【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据建模分析领域，具体而言涉及一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法及系统。
技术介绍
1、随着旅游业的快速发展，景区内游客数量不断增加，给景区的管理带来了巨大挑战。游客流量的高峰期和低谷期、不同景点的受欢迎程度以及游客在景区内的移动模式等因素，都直接影响游客的旅游体验和景区的运营效率。传统的管理方法通常依赖于人工经验和粗略统计数据，难以精确预测和实时调整，容易导致景区内部分节点过度拥挤而其他节点资源闲置，从而降低整体服务质量。
2、近年来，随着数据采集技术和大数据分析技术的进步，景区管理者可以获取大量的游客行为数据。这些数据包括游客在不同节点的停留时间、移动路径、停留人数等。然而，如何高效地利用这些数据进行分析和预测，以优化景区管理和提升游客体验，仍是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了上述
技术介绍
中的问题，提出一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法及系统。
2、在一种实施方式中，本专利技术提出一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，包括如下
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【技术保护点】
1.一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述在每个数据采集周期，对所述节点的特征数据进行卷积操作，并使用所述边特征数据对邻居节点的特征进行加权聚合，并将聚合结果与当前节点的特征融合；使用激活函数对融合后的特征进行非线性变换，得到卷积输出包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，使用一个两层神经网络实现非线性映射函数得到：
4.根据权利要求3所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优...
【技术特征摘要】
1.一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述在每个数据采集周期，对所述节点的特征数据进行卷积操作，并使用所述边特征数据对邻居节点的特征进行加权聚合，并将聚合结果与当前节点的特征融合；使用激活函数对融合后的特征进行非线性变换，得到卷积输出包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，使用一个两层神经网络实现非线性映射函数得到：
4.根据权利要求3所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述将每个采集周期的卷积输出作为时间序列数据输入长短期记忆网络；使用长短期记忆网络处理这些时间序列数据，捕捉游客流量的时间动态变化；将长短期记忆网络层的输出通过全连接层进行映射，预测每个节点在未来时间步的游客流量包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，动态分配未来时间步每个节点的服务人员包括：使用优先分配策略：优先分配服务人员到预测游客流量较大的节点，确保高流量节点有足够的服务支持；或，平衡分配策略：在满足高流量节点需求的前提下，尽量平衡各节点的服务人员数量，避免某些节点服务人员过多或过少；或，弹性分配策略：根据实时游客流量和突发情况，动态调整服务人员的分配，增加灵活性和应对能力；进行服务人员调整。
...【专利技术属性】
技术研发人员：翁凯，廖静怡，张玉梅，周相兵，
申请(专利权)人：四川旅游学院，
类型：发明
国别省市：
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