[發明專利]基于大數據的旅游定制系統

在審

• 申請號: 202010166523.9
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111402085A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 王東;向嵬
• 申請（專利權）人: 重慶文理學院
• 主分類號: G06Q50/14
• 分類號: G06Q50/14;G06Q10/04;G06F16/9537
• 代理公司: 重慶強大凱創專利代理事務所(普通合伙) 50217
• 代理人: 劉嘉

本發明涉及數據應用技術領域，具體為一種基于大數據的旅游定制系統，解決行程安排難以滿足游客需求的技術問題，包括采集游客的旅游定制需求的交互終端和服務器。服務器包括匹配景點的分析模塊、用于獲取相關的大數據的數據統計模塊、用于預測人流數據和交通情況的預測模塊、用于計算得到旅游行程的定制模塊和用于向游客推送旅游行程的推送模塊，服務器通過交互終端向游客展示最終得到的旅游行程。本發明采用了交互終端來獲取游客的個性化旅游定制需求，在此基礎上借助大數據信息來匹配景點和計算規劃行程，提高旅游行程的計算準確度，更能滿足游客的旅游偏好，向游客推送符合其偏好的行程安排，提高游客的旅途規劃體驗。

技術領域

本發明涉及數據應用技術領域，具體為一種基于大數據的旅游定制系統。

背景技術

隨著人們生活水平、受教育程度、交通條件和其它內外因的影響，旅游者對旅游內容的要求越來越高，行程的安排也日益個性化。定制旅游最早發源于自助游，基于市場的原因，定制旅游概念在業內已經逐步興起。大數據一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注，所以也運用在了定制旅游活動中。

但是游客的旅游需求因人而異，差異化較大，并且定制旅游行程需要考慮的因素較多，還容易出現計劃趕不上變化的情形。行程中的變化因素包括游客的自身因素和外界因素，自身因素體現在旅途行程中游客的體力、心態和想法等的變化，而外界因素體現在交通、天氣、人群聚集程度等的變化。所以，現有技術還存在行程安排難以滿足游客需求的問題。

發明內容

本發明提供了基于大數據的旅游定制系統，解決行程安排難以滿足游客需求的技術問題。

本發明提供的基礎方案為：基于大數據的旅游定制系統，包括交互終端和服務器，服務器包括分析模塊、數據統計模塊、預測模塊、定制模塊和推送模塊；

交互終端：用于采集游客的旅游定制需求；

分析模塊：用于根據旅游定制需求匹配目標景點；

數據統計模塊：用于獲取各目標景點的人流數據、天氣數據、以及目標景點之間的交通情況；還用于分析歷史的目標景點人流數據、目標景點之間的交通情況得到各目標景點的人流量模型和目標景點之間的交通模型，以及獲取天氣數據中各景點的天氣預報數據；

預測模塊：用于根據人流量模型預測目標時間內各目標景點的人流預測數據，和根據交通模型預測目標時間內的各目標景點之間的預測交通情況；

定制模塊：用于根據預測交通情況、人流預測數據和天氣預報數據計算旅游行程；

推送模塊：用于將旅游行程發送到交互終端；

交互終端還用于向游客展示旅游行程。

本發明的工作原理及優點在于：

交互終端采集游客的旅游定制需求，最終服務器通過交互終端向游客展示最終得到的旅游行程。服務器包括匹配景點的分析模塊、用于獲取相關的大數據的數據統計模塊、用于計算得到旅游行程的定制模塊和用于向游客推送旅游行程的推送模塊。分析模塊根據采集到的旅游定制需求為游客匹配滿足需求的目標景點。數據統計模塊從各大數據平臺獲取這部分目標景點的相關人流數據、天氣數據和景點之間的交通情況，預測模塊預測和獲取得到預測交通情況、人流預測數據和天氣預報數據。定制模塊根據預測交通情況、人流預測數據和天氣預報數據計算游覽這些景點的最優的旅游行程，避開擁堵的人群和糟糕的天氣，規劃最優的交通路線，提高游客體驗。推送模塊將旅游行程發送到交互終端，交互終端接收到旅游行程后，將旅游行程展示給游客。