11、深度学习在旅游业中的应用与可持续发展

深度学习在旅游业中的应用与可持续发展

一、深度学习在旅游领域的应用概述

深度学习已经在众多实时领域产生了重大影响，如计算机视觉、人脸识别、目标跟踪以及旅游行业。在旅游领域，深度学习主要可实现以下任务：识别最有可能转化的候选对象、更好地分析用户的旅行模式以及优化成本，从而改善旅游业的现状。其在旅游领域的应用涵盖了聊天机器人、预测系统、推荐系统、需求预测、成本管理和销售管理等强大功能。下面将详细介绍几种基于深度学习的旅游模型。

（一）基于深度学习的旅游推荐系统

在旅游行业，许多基于人工智能的推荐系统被提出，旨在为客户提供旅游偏好建议。常见的技术包括基于内容的过滤和集成学习。以下是一些代表性的工作：
| 参考 | 技术使用 | 数据集 | 描述 |
| — | — | — | — |
| Nilanshi 等 | 聚类集成 | TripAdvisor | 使用高效的性能指标进行比较 |
| Wang | CNN, DNN | 通过网络爬虫收集的数据 | 推荐时未考虑天气影响 |
| Nilashi 等 | 偏好学习 | TripAdvisor | 处理旅行者评分以推荐生态友好型酒店 |
| Nilashi 等 | 协同过滤，模糊规则 | TripAdvisor | 基于多标准客户评分的推荐代理 |

（二）基于深度学习的旅游需求预测模型

旅游需求预测对旅游规划者至关重要。基于深度学习方法的需求预测模型有助于规划者进行资源组织、旅行管理和预订管理。以下是一些相关的研究：
| 参考 | 技术使用 | 数据集 | 描述 |
| — | — | — | — |