13、利用深度学习实现智能旅游个性化服务

利用深度学习实现智能旅游个性化服务

在当今旅游数据日益丰富的时代，为游客提供个性化的旅游推荐成为了提升旅游体验的关键。然而，大数据时代下，要从海量的异构旅游数据中提取有用信息并提供可靠的建议并非易事。本文将介绍一种基于深度学习的智能旅游个性化服务框架，该框架结合图像标注和协同过滤技术，旨在为游客提供精准的兴趣点推荐。

框架架构

该框架基于一款创新的移动应用程序，旨在利用神经网络模型为用户打造个性化、智能化的旅游体验。它采用云基众包软件，在云端维护大量兴趣点（POI）信息，包括位置、总评分、照片和标签等。这些标签既有手动添加的，也有系统通过图像标注自动生成的。

框架主要由两个模块组成：
1. 图像标注模块 ：负责提取用户手机照片中的物体和风景标签。
2. 协同过滤神经网络模块 ：利用预训练的协同过滤神经网络模型，提取用户对兴趣点的偏好。

这两个模块相互配合，通过算法 6.1、6.2 和 6.3 的组合，实现了高度个性化的推荐。

图像标注模块

该模块利用 ML 套件对用户智能手机中的照片进行标注和分析，具体操作步骤如下：
1. 权限获取与照片提取 ：用户授予框架访问手机相册的权限，框架提取最近的至少 T 张照片，并进行图像标注和风景识别。
2. 标签分类与比较 ：将提取的标签与每个 POI 存储的标签进行分类和比较，判断哪些标签与旅游相关。如果大部分标签与旅游无关，则对更多照片进行分析。
3. 标签记录