11、智能旅游框架中机器学习的应用

智能旅游框架中机器学习的应用

1. 引言

在过去十年里，人工智能、深度学习、区块链和云计算等前沿技术改变了众多行业。在旅游行业，推荐系统也十分常见。众多智能旅游系统借助物联网、上下文感知和大数据分析等技术，尝试为用户提供个性化的旅行建议。

由于识别用户偏好建模方法对帮助消费者找到感兴趣的信息至关重要，基于深度学习的方法近年来在用户偏好建模方面越来越受欢迎。基于人工智能可能改变智能旅游行业这一观点，相关研究聚焦于开发可在智能旅游场景中轻松应用的创新框架。

目前，深度学习推动了推荐系统技术的重大进步，增加了提升客户满意度的创新解决方案的可能性。相关研究的目标是将人工智能融入智能旅游，具体利用深度学习进行图像标注以及基于神经网络的协同过滤方法，提出相关框架，同时探索理解旅行者兴趣的潜在方法，以及如何规避推荐系统早期方法的重大缺陷，如数据稀疏和冷启动问题。

2. 兴趣时刻：智能旅游众包应用

2.1 灵感来源

智能旅游领域受到越来越多的关注，越来越多的旅游目的地尝试将“智能”融入旅游服务。同时，在信息丰富的时代，各种智能旅游推荐系统涌现，旨在在合适的时间为合适的人推荐合适的“项目”。

这些系统采用多种技术为用户提供个性化建议，部分系统利用用户的上下文数据，如时间、地点、天气条件、附近的景点、酒店评级和个人评分等。例如，Hardy等人实时监测游客的移动，以捕捉他们的体验和偏好；还有系统根据用户的当前位置和先前评价引导他们前往兴趣点（POI）。

POI指的是对某个人可能有用或有趣的特定位置，范围从著名地标、自然景点到普通场所。谷歌地图是旅游和智能旅游系统广泛使用的在线地图服务，能让用户快