基于众包模式的旅游系统研究与设计
这是一篇关于旅游系统,众包模式,SSM,任务推荐的论文, 主要内容为近年来,互联网与智能技术的突破性发展改变了游客的消费习惯,更多游客放弃传统跟团游出行转向追求个性化体验的自助游。然而,在游客对出行地无任何了解的情况下,面对网上大量数据制定一份行程攻略需花费大量时间和精力。加之网络信息的不准确性,做出的攻略可能漏洞百出,行程安排任一环节出现问题,都将影响游客出行体验。针对上述问题,本文基于众包模式开发了一个具有良好交互性的旅游系统,系统无需雇佣专职人员来完成制定攻略任务而是面向大众征集智慧,针对每位游客不同需求提供个性化出行方案,弥补现有旅游系统只提供行程固定的旅游产品,游客无法根据喜好进行选择的不足。本文从功能、性能以及业务需求三个方面进行需求分析,确定出在每个众包任务中包含旅游用户、策划方和审核方三种用户角色,通过用例图对系统功能建模。在设计阶段,对系统的技术架构和功能结构进行设计,利用数据库E-R图完成了对系统数据库的设计,给出系统相关数据库表。按照功能结构,把整个旅游系统划分成包括旅游资讯查询、申请攻略与攻略获得、旅游心得共享及个人管理在内的四大功能模块。旅游系统的设计采用前后端分离的架构,实现前端交互与后端业务逻辑间的解耦,使系统有良好的可维护性。采用SSM和j Query框架进行系统开发,利用Ajax向后端发送数据完成前后端的交互;在数据存储方面,采用My SQL与Redis结合的方案,My SQL作为业务数据库存储业务数据,Redis作为缓存,加快存取速度,提升系统性能;在数据安全性方面,用户在注册登录时利用MD5加密算法进行加密,保证信息在传输和存储中不被泄露;测试阶段,设计测试用例并借助Load Runner作为测试工具分别完成系统的功能测试和性能测试,验证系统达到需求分析阶段的目标。本文将众包模式融入旅游系统的开发,实现旅游用户方便获取旅游攻略的同时为旅游行业的自由职业者提供一个良好平台。为解决平台用户在大量众包任务中选择耗时、信息过载的问题,提出基于内容和Word2vec的众包任务推荐算法,依据平台用户对各景点的评论对景点建模并计算相似度,将用户历史完成任务中包含景点与新任务中包含景点对比,再按照用户设置的“城市标签”对任务筛选过滤,完成任务到用户的推荐,利用旅游网站获取的数据进行实验,验证本文提出算法的有效性,实现系统用户-任务匹配的智能化。
日照市旅游路线推荐系统的设计与实现
这是一篇关于旅游系统,推荐算法,蚁群算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国全面建成小康社会,人民的生活质量逐步提高,越来越多的人选择利用节假日出行游玩。但是,旅行社或旅游网站提供的旅游路线大多数是提前设定的,用户不能根据自身需求以及对景点的感兴趣程度来自主规划路线,无法满足不同用户的个性化需求。所以如何让用户在出游前规划好满足自身个性化需求的旅游路线,是本文需要解决的关键问题。首先,本文利用推荐系统与路线规划相结合的思想,提出一种多属性路线推荐值的计算方法,并将该方法与路线规划算法相结合,为用户进行旅游路线规划。其次,将该方法应用于日照市旅游路线推荐系统中。该系统不仅能够为用户推荐景点,还可以根据用户的兴趣和景点的属性帮助用户进行旅游路线规划,简化用户的准备工作,满足不同用户的个性化需求。具体而言,本文的研究工作如下:(1)首先,采用基于项目的协同过滤推荐算法,并根据人们的遗忘规律,结合时间权重函数得出用户对景点的预测评分值。再将该值与景点的适宜游玩时间、景点等级和景点门票价格属性相结合,得出多属性路线推荐值。其次,针对蚁群算法在景点路线规划中存在的不足,改进现有蚁群算法,采用基于多属性的蚁群算法(Multi-attribute Ant Colony Optimization,MAACO)。在MAACO中,将多属性路线推荐值添加进蚁群算法的路径选择概率中,使得蚁群算法在路线规划中考虑用户的个性化需求和景点属性。同时设置合理的信息素取值范围,进而为用户推荐出最合适的旅游路线,提高用户满意度。实验仿真结果表明提出的算法跟蚁群算法相比较,搜索性能更加优越。(2)针对上述研究内容和需求分析,设计并实现日照市旅游路线推荐系统,系统前台采用Vue和Element实现注册登录、景点推荐、路线推荐、美食佳肴、个人信息以及景点评论六个主要模块。其中在路线推荐模块采用MAACO算法,进行路线推荐,并将推荐出的路线在基于百度地图API的网页中展示,使用户能够在地图上查看推荐路线和景点相关内容。系统后台采用SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架实现景点管理模块、美食管理模块、用户管理模块以及评论管理模块。最后,系统经过大量测试表明,该系统能够帮助用户进行合理的旅游路线推荐,其他模块均达到设计目标,系统运行正常。
基于GIS的驻马店旅游信息系统设计与实现
这是一篇关于WebGIS,驻马店,旅游系统,路线规划的论文, 主要内容为近年来旅游业迅速的发展成为全球最大的新兴产业。在步入信息化时代以来，计算机在旅游方面的应用越来越广。驻马店市旅游业日益繁荣，建立具有空间信息管理功能和旅游路线推荐功能的驻马店市旅游信息系统研究非常有必要。 （1）在哈密顿算法的基础上结合不同游客的不同需求进行旅游路线的设计。分别设计了针对游客不同旅游费用、不同旅游时间以及旅游费用和时间结合的旅游路线，为游客在驻马店得到更好的旅游体验提供参考。 （2）本文研究分析旅游信息系统的国内外研究现状和关键技术，结合驻马店旅游资源和发展现状，结合驻马店现有旅游系统网站优缺点，确定系统需求分析；依据整体性、先进性、实用性等原则，根据系统需求分析构建驻马店旅游路线规划系统的系统架构和各个功能模块，并对系统空间数据库和属性数据库以及系统界面进行详尽设计； （3）运用VisualStudio2008作为应用层基础开发平台，基于Adobe Flex和ArcServer for Flex开发系统界面，采用.NET框架C#语言进行系统服务端的开发，选择SQLServer数据库数据完成前台后台的数据交互，运用ArcServer来管理和发布地图服务。完成系统景区景点展示、旅游路线规划、旅游服务查询和特色农家乐等四大功能模块。
日照市旅游路线推荐系统的设计与实现
这是一篇关于旅游系统,推荐算法,蚁群算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国全面建成小康社会,人民的生活质量逐步提高,越来越多的人选择利用节假日出行游玩。但是,旅行社或旅游网站提供的旅游路线大多数是提前设定的,用户不能根据自身需求以及对景点的感兴趣程度来自主规划路线,无法满足不同用户的个性化需求。所以如何让用户在出游前规划好满足自身个性化需求的旅游路线,是本文需要解决的关键问题。首先,本文利用推荐系统与路线规划相结合的思想,提出一种多属性路线推荐值的计算方法,并将该方法与路线规划算法相结合,为用户进行旅游路线规划。其次,将该方法应用于日照市旅游路线推荐系统中。该系统不仅能够为用户推荐景点,还可以根据用户的兴趣和景点的属性帮助用户进行旅游路线规划,简化用户的准备工作,满足不同用户的个性化需求。具体而言,本文的研究工作如下:(1)首先,采用基于项目的协同过滤推荐算法,并根据人们的遗忘规律,结合时间权重函数得出用户对景点的预测评分值。再将该值与景点的适宜游玩时间、景点等级和景点门票价格属性相结合,得出多属性路线推荐值。其次,针对蚁群算法在景点路线规划中存在的不足,改进现有蚁群算法,采用基于多属性的蚁群算法(Multi-attribute Ant Colony Optimization,MAACO)。在MAACO中,将多属性路线推荐值添加进蚁群算法的路径选择概率中,使得蚁群算法在路线规划中考虑用户的个性化需求和景点属性。同时设置合理的信息素取值范围,进而为用户推荐出最合适的旅游路线,提高用户满意度。实验仿真结果表明提出的算法跟蚁群算法相比较,搜索性能更加优越。(2)针对上述研究内容和需求分析,设计并实现日照市旅游路线推荐系统,系统前台采用Vue和Element实现注册登录、景点推荐、路线推荐、美食佳肴、个人信息以及景点评论六个主要模块。其中在路线推荐模块采用MAACO算法,进行路线推荐,并将推荐出的路线在基于百度地图API的网页中展示,使用户能够在地图上查看推荐路线和景点相关内容。系统后台采用SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架实现景点管理模块、美食管理模块、用户管理模块以及评论管理模块。最后,系统经过大量测试表明,该系统能够帮助用户进行合理的旅游路线推荐,其他模块均达到设计目标,系统运行正常。
日照市旅游路线推荐系统的设计与实现
这是一篇关于旅游系统,推荐算法,蚁群算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国全面建成小康社会,人民的生活质量逐步提高,越来越多的人选择利用节假日出行游玩。但是,旅行社或旅游网站提供的旅游路线大多数是提前设定的,用户不能根据自身需求以及对景点的感兴趣程度来自主规划路线,无法满足不同用户的个性化需求。所以如何让用户在出游前规划好满足自身个性化需求的旅游路线,是本文需要解决的关键问题。首先,本文利用推荐系统与路线规划相结合的思想,提出一种多属性路线推荐值的计算方法,并将该方法与路线规划算法相结合,为用户进行旅游路线规划。其次,将该方法应用于日照市旅游路线推荐系统中。该系统不仅能够为用户推荐景点,还可以根据用户的兴趣和景点的属性帮助用户进行旅游路线规划,简化用户的准备工作,满足不同用户的个性化需求。具体而言,本文的研究工作如下:(1)首先,采用基于项目的协同过滤推荐算法,并根据人们的遗忘规律,结合时间权重函数得出用户对景点的预测评分值。再将该值与景点的适宜游玩时间、景点等级和景点门票价格属性相结合,得出多属性路线推荐值。其次,针对蚁群算法在景点路线规划中存在的不足,改进现有蚁群算法,采用基于多属性的蚁群算法(Multi-attribute Ant Colony Optimization,MAACO)。在MAACO中,将多属性路线推荐值添加进蚁群算法的路径选择概率中,使得蚁群算法在路线规划中考虑用户的个性化需求和景点属性。同时设置合理的信息素取值范围,进而为用户推荐出最合适的旅游路线,提高用户满意度。实验仿真结果表明提出的算法跟蚁群算法相比较,搜索性能更加优越。(2)针对上述研究内容和需求分析,设计并实现日照市旅游路线推荐系统,系统前台采用Vue和Element实现注册登录、景点推荐、路线推荐、美食佳肴、个人信息以及景点评论六个主要模块。其中在路线推荐模块采用MAACO算法,进行路线推荐,并将推荐出的路线在基于百度地图API的网页中展示,使用户能够在地图上查看推荐路线和景点相关内容。系统后台采用SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架实现景点管理模块、美食管理模块、用户管理模块以及评论管理模块。最后,系统经过大量测试表明,该系统能够帮助用户进行合理的旅游路线推荐,其他模块均达到设计目标,系统运行正常。
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