12、深度学习助力智能旅游个性化服务

深度学习助力智能旅游个性化服务

1. 兴趣时刻：智能旅游众包应用

1.1 用户界面设计

在系统设计中，用户界面的个性化对于提升旅游体验至关重要。系统会根据用户的个人资料，默认对可访问的兴趣时刻（MOIs）应用多种选择和过滤选项。这些默认选项可以轻松修改，以更好地满足用户的临时或永久需求。例如，系统会提供特定半径内图片标注所衍生的所有类别和子类别列表，但不同用户选择的类别和子类别会有所不同。如果用户倾向于拍摄或评价与体育相关的图片，那么在应用的“选项”界面中，体育类别会默认被选中并显示在类别列表的顶部。若用户更喜欢体育子类别（如足球）相关的 MOIs，这些特定的 MOIs 将首先出现在地图界面和选项列表中。

1.2 深度学习处理

1.2.1 卷积神经网络结构

本研究采用卷积神经网络（CNNs）算法进行图像标注和人脸识别。Firebase 图像标注用于定位用户照片中的实体列表，Firebase ML 提供了可在云端和设备上运行的 API。

CNNs 是一类深度人工神经网络，常用于图像识别和分类。它类似于生物视觉系统，通过分析低级信息来提取抽象概念。CNNs 具有输入层、输出层和至少一个隐藏层，当图像输入 CNN 时，会经过隐藏层，输出图像属于特定类别的概率。隐藏层通常由卷积层、修正线性单元（ReLU）层、池化层和全连接（FC）层组成。

1.2.2 各层详细介绍

• 卷积层 ：卷积层是 CNN 的核心，它执行线性操作，将输入与一组权重相乘，这个操作称为卷积。卷积发生在输入数据数组和二维权重数组（滤波器或内核）之间。滤波器的宽度和高度小于输入体积，但