视角来看待旅行包推荐问题。当前，人们可以方便地在网上浏览、查询感兴趣的旅游服务产品或旅行社发布的成套旅行方案。然而，随着互联网信息过载现象的不断加剧和人们需求的日趋个性化、细节化，传统的在线旅游服务显现出如下弊端：1)信息过载严重。用户虽然可以在传统在线旅游平台上进行搜索、查找感兴趣的旅游服务，但由于互联网信息量过大，而又充斥大量无用信息，使得用户查找效率下降，很难快速找到符合自己需求的服务；2)缺乏个性化定制服务。除单一的旅游服务产品外，大量在线旅游平台还提供成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法，其特征在于，所述方法包含三个过程：1)基于关键词字典的用户需求分类过程，2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程，3)基于路程最优化的旅行包推荐过程；其中1)基于关键词字典的用户需求分类过程包括以下两个阶段：(1)对用户输入的自然语言形式的需求进行分词等预处理工作；(2)根据关键词字典对提取的关键词进行需求区分，分别得到用户的硬性需求、软性需求和负需求；2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程包括以下三个阶段：(1)根据数据库中各服务的服务描述文档，利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)文档主题生成模型提取各服务到主题...

【技术特征摘要】
1.一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法，其特征在于，所述方法包含三个过程：1)基于关键词字典的用户需求分类过程，2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程，3)基于路程最优化的旅行包推荐过程；其中1)基于关键词字典的用户需求分类过程包括以下两个阶段：(1)对用户输入的自然语言形式的需求进行分词等预处理工作；(2)根据关键词字典对提取的关键词进行需求区分，分别得到用户的硬性需求、软性需求和负需求；2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程包括以下三个阶段：(1)根据数据库中各服务的服务描述文档，利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)文档主题生成模型提取各服务到主题的概率分布，并存储在“服务——主题字典”库内；(2)根据得到的用户硬性需求和软性需求，基于LDA主题分析，并借助“服务——主题字典”库匹配得出与这些需求相似的备选服务列表；(3)在备选服务列表中，补充硬性需求中的服务，再剔除负需求中的服务...

【专利技术属性】
技术研发人员：范玉顺，郝予实，郜振锋，汤恩清，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11