【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及旅游应用，具体涉及一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法及系统。
技术介绍
1、历史城区拥有丰富的文化遗产和独特的景观，吸引了众多游客。然而，游客在历史城区内往往面临着过多的选择，难以确定最适合他们兴趣和需求的旅游景点，因此需要对客户进行推荐性建议。
2、在历史城区旅游景点推荐方面，目前存在着一系列技术问题和挑战。这些问题包括：①信息多源集成问题：历史城区的数据多源多样，包括地理数据、文化遗产数据、游客行为数据等，如何有效地整合这些数据以提供全面的景点信息。②动态性和实时性问题：旅游景点的吸引力和特性可能随时间和季节而变化，如何在实时更新数据的基础上提供准确的推荐。③个性化推荐问题：游客之间的兴趣和需求各不相同，如何为每位游客提供个性化的景点推荐，满足其独特的偏好。④全面性评估问题：如何对景点进行全面评估，考虑多个方面的吸引力，包括历史文化价值、环境质量、商业设施等，以提供更综合的推荐。
3、因此，如何为历史城区旅游景点的游客提供精准有效的定制推荐服务成为当前
工作人员急需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法及系统，以达到为历史城区旅游景点的游客提供精准有效的定制推荐服务的目的。
2、为了实现上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、本专利技术提供了一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法，包括：
4、收集城市街区旅游景点中游客的历史旅游意向数据，得到旅
5、对旅游意向景点的背景信息进行整理，得到景区背景信息；
6、基于预设分析指标、预设分析指标权重和专家打分对景区背景信息进行量化评价，得到景区吸引力评价结果；
7、获取目标用户旅游数据，目标用户旅游数据包括个人偏好数据、历史行为数据和位置数据；
8、基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，得到游客个性化旅游标签；
9、基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案。
10、在一种可能的实现方式中，历史旅游意向数据包括手机信令的游客移动轨迹和游客签到兴趣点。
11、在一种可能的实现方式中，景区背景信息包括建筑信息、文化遗产信息和历史事件信息。
12、在一种可能的实现方式中，预设分析指标包括：历史环境氛围、景观环境质量、商业环境质量、内部交通环境质量、文化和历史价值、互动性、票价和费用、人流强度、基础设施、好评率、季节和突发事件。
13、在一种可能的实现方式中，专家评分基于预设分析指标和预设分析指标对景区背景信息进行量化评价。
14、在一种可能的实现方式中，游客个性化旅游标签包括感兴趣景区领域和感兴趣景区特征，基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，包括：
15、基于个人偏好数据确定目标用户的感兴趣景区领域；
16、基于历史行为数据确定目标用户的感兴趣景区特征。
17、在一种可能的实现方式中，在基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案之前，还包括：
18、对目标用户旅游数据的信息量进行判断，当目标用户旅游数据的信息量大于预设阈值时，则基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，得到游客个性化旅游标签；
19、当目标用户旅游数据的信息量小于或等于预设阈值时，则基于旅游意向景点得到游客个性化旅游标签。
20、在一种可能的实现方式中，基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案，包括：
21、基于预设赋值公式得到景区推荐值；
22、基于景区推荐值，得到旅游推荐方案；
23、其中，预设赋值公式表达式为：
24、
25、其中，t表示旅游意向景点，α表示旅游意向景点权重，h表示景区背景信息，β表示景区背景信息权重，e表示景区吸引力评价结果，γ表示景区吸引力评价结果权重，p表示游客个性化旅游标签，δ表示游客个性化旅游标签权重。
26、在一种可能的实现方式中，基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案，还包括：
27、判断目标用户使用数据量是否低于第一预设阈值；
28、当目标用户使用数据量低于第一预设阈值时，则旅游意向景点的权重、景区背景信息权重和景区吸引力评价结果权重相同，游客个性化旅游标签权重为0；
29、当目标用户使用数据量高于或等于第一预设阈值且低于第二预设阈值时，则旅游意向景点的权重、景区背景信息权重、景区吸引力评价结果权重和游客个性化旅游标签权重相同；
30、当目标用户使用数据量大于第二预设阈值时，则游客个性化旅游标签权重等于旅游意向景点的权重、景区背景信息权重和景区吸引力评价结果权重之和，且旅游意向景点的权重、景区背景信息权重和景区吸引力评价结果权重相同；
31、其中，旅游意向景点的权重、景区背景信息权重、景区吸引力评价结果权重和游客个性化旅游标签权重之和为1。
32、为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种历史城区旅游景点的数字化推荐系统，包括：
33、旅游意向景点模块，用于收集城市街区旅游景点中游客的历史旅游意向数据，得到旅游意向景点；
34、景区背景信息模块，用于对旅游意向景点的背景信息进行整理，得到景区背景信息；
35、景区吸引力评价结果模块，用于基于预设分析指标、预设分析指标权重和专家打分对景区背景信息进行量化评价，得到景区吸引力评价结果；
36、目标用户使用数据量获取模块，用于获取目标用户旅游数据，目标用户旅游数据包括个人偏好数据、历史行为数据和位置数据；
37、游客个性化旅游标签模块，用于基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，得到游客个性化旅游标签；
38、旅游推荐方案生成模块，用于基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案。
39、采用上述实施例的有益效果为：收集城市街区旅游景点中游客的历史旅游意向数据，得到旅游意向景点；对旅游意向景点的背景信息进行整理，得到景区背景信息；基于预设分析指标、预设分析指标权重和专家打分对景区背景信息进行量化评价，得到景区吸引力评价结果；获取目标用户旅游数据；基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，得到游客个性化旅游标签；基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案。本专利技术通过在旅游景点引入多维度的参考指标，结合旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的城市街区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述历史旅游意向数据包括手机信令的游客移动轨迹和游客签到兴趣点。
3.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述景区背景信息包括建筑信息、文化遗产信息和历史事件信息。
4.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述预设分析指标包括：历史环境氛围、景观环境质量、商业环境质量、内部交通环境质量、文化和历史价值、互动性、票价和费用、人流强度、基础设施、好评率、季节和突发事件。
5.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述专家评分基于所述预设分析指标和所述预设分析指标对所述景区背景信息进行量化评价。
6.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述游客个性化旅游标签包括感兴趣景区领域和感兴趣景区特征，所述基于个性化推荐算法对所述目标用户旅游数据进行处理，包括：
7.根据权利要求
8.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案，包括：
9.根据权利要求8所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述基于综合推荐算法对旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签进行处理，得到旅游推荐方案，还包括：
10.一种历史城区旅游景点的数字化推荐系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的城市街区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述历史旅游意向数据包括手机信令的游客移动轨迹和游客签到兴趣点。
3.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述景区背景信息包括建筑信息、文化遗产信息和历史事件信息。
4.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述预设分析指标包括：历史环境氛围、景观环境质量、商业环境质量、内部交通环境质量、文化和历史价值、互动性、票价和费用、人流强度、基础设施、好评率、季节和突发事件。
5.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征在于，所述专家评分基于所述预设分析指标和所述预设分析指标对所述景区背景信息进行量化评价。
6.根据权利要求1所述的历史城区旅游景点的数字化推荐方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹涵，张国良，王克浩，于欣平，程雯，李傲强，柴杰龙，邓锦熺，董奇志，夏延，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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