【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的景区智能推荐系统
[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的景区智能推荐系统。
技术介绍
[0002]中国的旅游资源尤其丰富，特色景点众多，加上近年来互联网信息超载问题愈发严重，旅客对于信息的筛选与决定更加困难，信息冗余度过高，同时，对于景点的评价方法较为单一，多数为人工评价，难以客观展现一个景点的受欢迎程度，研究表明，部分旅客在搜索景区信息时，花费的时间越长，选择该旅游景点的几率就越高，同时，随着旅游群体的年龄跨度越来越大，传统的导游服务已经不能满足不同年龄段游客多样化的需求，景区旅游服务质量与游客的期望存在较大差距，因此，设计个性化程度高和精准推荐的一种基于大数据的景区智能推荐系统是很有必要的。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的景区智能推荐系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的景区智能推荐系统，包括数据交互终端、数据处理分析模块、结果输出模块，所述数据交互终端用于为旅客提供操作与采集平台，所述数据分析处理模块用于对采集到的数据进行分析处理，所述结果输出模块用于根据数据分析情况输出对应结果，所述数据交互终端与数据处理模块、结果输出模块电连接；所述数据交互终端包括语音输出单元、参数录入模块、特征采集模块，所述语音输出单元用于发出语音提醒，所述参数录入模块用于供旅客输入旅游相关参数，所述特征采集模块用于采集旅客在旅行过程中的身体特征变化；>[0005]所述参数录入模块中，录入的参数包括旅行预算、目标城市、同行人数、旅行起止日期；所述语音输出单元与参数录入模块电连接，所述特征采集模块与旅客身体部位连接。
[0006]根据上述技术方案，所述数据处理分析模块包括运动量分析模块、情绪分析模块、喜好分析模块、景点特征参数计算模块，所述运动量分析模块用于分析旅客当日运动量，所述情绪分析模块用于判断旅客在游玩途中的情绪特征，所述喜好分析模块用于分析旅客的游玩偏好，所述景点特征参数计算模块用于计算当前景点的特征参数；所述运动量分析模块、情绪分析模块、喜好分析模块与景点特征参数计算模块电连接；所述结果输出模块包括旅游推荐模块、类型分析模块、大数据存储模块，所述旅游推荐模块用于根据分析数据为旅客提供包括饮食、交通、住宿、景点的推荐，所述类型分析模块用于分析旅客的出行类型，所述大数据存储模块用于存储旅行途中产生的大数据群。
[0007]根据上述技术方案，所述一种基于大数据的景区智能推荐系统的运行方法包括以下步骤：
[0008]步骤S1：旅客与数据交互终端进行一对一绑定，进行参数录入与特征参数采集；
[0009]步骤S2：对采集到的特征参数进行数据处理分析，并将分析结果发送到结果输出
模块；
[0010]步骤S3：结果输出模块对分析结果进行整合，并输出推荐结果，同时进行大数据存储。
[0011]根据上述技术方案，所述步骤S1中，数据交互终端的功能及其工作方法包括以下步骤：
[0012]步骤S11：旅客与数据交互终端进行信息绑定，同时将数据交互终端贴合至手腕部位；对旅客实行一人一终端，保证所获参数的有效性与唯一性；
[0013]步骤S12：通过数据交互终端中的参数录入模块，将旅行信息参数录入，所述旅行信息参数包括旅行预算、目标城市、同行人数、旅行日期；由旅客自行输入多项参数，推荐逻辑更为立体，所推荐景点受到旅客喜欢的几率更高；
[0014]步骤S13：特征采集模块通过对旅客手腕上释放的身体特征，对人体特征参数进行采集；对旅客进行实时特征采集，获取参数的同时可以对旅客的身体状态进行监测，防止在旅行途中出现身体负荷过高导致突发情况。
[0015]根据上述技术方案，所述步骤S2中，对采集到的特征参数进行数据处理分析的方法包括以下步骤：
[0016]步骤S21：通过采集旅客的心率数值，并根据其波动程度判断旅客在监测时间内的情绪波动情况，并以G表示，该值取值范围为[0，5]，当G＝0时，表示情绪很差，心率波动不齐，当G＝5时，表示情绪很好，心率波动有规律性；当旅客对所参与的景点较为满意时，其心率变化程度较为平缓，心情愉悦，当旅客对所参与景点不满意时，其心率随着旅行心情会出现强弱变化，导致所采集的心率数值波动较大，因此采用对旅客心率在时间段内的数值变化来反映旅客对景点的满意程度；
[0017]步骤S22：通过旅客在单个景点停留的时间t与对应的心率波动情况，分析并计算旅客的喜好值L
i
；并将该喜好值上传到大数据库中，方便对该景点进行全面评估与为后续旅客提供参考，该值所受约束因素较多，因此人工难以干预，对于景点的受喜爱程度展现更客观；
[0018]步骤S23：进行大数据爬虫，对主流网络上的当地旅游景点信息进行获取，并进行景点特征值计算；景点特征值表示该景点的影响力，对于本地旅客，优先推荐景点特征值低的景点，防止旅客出现审美疲劳，对于外地旅客，优先推荐景点特征值高的景点，优化旅游行程；
[0019]步骤S24：采集旅客每日的运动量，并进行运动量分析，具体为行走里程、热量消耗、平均心率，并基于大数据生成旅客疲惫值Q。
[0020]根据上述技术方案，所述步骤S22中，旅客的喜好值L
i
的计算公式为：
[0021][0022]其中，k为转换系数，取值范围为[0,1]，旅客在景点停留的时间越长，且在该段时间内情绪状况较好，表示该旅客对此景点较满意，同时，游玩结束后的疲惫值会降低旅客对此景点的喜好值。
[0023]根据上述技术方案，所述步骤S22中，将每个景点对应下的旅客喜好值上传，并建立大数据综合库，综合分析该景点的受欢迎程度，并接入主流旅游咨询网站与客户端；井喷
式的大数据容易给人带来选择上的困扰，同时杂乱无章的信息流会打乱旅客的搜索思路，建立大数据综合库可以减少信息的冗余度，完善旅客的旅游前的搜索体验。
[0024]根据上述技术方案，所述步骤S23中，景点特征值的计算方法包括以下步骤：
[0025]步骤A：接入大数据综合库，获取景点对应的游客喜爱值数据；
[0026]步骤B：将旅客划分为本地旅客与外地旅客，并分别为本地旅客与外地旅客设定特征值a与(1
‑
a)；对旅客分布进行划分，并设定特征值，确定不同分布条件下的旅客对景点推荐的比重；
[0027]步骤C：根据截止查询时间，景点的推荐指数M。
[0028]根据上述技术方案，所述步骤C中，景点的推荐指数M的计算公式为：
[0029][0030]其中，a为本地旅客的特征值，该值为大于0小于等于1的常数，为截止查询时间点，景点的平均受喜爱值，n为景点标号；旅客对于景点的喜好值L
i
由数据交互终端所测参数计算而来，区别于传统的个人主观评价方法，该值反应景点的受欢迎程度更准确，且由于影响因素多，无法人工直接干预，旅客在进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的景区智能推荐系统，包括数据交互终端、数据处理分析模块、结果输出模块，其特征在于：所述数据交互终端用于为旅客提供操作与采集平台，所述数据分析处理模块用于对采集到的数据进行分析处理，所述结果输出模块用于根据数据分析情况输出对应结果，所述数据交互终端与数据处理模块、结果输出模块电连接；所述数据交互终端包括语音输出单元、参数录入模块、特征采集模块，所述语音输出单元用于发出语音提醒，所述参数录入模块用于供旅客输入旅游相关参数，所述特征采集模块用于采集旅客在旅行过程中的身体特征变化；所述参数录入模块中，录入的参数包括旅行预算、目标城市、同行人数、旅行起止日期；所述语音输出单元与参数录入模块电连接，所述特征采集模块与旅客身体部位连接。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的景区智能推荐系统，其特征在于：所述数据处理分析模块包括运动量分析模块、情绪分析模块、喜好分析模块、景点特征参数计算模块，所述运动量分析模块用于分析旅客当日运动量，所述情绪分析模块用于判断旅客在游玩途中的情绪特征，所述喜好分析模块用于分析旅客的游玩偏好，所述景点特征参数计算模块用于计算当前景点的特征参数；所述运动量分析模块、情绪分析模块、喜好分析模块与景点特征参数计算模块电连接；所述结果输出模块包括旅游推荐模块、类型分析模块、大数据存储模块，所述旅游推荐模块用于根据分析数据为旅客提供包括饮食、交通、住宿、景点的推荐，所述类型分析模块用于分析旅客的出行类型，所述大数据存储模块用于存储旅行途中产生的大数据群。3.根据权利要求1
‑
2任一项所述的一种基于大数据的景区智能推荐系统，其特征在于：所述一种基于大数据的景区智能推荐系统的运行方法包括以下步骤：步骤S1：旅客与数据交互终端进行一对一绑定，进行参数录入与特征参数采集；步骤S2：对采集到的特征参数进行数据处理分析，并将分析结果发送到结果输出模块；步骤S3：结果输出模块对分析结果进行整合，并输出推荐结果，同时进行大数据存储。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的景区智能推荐系统，其特征在于：所述步骤S1中，数据交互终端的功能及其工作方法包括以下步骤：步骤S11：旅客与数据交互终端进行信息绑定，同时将数据交互终端贴合至手腕部位；步骤S12：通过数据交互终端中的参数录入模块，将...
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