一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智慧旅游技术领域，且公开了一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法及系统，包括数据中心、采集端以及应用端，所述采集端采集游客的出行信息并发送给数据中心，所述数据中心将游客信息进行处理后，对旅游信息进行预测，并将预测结果发送给应用端，所述应用端接收旅游预测信息，并根据预测结果进行调整，所述采集端包括搜索量采集单元以及酒店采集单元，应用端包括交通规划单元以及人员规划单元；搜索量采集单元内包括有词频因子、词长因子、词性因子、位置因子、网语因子，对某个地区的旅游景点产生兴趣时，会点击到相应的文章内进行阅读，因此对其所点击的文章信息中的关键词进行搜索，更加准确的预测出旅客想去的旅游地。地。地。

【技术实现步骤摘要】
一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及智慧旅游
，更具体地涉及一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法及系统。

技术介绍

[0002]智慧旅游也被称为智能旅游，是利用云计算、物联网等新技术，通过互联网，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息，并进行及时发布，让人们能够及时了解这些信息，及时安排和调整工作与旅游计划，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果，智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。
[0003]当前旅游业迅速发展，每逢周末节假，旅游景点客流暴增，超景点负荷的客流不但会破坏景点的平衡而且也是给旅游管理部门的管理带来巨大威胁，为了有效地控制旅游景点客流，维护旅游景点的生态平衡，需要准确有效地预测旅游客流，并对旅客的出行做出规划，但是传统进行旅游预测时存在以下问题：
[0004]进行旅游预测时，一般通过往年的数据进行今年数据的推测，但是每一年的情况均不同，当节假日时，在气温等因素的影响下，此时的旅游人数会出现较大的偏差，因此按照历年进行计算后，当旅游人数较多时，景点无法对游客进行良好的服务，会对景点自身造成伤害，且会影响游客的出行感受，因此会造成景点后续人数的减少；
[0005]旅游人员无法对景点的预测游玩人数进行了解，因此会经常出现景点内人数过多，而堵在交通道路或者景区内的情况，当游客在交通道路上进行堵塞时，需要长时间处于车上，而车上由于诸多不便，因此不利于旅游业的整体发展。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施条例提供一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法及系统，以解决
技术介绍
中所提出的技术问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤S1、搜索量采集单元采集的信息为旅游文章中出现关键词的数量，并采用权重计算公式W进行计算W＝A
×
f+B
×
l+C
×
p+D
×
a+E
×
s，f为词频因子，其计算公式为l为词长因子，其计算公式为p为词性因子，s为互联网网语因子，其计算公式为a为位置因子，其计算公式为并将信息发送给数据中心；
[0009]步骤S2、酒店采集单元首先采集酒店的订单数，并根据订单信息将其分为本地游客以及外地游客，入住采用问卷的方式分别询问其住宿目的是否为旅游，再计算每个订单
内的人数，并将人数信息分别发送给数据中心；
[0010]步骤S3、搜索量采集单元传输给数据中心的数据为G，酒店采集单元传输给数据中心的数据为J，将二者进行归一化处理，进行旅游人数的预测；
[0011]步骤S4、交通规划单元接到数据中心发送的数据后，对交通需求量进行计算，及时进行交通规划，人员规划单元会每日将数据中心内的预测人数与实际人数进行对比，并重新规划管理人员。
[0012]在一个优选的实施方式中，一种实现大数据分析的智慧旅游预测系统，包括数据中心、采集端以及应用端，所述采集端采集游客的出行信息并发送给数据中心，所述数据中心将游客信息进行处理后，对旅游信息进行预测，并将预测结果发送给应用端，所述应用端接收旅游预测信息，并根据预测结果进行调整，所述采集端包括搜索量采集单元以及酒店采集单元，应用端包括交通规划单元以及人员规划单元。
[0013]在一个优选的实施方式中，所述搜索量采集单元采集的信息为旅游文章中出现关键词的数量，关键词为“地区+节日+旅游”，此为三个关键词，当三个关键词同时出现时，此时搜索量加一，当文章浏览后被电机不感兴趣或者拉黑时，此时浏览文章中的关键词次数不进行统计，搜索量采用权重计算公式W进行计算，其详细公式为W＝A
×
f+B
×
l+C
×
p+D
×
a+E
×
s，式中f为词频因子，其计算公式为式中fi为关键词在一篇文章中的词频，l为词长因子，其计算公式为式中l
i
为关键词的词长，Max(l
i
)为所有词语的最大长度，p为词性因子，当其为名称与动词时为0.8，当其为形容词与副词时为0.6，其余词语时为0，a为位置因子，其计算公式为式中W1为关键词在标题出现的次数，W2为关键词在首段出现的次数，W3为关键词在尾段出现的次数，L为文档的总字数，s为互联网网语因子，其计算公式为式中t为网互联网网语总个数，fg为关键词在文章中的词频，A、B、C、D、E为比例系数，其依次为1.5、1.2、1.0、0.8。
[0014]在一个优选的实施方式中，关键词“地区+节日+旅游”中，地区包括省份、市级、旅游景点以及标志性的建筑与街区，节日包括节假日、日期、月份以及季节，旅游包括旅游、游玩、美食、特产。
[0015]在一个优选的实施方式中，所述酒店采集单元采集首先采集酒店的订单数，并根据订单信息将其分为本地游客以及外地游客，入住采用问卷的方式分别询问其住宿目的是否为旅游，再计算每个订单内的人数，并将人数信息分别发送给数据中心。
[0016]在一个优选的实施方式中，所述搜索量采集单元传输给数据中心的数据为G，酒店采集单元传输给数据中心的数据为J，将二者进行归一化处理，将两者相关联，形成灰尘干燥关联值，关联公式为式中R
i
为数据G中一项的平均值，P为数据P
i
中一项的平均值，且R
i
与P
i
的计算公式为：
[0017][0018][0019]其中，0≤K1≤1，0≤K2≤1，且K
12
+K
22
＝1，K1与K2为权重，其具体值可由用户调整设置，关联公式计算后的预测人数为Y。
[0020]在一个优选的实施方式中，所述数据中心将计算后的数据储存到云端平台，云端平台将数据通过互联网发送到智能终端上，供终端使用者随时进行查看，且云端中的数据随着数据中心每次计算后进行更新，并将全部的数据信息进行储存，管理者可随时调取储存的数据进行查看。
[0021]在一个优选的实施方式中，所述交通规划单元接到数据中心发送的数据后，首先对交通需求量进行计算，交通需求量计算公式为式中J1为公共交通的客运结构系数，J2为团体包车的客运结构系数，J3私人汽车的客运结构系数，N1为公共交通的载客率，N2为团体包车的载客率，N3私人汽车的载客率，当交通容纳量低于交通需求量90％时，及时进行交通规划。
[0022]在一个优选的实施方式中，所述人员规划单元会每日将数据中心内的预测人数与实际人数进行对比，当第一天的实际人数超过预测人数10％时，第二天需增加管理人员，当第一天的实际人数低于预测人数的百分之十时，第二天可减少管理人员，通过将第一天的实际人数与预测人数进行对比，并在第二天及时进行管理人员人数的调节，因此需要较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实现大数据分析的智慧旅游预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、搜索量采集单元采集的信息为旅游文章中出现关键词的数量，并采用权重计算公式W进行计算W＝A
×
f+B
×
l+C
×
p+D
×
a+E
×
s，f为词频因子，其计算公式为l为词长因子，其计算公式为p为词性因子，s为互联网网语因子，其计算公式为a为位置因子，其计算公式为并将信息发送给数据中心；步骤S2、酒店采集单元首先采集酒店的订单数，并根据订单信息将其分为本地游客以及外地游客，入住采用问卷的方式分别询问其住宿目的是否为旅游，再计算每个订单内的人数，并将人数信息分别发送给数据中心；步骤S3、搜索量采集单元传输给数据中心的数据为G，酒店采集单元传输给数据中心的数据为J，将二者进行归一化处理，进行旅游人数的预测；步骤S4、交通规划单元接到数据中心发送的数据后，对交通需求量进行计算，及时进行交通规划，人员规划单元会每日将数据中心内的预测人数与实际人数进行对比，并重新规划管理人员。2.一种实现大数据分析的智慧旅游预测系统，其特征在于：包括数据中心、采集端以及应用端，所述采集端采集游客的出行信息并发送给数据中心，所述数据中心将游客信息进行处理后，对旅游信息进行预测，并将预测结果发送给应用端，所述应用端接收旅游预测信息，并根据预测结果进行调整，所述采集端包括搜索量采集单元以及酒店采集单元，应用端包括交通规划单元以及人员规划单元。3.根据权利要求2所述的一种实现大数据分析的智慧旅游预测系统，其特征在于：所述搜索量采集单元采集的信息为旅游文章中出现关键词的数量，关键词为“地区+节日+旅游”，此为三个关键词，当三个关键词同时出现时，此时搜索量加一，当文章浏览后被电机不感兴趣或者拉黑时，此时浏览文章中的关键词次数不进行统计，搜索量采用权重计算公式W进行计算，其详细公式为W＝A
×
f+B
×
l+C
×
p+D
×
a+E
×
s，式中f为词频因子，其计算公式为式中fi为关键词在一篇文章中的词频，l为词长因子，其计算公式为式中l
i
为关键词的词长，Max(l
i
)为所有词语的最大长度，p为词性因子，当其为名称与动词时为0.8，当其为形容词与副词时为0.6，其余词语时为0，a为位置因子，其计算公式为式中W1为关键词在标题出现的次数，W2为关键词在首段出现的次数，W3为关键词在尾段...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩杰，张秉雷，许寒煜，沈学彬，牛继占，冯舒伟，张志伟，
申请(专利权)人：中青旅遨游科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：