【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析处理，具体为一种基于人工智能的个性化旅游规划系统。
技术介绍
1、随着人工智能和大数据技术的不断发展，基于人工智能的个性化旅游规划系统得到了广泛关注和应用。这种系统利用人工智能算法和技术，结合用户的个人偏好、实时旅游信息和大数据分析，为用户提供个性化、智能化的旅游规划服务。
2、1.传统的旅游网站和移动应用缺乏个性化推荐功能，用户往往需要通过大量的信息筛选和比对来制定旅游计划，缺乏便捷性和个性化服务。
3、2.现有系统无法实现实时更新和动态推荐，用户往往无法获取最新的景点信息和天气情况，导致旅行计划可能存在不确定性。
4、3.现有推荐算法往往基于静态规则和简单的数据分析，无法对用户的实时偏好和行为进行智能分析和推荐，缺乏个性化和智能化。
5、4.缺乏全面的数据采集和分析机制，无法充分利用大数据进行景点推荐和行程规划，导致推荐结果和行程安排的准确性有限。
6、5.用户体验不佳，界面简单，缺乏交互性和个性化推荐功能，无法满足用户对于个性化旅游规划的需求。
7、综上所述，现有技术在个性化旅游规划方面存在诸多不足，基于人工智能的个性化旅游规划系统的研发将填补这些空白，为用户提供更加智能、个性化的旅游规划服务。
8、因此，基于人工智能的个性化旅游规划系统的提出，旨在利用大数据分析技术和机器学习算法对胸外科影像进行智能化处理和诊断，以弥补传统医疗诊断方法的缺点。
技术实现思路
1、为实现上
2、基于人工智能的个性化旅游规划系统，包括：
3、用户管理模块：用于用户的账号注册及登录以及管理个人信息；
4、偏好设置模块：用于用户设置个人的旅游偏好；
5、数据采集和分析模块：收集旅游景区的相关信息；
6、景点推荐模块：根据旅游景区的相关信息，并结合用户的偏好，推荐相关的景点给用户；
7、行程规划模块：根据用户选择的景点、时间和预算，自动生成最佳行程安排；
8、实时导航和天气提醒模块：为用户提供实时导航和景区天气实时提醒功能。
9、作为本专利技术优选的技术方案，所述用户管理模块具体为：用户提供用户名、密码、电子邮件进行注册，并且用户信息使用哈希加密算法进行加密，注册完成后用户可以添加其他个人信息。
10、作为本专利技术优选的技术方案，所述数据采集和分析模块具体为：
11、数据源收集：数据源选用公开的旅游网站、景区官方网站、旅游地图、游记分享平台；
12、数据爬取：利用网络爬虫技术，从数据源收集相关信息，通过分析网页结构和访问规则，爬取并提取所需的数据，需要注意合法性和网站规则，确保遵守相关的爬虫规范和法律法规，收集景区的相关信息，包括景点介绍、景点图片、交通方式、开放时间、门票价格、用户评价；
13、数据清洗和整理：爬取的数据存在噪声和不一致性，需要进行数据清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式；
14、数据存储：清洗和整理后的数据需要被安全地存储，使用数据库mysql、mongod或者文件存储方式进行数据存储；
15、数据分析和挖掘：利用机器学习和数据挖掘技术，对收集到的数据进行分析和挖掘，以提取有用的特征和关联，可以进行文本情感分析、景点热度统计、推荐算法；
16、实时数据更新：旅游相关信息会经常变动，需要实时更新已采集的数据。
17、作为本专利技术优选的技术方案，所述数据爬取具体采用web爬虫、ap i调用或者数据订阅和订阅源。
18、作为本专利技术优选的技术方案，所述数据清洗和整理具体为：
19、去除重复数据：识别重复数据：通过对数据进行比较，找出重复的记录；
20、去重处理：删除或合并重复的数据记录，确保每条记录的唯一性；
21、处理缺失值：识别缺失值：检查数据中的缺失值；缺失值处理：选择删除包含缺失值的记录，使用平均值或中位数填充，或者根据上下文进行推断性填充；
22、统一数据格式：规范化数据：确保数据在相同的字段中采用一致的单位、格式和标准；转换数据类型：将数据转换为正确的数据类型，将字符串类型转换为数字类型；
23、处理异常值：检测异常值：通过统计学或可视化方法检测数据中的异常值；异常值处理：可以选择删除异常值，进行平滑处理；
24、文本处理：清理文本数据：去除特殊字符、html标签、多余的空格；分词和词干提取：对文本数据进行分词，提取关键词；
25、标准化数据：将数据转换为标准单位：确保所有相关的数据采用相同的度量单位。
26、作为本专利技术优选的技术方案，所述实现景点推荐模块包括如下步骤，结合用户的偏好和旅游景区信息来推荐相关的景点：
27、数据准备：收集并整理各个景点的相关信息，包括景点特征、用户评价、活动信息；
28、特征工程：将景点信息和用户偏好转化为可供算法处理的特征表示，使用文本向量化技术、独热编码等方法对文本信息和类别信息进行编码；
29、基于内容的推荐：根据景点的特征向量和用户偏好向量的相似度来推荐相似的景点，具体使用基于内容的推荐算法余弦相似度、tf-idf加权计算；
30、协同过滤：基于用户历史行为和偏好数据，通过计算用户之间或物品之间的相似度，推荐与用户偏好相似的景点，具体使用基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤或混合协同过滤算法；
31、深度学习模型：使用神经网络等深度学习模型，结合用户和景点的特征信息进行推荐，使用基于神经网络的推荐系统、基于注意力机制的推荐系统；
32、模型训练和评估：根据历史数据，训练推荐模型并对其进行评估，调整模型参数以提高准确性和推荐质量；可使用交叉验证、a/b测试等方法对模型进行评估，并根据评估结果进行优化和改进；
33、推荐结果生成：根据用户的实时偏好和当前上下文，运行训练好的推荐模型，生成个性化的景点推荐结果，结合推荐算法的输出和景点信息特征，对推荐结果进行解释和展示。
34、有益效果
35、与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于大数据的在线心理咨询系统及其实现方法，具备以下有益效果：
36、1.提升用户体验：通过用户管理模块和偏好设置模块，系统可以更好地了解用户的需求和喜好，从而为用户提供个性化、符合其偏好的旅游规划方案，显著提升用户体验。
37、2.精准推荐景点：通过数据采集和分析模块收集、整理和分析大量旅游相关信息，结合用户的偏好，实现精准的景点推荐，帮助用户快速找到符合自己口味的旅游景点。
38、3.智能行程规划：借助行程规划模块，系统可以根据用户选择的景点、时间和预算，在短时间内为用户生成最佳行程安排，有效节省用户规划行程的时间和精力。
39、4.实时导航和天气提醒：通过实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述用户管理模块具体为：用户提供用户名、密码、电子邮件进行注册，并且用户信息使用哈希加密算法进行加密，注册完成后用户可以添加其他个人信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述数据采集和分析模块具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述数据爬取具体采用Web爬虫、API调用或者数据订阅和订阅源。
5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述数据清洗和整理具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于，所述实现景点推荐模块包括如下步骤，结合用户的偏好和旅游景区信息来推荐相关的景点：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述用户管理模块具体为：用户提供用户名、密码、电子邮件进行注册，并且用户信息使用哈希加密算法进行加密，注册完成后用户可以添加其他个人信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化旅游规划系统，其特征在于：所述数据采集和分析模块具体为：
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：于洋，孟俞彤，陈晓芬，王政，周颖，
申请(专利权)人：信阳农林学院，
类型：发明
国别省市：
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