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[發明專利]基于主題的旅游本體構建方法有效

專利信息
申請號: 201710992960.4 申請日: 2017-10-23
公開(公告)號: CN107679226B 公開(公告)日: 2019-03-05
發明(設計)人: 林小光;杜佩文;鐘坤華;張矩 申請(專利權)人: 中國科學院重慶綠色智能技術研究院
主分類號: G06F16/9537 分類號: G06F16/9537;G06F16/9535;G06F16/35;G06Q50/14;G06F17/27
代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275 代理人: 趙榮之
地址: 400714 *** 國省代碼: 重慶;50
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 構建 旅游項目 興趣點 游玩 矩陣 旅游信息化 描述性文字 爬蟲 動態規劃 旅游景點 旅游網站 旅游線路 旅游信息 人工篩選 生成模型 文本分詞 文檔主題 旅游 關聯度 信息熵 分詞 去噪 去重 時長 網站 文檔 詞語 搜索 評判 地域 景點
【權利要求書】:

1.基于主題的旅游本體構建方法,所述旅游本體包括類、關系、函數、屬性和實例五種元素,其特征在于:該方法包括以下步驟:

S1:通過Python語言和BeautifulSoup4庫對各大旅游信息類網站有關旅游景點描述性文字內容進行爬取;

S2:將爬取的數據進行去重去噪,并利用Java中文分詞器Ansj對文本進行分詞;

S3:使用文檔主題生成模型LDA對分詞結果進行訓練,得到“文檔-主題”矩陣,并提取出主題,作為興趣點;通過詞語相關性,計算主題之間的關聯度,然后將相關性大的興趣點歸集為大主題,作為本體的一級類;將各個景點根據“文檔-主題”矩陣具體分配到對應興趣點下,并利用景點的屬性描述景點;最后將分詞產生的關鍵詞進行人工篩選后,選出旅游項目,歸類到至對應景點;

S4:利用信息熵進行主題劃分效果的評判,信息熵越小主題劃分效果越好,找到最小的信息熵對應的本體參數;

S5:利用protege4.3框架進行本體的構建;

所述類為四級結構,包括主題、興趣點、景點和旅游項目;所述關系包括屬于、位于和包含;所述屬性包括開放時間、價格、最佳游玩季節、地域、別名和推薦游玩時間;所述實例包括景點和旅游項目;

所述在步驟S2中,根據旅游領域的知識,分詞的時候添加適用的常用詞表和停用詞表,使得分詞的結果滿足需求;

在步驟S3中,所述主題由十個詞描述,所述文檔與景點一一對應。

2.根據權利要求1所述的基于主題的旅游本體構建方法,其特征在于:所述BeautifulSoup4庫、Java中文分詞器Ansj以及protege4.3均為開源框架。

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