35、老年游客旅游推荐系统:突破限制,精准规划

老年游客旅游推荐系统:突破限制,精准规划

在旅游规划领域,老年游客的特殊需求常常被忽视。随着老年人口的增长,满足他们的旅游需求变得越来越重要。为了解决这一问题,研究聚焦于开发一种算法,以考虑老年游客的相关因素,为老年旅游规划做出重要贡献。

研究方法与范围

研究聚焦于泰国北部地区,该地区涵盖9个省份,交通网络发达,与曼谷和清迈相连,这两个城市均有国际航空枢纽。这使得老年游客无论是选择公共交通还是私人交通都十分便利。而且,该地区拥有丰富多样的旅游景点,包括宗教、文化、环境和社会等方面,各景点之间距离较短,非常适合老年游客选择。

研究框架

研究模型主要关注两组对老年游客需求有显著影响的变量:一是与老年游客独立性和移动性相关的类别;二是宗教、文化、环境和社会等旅游类别。通过问卷调查收集了300份有效回复,每个老年类别各100份。对这些数据进行处理和描述性统计分析,确定了显著因素,并将其纳入推荐算法。该算法能够综合考虑老年游客的旅游类别偏好和身体限制。

老年游客的流动性限制和特殊设施需求是影响旅游景点选择和推荐的重要因素。这些限制和需求包括老年游客的独立性、对他人的依赖程度以及对设备辅助的需求。通过对问卷的分析,对每个限制因素的重要性进行了排名,并根据300份样本数据计算了满足老年游客偏好的旅游景点排名。同时,收集并处理了每个旅游景点类别提供的设施可用性信息,将统计数据纳入加权算法。

影响推荐系统的关键因素
  • 老年游客需求
    • 防滑路线 :对于行走困难、避免摔倒的老年人来说,防滑路线至关重
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值