一種基于成本最低的智慧旅游推薦系統(tǒng)與方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及信息技術(shù)及服務領域，尤其涉及一種基于成本最低的智慧旅游推薦系 統(tǒng)與方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 旅行是指人們在不同城市之間的移動和停留行為。對于這樣一種場景：旅行者計 劃從所居住城市出發(fā)到訪多個不同的城市且在每個城市停留一定時間，那么該旅行者首先 需要決定走訪順序，其次還需要選擇兩個相鄰城市之間的交通方式與班次。與旅行商問題 (Traveling Salesman Problem，TSP)不同，上述問題需要考慮更多的現(xiàn)實約束，如時刻表 (飛機、列車等）、旅行城市停留時間等。
[0003] 把上述問題稱為行程規(guī)劃問題（Travel Itinerary Problem，TIP)，其目標是找到 一種滿足旅行者要求，且旅行成本最低的旅行方案。近年來隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，旅游服務 業(yè)中的行程規(guī)劃問題越來越突出，亟需智慧旅行系統(tǒng)（Smart Travel System)為旅行者推 薦旅行方案。大數(shù)據(jù)時代的到來使得數(shù)據(jù)信息的共享和融合成為可能，尤其是可以通過移 動端和互聯(lián)網(wǎng)的無縫對接，根據(jù)用戶的個性化旅行需求為其提供行程規(guī)劃解決方案。為此， 本發(fā)明提供了一種基于成本最低的智慧旅游推薦系統(tǒng)與方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為滿足大數(shù)據(jù)時代智慧定制行程規(guī)劃方案的現(xiàn)實需求，本發(fā)明提供了一種基于成 本最低的智慧旅游推薦系統(tǒng)與方法，可根據(jù)旅行者需求為其推薦當前有效信息條件下的最 優(yōu)行程規(guī)劃方案，大大降低出行成本。該發(fā)明系統(tǒng)與方法的思想是：根據(jù)用戶需求應用文本 挖掘技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)海量信息中獲得有價值交通數(shù)據(jù)，然后通過構(gòu)建的行程規(guī)劃數(shù)學優(yōu)化模 型自動推薦最優(yōu)行程規(guī)劃方案。
[0005] 為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
[0006] -種基于成本最低的智慧旅游推薦系統(tǒng)，其特征在于：該系統(tǒng)包括用戶需求信息 收集模塊、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、行程優(yōu)化模塊和可視化行程推薦模塊。所述系統(tǒng)的架構(gòu)圖 如圖1所示。用戶需求信息收集模塊與數(shù)據(jù)采集與處理模塊連接，數(shù)據(jù)采集與處理模塊與 行程優(yōu)化模塊連接，行程優(yōu)化模塊與可視化行程推薦模塊相連。
[0007] 所述用戶需求信息收集模塊以界面方式收集用戶的個性化需求信息，所述個性化 需求信息包括：旅程起止時間、旅行城市名稱、旅行城市停留時間、推薦行程方案數(shù)量，上述 個性化需求信息最終匯入需求輸出；
[0008] 所述數(shù)據(jù)采集與處理模炔基于用戶的個性化旅行需求，利用網(wǎng)絡爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng) 上符合用戶需求的交通數(shù)據(jù)集，具體包含URL序列生成模塊、網(wǎng)絡爬蟲采集數(shù)據(jù)模塊、數(shù)據(jù) 清洗模塊、數(shù)據(jù)抽取模塊以及交通數(shù)據(jù)庫存儲模塊；
[0009] 旅程優(yōu)化模炔基于以結(jié)構(gòu)化方式存儲在數(shù)據(jù)庫中的交通數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建TIP數(shù)學 優(yōu)化模型以及設計TIP求解算法，獲得符合用戶需求的行程方案；
[0010] 所述可視化行程推薦模塊將優(yōu)化得到的行程方案按照旅行費用最省的順序進行 排序，并以可視化界面的方式進行展示，以便用戶在多個方案之間切換選擇。
[0011] -種利用所述推薦系統(tǒng)進行行程智慧優(yōu)化的方法，其特征在于，該方法包括以下 步驟：
[0012] 步驟一：收集用戶的個性化需求信息，所述需求信息包括：旅程起止時間、旅行城 市名稱、旅行城市停留時間、推薦行程方案數(shù)量；
[0013] 步驟二：利用網(wǎng)絡爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)上符合用戶需求的交通數(shù)據(jù)集，具體包含子步 驟：URL序列生成、網(wǎng)絡爬蟲采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取以及交通數(shù)據(jù)存儲；
[0014] 步驟三：構(gòu)建TIP行程優(yōu)化數(shù)學模型，并設計求解算法輸出符合用戶需求的行程 方案，將行程按照費用最省進行排序；
[0015] 所述旅程推薦系統(tǒng)的自動優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟二中獲得有價值決策數(shù) 據(jù)的方法是：
[0016] St印2. 1:根據(jù)用戶需求生成數(shù)據(jù)采集需求，并將其生成為URL序列；
[0017] St印2. 2:網(wǎng)絡爬蟲通過St印2. 1中得到的URL采集序列從互聯(lián)網(wǎng)上得到符合條 件的粗文本信息；
[0018] St印2. 3:通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)抽取步驟得到可用于決策的交通數(shù)據(jù)信息；
[0019] Step 2. 4:將Step 2. 3獲得的交通數(shù)據(jù)信息進行結(jié)構(gòu)化處理，并將其存儲在數(shù)據(jù) 庫中。
[0020] 所述推薦系統(tǒng)的自動優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟三中構(gòu)建TIP行程優(yōu)化數(shù)學 模型的方法為：
[0021] Step 3. I. 1:構(gòu)建數(shù)學優(yōu)化模型的目標為費用最省；
[0022] St印3. 1. 2:構(gòu)建數(shù)學優(yōu)化模型的約束條件包括：1)每個城市的實際停留時間應 大于或等于用戶設定的停留時間；2)整個旅程所用的實際時間應小于或等于用戶設定的 總旅程時間；3)每個城市只訪問一次。
[0023] 所述推薦系統(tǒng)的自動優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟三中求解TIP行程優(yōu)化數(shù)學 模型的方法為：
[0024] Step 3. 2. 1:交通策略選擇，所屬交通策略選擇的目的是在任意兩個城市之間的 交通決策信息中選擇符合用戶要求的可行交通方案，如航班、高鐵等，所屬交通決策信息由 步驟二獲得；
[0025] Step 3. 2. 2:旅程路線選擇，所屬旅程路線選擇的目的是根據(jù)用戶需求，在可行交 通方案約束下優(yōu)化得到多個城市之間的最優(yōu)訪問順序，所屬可行交通方案由Step 3. 2. 1 獲得。
[0026] 模型的求解模塊在Matlab2014a上進行開發(fā)并與所述系統(tǒng)整合。
[0027] 所述推薦系統(tǒng)的自動優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟三中輸出符合用戶需求的行 程方案的方法為：
[0028] 按照旅行費用最省對優(yōu)化得到的多個行程進行排序，以便用戶進行個性化選擇。
[0029] 假設某旅行者計劃在[0，T]時間段內(nèi)到η個目的地旅行，在第i個目的地停留時 間為Si (i = 1，2,…，η)，以{(Cuk, (Iijk, ai.jk) I k = 1，2,…，IiJ表示從城市i到城市j的交 通信息集，其中Cuk表示旅行成本,(I uk表示離開城市i的時刻，a uk表示到達城市j的時刻， Iu表不城市i與j之間可選交通方式的數(shù)量。設a UkMiIjk彡0。記X 為一布爾變量，若 城市i到城市j的第k種交通方式被選擇，則Xi_jk= 1，否則X i_jk= 0。這樣X = {x i_jk|k = 1，2,…，Iu, i, j = 1，2,…η}表示決策向量，也即行程方案。
[0030] 整個旅行總成本函數(shù)表示為
模型的目標函數(shù) 要求總成本最小，即：
[0032] 相應的約束條件包括：
[0033] 1)每個城市的實際停留時間應大于或等于用戶設定的停留時間，表示為：
[0035] 2)整個旅程所用的實際時間應小于或等于用戶設定的總旅程時間，表示為：
[0037] 3)每個城市只訪問一次，表示為：
[0039] 這樣，旅行成本最低的TIP數(shù)學優(yōu)化模型構(gòu)建為：
[0041] 為了求解上述模型，設計TIP求解算法包括：
[0042] 1)交通策略選擇子算法，其目的是在任意兩個城市之間的交通決策信息中選擇符 合用戶要求的可行交通方案，如航班、高鐵等。算法過程可總結(jié)為算法A :
[0043]
[0044] 2)旅程路線選擇子算法，其目的是根據(jù)用戶的訪問需求，在可行交通方案約束下 優(yōu)化得到多個城市之間的最優(yōu)訪問順序，所屬可行交通方案。在本實施例中，考慮到待解決 旅程路線選擇問題為一個NP難問題，應用遺傳算法進行求解。所述遺傳算法中的交叉操作 是根據(jù)所建模型的實際求解情況設計的，如圖2所示。
[0045] 算法過程可總結(jié)為算法B :

[0048] 由上述算法A和B組成的模型求解模塊在Matlab2014a上進行開發(fā)并與所述系統(tǒng) 整合。
[0049] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明系統(tǒng)與方法的有益之處在于：
[0050] 1、本發(fā)明的個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)與方法可滿足用戶多目的地停留、多交通工 具選擇的實際需求，通過互聯(lián)網(wǎng)渠道低成本獲得有價值決策信息；
[0051] 2、本發(fā)明的個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)與方法可根據(jù)用戶的實際需求，建立不同的 數(shù)學優(yōu)化目標函數(shù)，實現(xiàn)了旅程方案的智慧生成和推薦。用戶可以靈活地在不同優(yōu)化旅程 方案間切換選擇，使用戶體驗得到極大的改善；
[0052] 3、本發(fā)明的個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)與方法，可用于向用戶定制化推薦最優(yōu)行程 規(guī)劃方案，節(jié)省用戶查閱旅程相關信息的時間，輕松為其編排出合理的行程，包括旅行順 序、交通等。
【附圖說明】
[0053] 圖1是個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖。
[0054] 圖2是交叉算子設計示意圖。
[0055] 圖3是費用最省目標下旅程1。
[0056] 圖4是費用最省目標下旅程2。
【具體實施方式】
[0057] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0058] 首先介紹本發(fā)明的旅行路線的自動優(yōu)化系統(tǒng)。
[0059] 本發(fā)明的個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的實際需求應用文本挖掘技術(shù) 從互聯(lián)網(wǎng)海量信息中獲得有價值決策交通數(shù)據(jù)，然后通過構(gòu)建的數(shù)學優(yōu)化模型和求解方 法，向用戶自動推薦最優(yōu)行程規(guī)劃方案。
[0060] 以下結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作具體的介紹。
[0061] 參照圖1，本發(fā)明的個性化旅程智慧推薦系統(tǒng)，其主要包括以下四個功能模塊：用 戶需求信息收集模塊、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、行程優(yōu)化模塊和可視化行程推薦模塊。下面分 別介紹各個功能模塊。
[0062] 1、用戶需求信息收集模塊以界面方式收集用戶的個性化需求信息，所述需求信息 包括：旅程起止時間、旅行城市名稱、旅行城市停留時間、推薦行程方案數(shù)量，這些需求數(shù)據(jù) 信息是旅程優(yōu)化必須的；
[0063] 2、數(shù)據(jù)采集與處理模塊利用網(wǎng)絡爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)上符合用戶需求的交通數(shù)據(jù)集， 具體包含URL序列生成模塊、網(wǎng)絡爬蟲采集數(shù)據(jù)模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)抽取模塊以及交 通數(shù)據(jù)庫存儲模塊。數(shù)據(jù)采集與處理模塊是低成本獲取交通數(shù)據(jù)的必要模塊，其中采集模 塊的性能與信息質(zhì)量有著密切的關系，交通數(shù)據(jù)庫對旅程優(yōu)化系統(tǒng)的魯棒性和效率提升有 巨大的作用；
[0064] 3、行程優(yōu)化模塊通過構(gòu)建的TIP數(shù)學優(yōu)化模型以及TIP優(yōu)化算法，獲得符合用戶 需求的行程方案。TIP數(shù)學優(yōu)化模型的可根據(jù)用戶需求選擇不同的目標函數(shù)，并受到相應的 條件約束，TIP優(yōu)化算法與模型求解的效率和方案輸出的質(zhì)量有密切關系；
[0065] 4、可視化行程推薦模塊將按照費用最省對行程方案進行排序，以可視化界面的方 式向用戶推薦輸出的最優(yōu)行程方案，以便用戶做出選擇?？梢暬谐掏扑]模塊以友好流暢 的界面滿足用戶在不同定制方案間的切換需要，用戶可根據(jù)實際需要任選一種行程方案。 [0066] 接下來介紹利用前面的個性化