【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文旅管理，具体是一种基于大模型的文旅行业应用方法。
技术介绍
1、文化旅游简称为文旅，泛指以鉴赏异国异地传统文化、追寻文化名人遗踪或参加当地举办的各种文化活动为目的的旅游，文旅行业是指以文化和旅游为主要内容的产业，涉及的范围非常广泛，包括了文化遗产保护、文化创意、旅游开发等方面；具体来说，文旅行业包含了旅游交通、旅游住宿、景区运营等内容，属于蕴含人为因素创造的生活文化的创意产业；
2、现有的文旅行业应用方法往往忽视了大数据技术的潜力，难以基于大模型以实现精准的游客行为预测和个性化的旅游服务推荐，给游客和旅游行业带来了不便和损失，且无法对文旅应用平台的运行风险状况和模型性能状况进行合理分析并准确评估预警，不利于保证文旅应用平台的后续使用效果和安全稳定运行，用户体验感无法得到显著提升；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大模型的文旅行业应用方法，解决了现有文旅行业应用方法难以基于大模型以实现精准的游客行为预测和个性化的旅游服务推荐，且无法对文旅应用平台的运行风险状况和模型性能状况进行合理分析并准确评估预警，不利于保证后续使用效果和平台安全稳定运行，用户体验感差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大模型的文旅行业应用方法，包括以下步骤：
4、步骤一、数据收集：收集游客在旅游过程中的各种数据，包括但不限于旅游行程、消费记
5、步骤二、数据预处理：对收集到的数据进行预处理操作，通过预处理操作使数据适用于大模型的训练；
6、步骤三、模型训练：使用大模型对预处理后的数据进行训练，以实现对游客行为的精准预测；
7、步骤四、模型应用：将训练好的大模型应用于旅游服务的相关方面，包括旅游行程设计、酒店预订和旅游景点推荐，提高旅游服务的个性化和效率；
8、步骤五、模型优化：根据实际应用效果和反馈信息，对大模型进行优化和调整，保证大模型的预测准确性和泛化能力。
9、进一步的，大模型为卷积神经网络、循环神经网络或transformer，大模型嵌入至文旅应用平台，且文旅应用平台用于进行文旅行业的数据收集、数据预处理、模型训练和模型应用；文旅应用平台通信连接注册登录模块、问卷评价模块、模型应用性能评估模块以及平台运行风险检测模块；
10、注册登录模块用于进行用户注册，将注册成功的用户标记为注册用户，将对应注册用户的身份信息发送至文旅应用平台进行存储；以及用于在注册用户进行登录时对其进行身份验证，允许身份验证无误的注册用户成功登录，在身份验证失败时发出相应提醒信息；
11、问卷评价模块用于生成体验问卷表，并对注册用户进行分析以确定高关联用户，且将体验问卷表发送至高关联用户，以及收集高关联用户的问卷结果，基于问卷结果并通过文旅应用评价分析以得到应用体验值，且将应用体验值经文旅应用平台发送至模型性能评估模块；
12、模型性能评估模块将大模型的应用性能状况进行分析，据此以生成性能优化预警信号或性能运行优异信号，且将性能优化预警信号经文旅应用平台发送至后台管理终端；平台运行风险检测模块将文旅应用平台的运行风险状况进行分析，据此以生成平台运行风险预警信号或平台运行安全信号，且将平台运行风险预警信号经文旅应用平台发送至后台管理终端，后台管理终端接收到性能优化预警信号或平台运行风险预警信号时发出相应预警。
13、进一步的，在步骤二中，预处理操作的具体过程包括：
14、数据清洗：针对所收集的旅游数据，检查数据集中是否存在缺失值，通过使用插值或删除缺失值的方法来处理缺失值，以及检查数据集中是否存在异常值并进行针对性处理，包括在数据类型不正确时对其进行数据纠正；
15、数据去重：针对所收集的旅游数据，检查数据集中是否存在重复的数据记录，若有重复的数据则删除其中的一条或多条记录，保留唯一的数据记录；
16、数据标签化：对数据进行标签化处理，使模型更好地理解数据，包括在进行旅游景点推荐时将景点进行分类并使用相应的标签进行标记；
17、数据归一化：针对所收集的旅游数据，对数据进行归一化处理，将不同指标的数据进行标准化处理，使其落入一个小的区间范围，保证模型训练的准确性和效率；
18、数据离散化：针对所收集的旅游数据，将其中的连续型数据进行离散化处理，包括将年龄分组，以方便模型的理解和训练。
19、进一步的，高关联用户的分析确定过程具体如下：
20、获取到所有注册用户，将对应注册用户标记为待分对象i，且i为大于1的自然数；采集到待分对象i针对文旅应用平台进行注册的时刻，将进行注册的时刻与当前时刻进行时间差计算得到注册间隔时长；将注册间隔时长与预设注册间隔时长阈值进行数值比较，若注册间隔时长未超过预设注册间隔时长阈值，则将待分对象i剔除；
21、若注册间隔时长超过预设注册间隔时长阈值，则采集到待分对象i在注册间隔时长内针对文旅应用平台每次登录后的单次在线使用时长，将所有单次在线使用时长进行求和计算得到文旅在线时表值；且将单次在线使用时长与预设单次在线使用时长阈值进行数值比较，若单次在线使用时长超过预设单次在线使用时长阈值，则将对应登录使用过程标记为高持续使用过程；
22、获取到待分对象i在注册间隔时长内高持续使用过程的次数并将其标记为高持续用频值，且采集到待分对象i相邻上一次登录文旅应用平台的时刻，将相邻上一次登录文旅应用平台的时刻与当前时刻进行时间差计算得到使用邻时间隔值；将待分对象i的注册间隔时长、文旅在线时表值、高持续用频值和使用邻时间隔值进行数值计算得到文旅户检值，将文旅户检值与预设文旅户检阈值进行数值比较，若文旅户检值超过预设文旅户检阈值，则将对应待分对象i标记为高关联用户。
23、进一步的，问卷评价模块在收集高关联用户的问卷结果时，采集到对应高关联用户针对体验问卷表的开始作答时刻和提交问卷时刻，将提交问卷时刻与开始作答时刻进行时间差计算得到作答时长，将作答时长与预设作答时长阈值进行数值比较，若作答时长未超过预设作答时长阈值，则将对应高关联用户的问卷结果剔除；且将剩余的所有问卷结果进行文旅应用评价分析以得到应用体验值。
24、进一步的，文旅应用评价分析的具体分析过程包括：
25、将筛选出的所有问卷结果进行逐项统计，将对应调查选项的负面评价数量与正面评价数量进行比值计算得到选项调查值，将选项调查值与相应调查选项的预设选项调查阈值进行数值比较，若选项调查值超过预设选项调查阈值，则将对应调查选项标记为劣表选项；
26、事先向每组调查选项分别赋予一组预设问卷权重值，将劣表选项的选项调查值减去预设选项调查阈值以得到选项调查超标值，将对应劣表选项的选项调查超标值与相应的预设问卷权重值相乘以得到该劣表选项的劣表检测值，将所有劣表选项的劣本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，大模型为卷积神经网络、循环神经网络或Transformer，大模型嵌入至文旅应用平台，且文旅应用平台用于进行文旅行业的数据收集、数据预处理、模型训练和模型应用；文旅应用平台通信连接注册登录模块、问卷评价模块、模型应用性能评估模块以及平台运行风险检测模块；
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，高关联用户的分析确定过程具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，问卷评价模块在收集高关联用户的问卷结果时，采集到对应高关联用户针对体验问卷表的开始作答时刻和提交问卷时刻，将提交问卷时刻与开始作答时刻进行时间差计算得到作答时长，若作答时长未超过预设作答时长阈值，则将对应高关联用户的问卷结果剔除；且将剩余的所有问卷结果进行文旅应用评价分析以得到应用体验值。
5.根据权利要求4所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，文旅应用评价分析
6.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，模型性能评估模块的具体运行过程包括：
7.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，平台运行风险检测模块的具体运行过程包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，若平台运行异常值未超过预设平台运行异常阈值，则采集到运行检测周期内文旅应用平台的病毒检测数据和漏洞检测数据，将病毒检测数据、漏洞检测数据和平台运行异常值进行数值计算得到平台运险评估值；若平台运险评估值超过预设平台运险评估阈值，则生成平台运行风险预警信号；若平台运险评估值未超过预设平台运险评估阈值，则生成平台运行安全信号。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，大模型为卷积神经网络、循环神经网络或transformer，大模型嵌入至文旅应用平台，且文旅应用平台用于进行文旅行业的数据收集、数据预处理、模型训练和模型应用；文旅应用平台通信连接注册登录模块、问卷评价模块、模型应用性能评估模块以及平台运行风险检测模块；
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，高关联用户的分析确定过程具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于大模型的文旅行业应用方法，其特征在于，问卷评价模块在收集高关联用户的问卷结果时，采集到对应高关联用户针对体验问卷表的开始作答时刻和提交问卷时刻，将提交问卷时刻与开始作答时刻进行时间差计算得到作答时长，若作答时长未超过预设作答时长阈值，则将对应高关联用户的问卷结果剔除...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘威，叶志太，江新楠，
申请(专利权)人：江西花脸元宇宙数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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