一种旅游行程的推荐方法技术

本申请涉及一种旅游行程的推荐方法，特别是涉及旅游技术领域。方法包括：获取用户输入的出行日期、出行天数、出发城市、途经城市、到达城市、行程推荐类型和行程喜好类型。基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述出发城市、所述途经城市和所述到达城市，确定目标城市行程。基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述行程喜好类型、所述行程推荐类型、所述出行日期和所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点对应的平均售卖比例，确定各所述行程节点对应的节点推荐得分。基于预先构建的旅游知识图谱，根据各行程节点对应的节点推荐得分，确定行程推荐路线，并向所述用户推送所述行程推荐路线。采用本申请可以为用户推荐旅游行程。推荐旅游行程。推荐旅游行程。

【技术实现步骤摘要】
一种旅游行程的推荐方法


[0001]本申请涉及旅游
，特别是涉及一种旅游行程的推荐方法。

技术介绍

[0002]目前，小团拼游逐渐成为热门的出行方式，设计适合的小团拼游是一件复杂且繁琐的事情，需要考虑景点的取舍，游玩的季节、日期、时间、线路是否合理以及各景点之间行程的交通衔接等等问题。
[0003]用户使用智能终端设备在互联网上查看相关旅游信息，进行旅游路线规划，需花费大量时间和精力。而且传统的旅游网站提供的旅游路线也较为固定，很难为用户提供精准的推荐，极大地降低了旅游服务质量和出行者的旅游体验。
[0004]因此，亟需为用户提供个性化景点推荐和路线规划服务，以节省用户时间和经济成本，提升用户的旅游体验，这对于充分建设和发展智慧旅游，满足游客的个性化需求，提升旅游服务品质具有重要意义。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种旅游行程的推荐方法，所述方法包括：获取用户输入的出行日期、出行天数、出发城市、途经城市、到达城市、行程推荐类型和行程喜好类型；基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述出发城市、所述途经城市和所述到达城市，确定目标城市行程；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述行程喜好类型、所述行程推荐类型、所述出行日期和所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点对应的平均售卖比例，确定各所述行程节点对应的节点推荐得分；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据各所述行程节点对应的节点推荐得分，确定行程推荐路线，并向所述用户推送所述行程推荐路线。
[0006]作为一种可选地实施方式，所述基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述出发城市、所述途经城市和所述到达城市，确定目标城市行程，包括：基于所述预先构建的旅游知识图谱，将途经所有所述途经城市的最短行程，确定为初始城市行程；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述初始城市行程、广度优先遍历算法和预设的第一遍历约束条件，确定目标城市行程，所述目标城市行程至少包括出发城市、途经城市和到达城市。
[0007]作为一种可选地实施方式，所述预设的第一遍历约束条件对应的公式为：sum(J
i
)+k
‑
i+1<D；其中，J
i
为当前城市与上一个城市J
i
‑1之间连接度，sum(J
i
)为从出发城市到达当前
城市的总连接度，k为途经城市的数量，i表示当前城市的序号，D为出行天数。
[0008]作为一种可选地实施方式，所述基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述行程喜好类型、所述行程推荐类型、所述出行日期和所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点对应的平均售卖比例，确定各所述行程节点对应的节点推荐得分，包括：基于所述预先构建的旅游知识图谱，查询所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点，并组成行程节点集合；在所述预先构建的旅游知识图谱中，确定所述出行日期对应的日期标签节点和所述行程喜好类型对应的行程喜好节点；基于所述预先构建的旅游知识图谱和预设的相关度算法，确定图谱节点与各标签节点的相关度，所述图谱节点包括所述标签节点和所述行程节点集合中的行程节点，所述标签节点包括日期标签节点和行程喜好节点；根据每个所述行程节点与各标签节点的相关度、每个行程节点对应的平均售卖比例和所述行程推荐类型，确定每个所述行程节点对应的节点推荐得分。
[0009]作为一种可选地实施方式，所述基于所述预先构建的旅游知识图谱和预设的相关度算法，确定图谱节点与各标签节点的相关度的计算公式为：；其中，X表示图谱节点X，C
l
（X）表示图谱节点X与标签节点Ll的相关度，L表示标签节点序列，L
l
表示标签节点序列中的标签节点L
l
，a表示转换率参数，in（X）表示图谱节点X在旅游知识图谱中的入度节点集合，Y表示图谱节点X的入度节点，C
l
（Y）表示的入度节点Y与标签节点L
l
的相关度，∣out(Y)∣表示入度节点Y在旅游知识图谱中的出度节点集合中的节点数目。
[0010]作为一种可选地实施方式，所述行程推荐类型包括热门行程推荐类型和小众行程推荐类型，所述根据每个所述行程节点与各标签节点的相关度、每个行程节点对应的平均售卖比例和所述行程推荐类型，确定每个所述行程节点对应的节点推荐得分的公式为：；其中，Candidate表示行程节点集合，Z表示行程节点集合Candidate中的行程节点Z，S（Z）表示行程节点Z对应的节点推荐得分，P（Z）表示行程节点Z对应的平均售卖比例，∣Candidate∣表示行程节点集合中行程节点的数目，C
l
（W）表示行程节点W与标签节点L
l
的相关度，C
l
（Z）表示图谱节点Z与标签节点L
l
的相关度，n为行程喜好节点的数目，p为日期标签节点的数目，Q表示行程推荐类型。
[0011]作为一种可选地实施方式，所述基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据各所述行程节点对应的节点推荐得分，确定行程推荐路线，并向所述用户推送所述行程推荐路线，
包括：针对所述目标城市行程中的每个城市节点，基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据该城市节点关联的行程节点、深度优先遍历算法和预设的第二遍历约束条件，确定该城市节点对应的行程候选路线；针对每个行程候选路线，根据该行程候选路线中的行程节点数量、各所述行程节点对应的节点推荐得分和相邻的两个所述行程节点之间的驾车耗时，确定所述行程候选路线的行程推荐得分；按照从高到低的顺序，将第一预设数目个行程推荐得分最高的所述行程候选路线确定为所述行程推荐路线，并向所述用户推送所述行程推荐路线。
[0012]作为一种可选地实施方式，所述预设的第二遍历约束条件对应的公式为：；其中，t
end
为预设的行程结束时间，t为预设的当前时间，p为预设的当天的起始行程节点，c为预设的当天的终止行程节点，s1为当天游玩的第1个行程节点，s
i
为当天游玩的第i个行程节点，T(p, s1)为从p到s1的车程耗时，T(s
j
, c)为从s
j
到c的车程耗时，T(s
i
, s
i+1
)为从s
i
到s
i+1
的车程耗时，w(s1)为行程节点s1的推荐游玩时间，w(s
i
)为行程节点s
i
的推荐游玩时间，w(s
j
)为行程节点s
j
的推荐游玩时间。
[0013]作为一种可选地实施方式，所述针对每个行程候选路线，根据该行程候选路线中的行程节点数量、各所述行程节点对应的节点推荐得分和预设的相邻的两个所述行程节点之间的驾车耗时，确定所述行程候选路线的行程推荐得分的公式为：；其中，T为行程候选路线，S(T)为行程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旅游行程的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入的出行日期、出行天数、出发城市、途经城市、到达城市、行程推荐类型和行程喜好类型；基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述出发城市、所述途经城市和所述到达城市，确定目标城市行程；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述行程喜好类型、所述行程推荐类型、所述出行日期和所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点对应的平均售卖比例，确定各所述行程节点对应的节点推荐得分；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据各所述行程节点对应的节点推荐得分，确定行程推荐路线，并向所述用户推送所述行程推荐路线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述出发城市、所述途经城市和所述到达城市，确定目标城市行程，包括：基于所述预先构建的旅游知识图谱，将途经所有所述途经城市的最短行程，确定为初始城市行程；基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述出行天数、所述初始城市行程、广度优先遍历算法和预设的第一遍历约束条件，确定目标城市行程，所述目标城市行程至少包括出发城市、途经城市和到达城市。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的第一遍历约束条件对应的公式为：sum(J
i
)+k
‑
i+1<D；其中，J
i
为当前城市与上一个城市J
i
‑1之间连接度，sum(J
i
)为从出发城市到达当前城市的总连接度，k为途经城市的数量，i表示当前城市的序号，D为出行天数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预先构建的旅游知识图谱，根据所述行程喜好类型、所述行程推荐类型、所述出行日期和所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点对应的平均售卖比例，确定各所述行程节点对应的节点推荐得分，包括：基于所述预先构建的旅游知识图谱，查询所述目标城市行程中每个城市节点关联的行程节点，并组成行程节点集合；在所述预先构建的旅游知识图谱中，确定所述出行日期对应的日期标签节点和所述行程喜好类型对应的行程喜好节点；基于所述预先构建的旅游知识图谱和预设的相关度算法，确定图谱节点与各标签节点的相关度，所述图谱节点包括所述标签节点和所述行程节点集合中的行程节点，所述标签节点包括日期标签节点和行程喜好节点；根据每个所述行程节点与各标签节点的相关度、每个行程节点对应的平均售卖比例和所述行程推荐类型，确定每个所述行程节点对应的节点推荐得分。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预先构建的旅游知识图谱和预设的相关度算法，确定图谱节点与各标签节点的相关度的计算公式为：
；其中，X表示图谱节点X，C
l
（X）表示图谱节点X与标签节点L
l
的相关度，L表示标签节点序列，L
l
表示标签节点序列中的标签节点L
l
，a表示转换率参数，in（X）表示图谱节点X在旅游知识图谱中的入度节点集合，Y表示图谱节点X的入度节点，C
l
（Y）表示的入度节点Y与标签节点L
l
的相关度，∣out(Y)∣表示入度节点Y在旅游知识图谱中的出度节点集合中的节点数目。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行程推荐类型包括热门行程推荐类型和小众行程推荐类型，所述根据每个所述行程节点与各标签节点的相关度、每个行程节点对应的平均售卖比例和所述行程推荐类型，确定每个所述行程节点对应的节点推荐得分的公式为：；其中，Candidate表示行程节点集合，Z表示行程节点集合Candidate中的行程节点Z，S（Z）表示行程节点Z对应的节点推荐得分，P（Z）表示行程节点Z对应的平均售卖比例，∣Candidate∣表示行程节点集合中行程节点的数目，C
l
（W）表示行程节点W与标签节点L
...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡婕茹，李尚锦，
申请(专利权)人：深圳市活力天汇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：