[發明專利]一種基于大數據的旅游目的地推送方法

在審

• 申請號: 202011509531.5
• 申請日: 2020-12-19
• 公開（公告）號: CN112528152A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 楊漫漫
• 申請（專利權）人: 楊漫漫
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9537;G06Q50/14
• 代理公司: 廣東省中源正拓專利代理事務所(普通合伙) 44748
• 代理人: 王明亮

本發明公開了一種基于大數據的旅游目的地推送方法，包括如下步驟：游客通過智能終端向服務器發送景區推薦請求；服務器接收到智能終端發送的景區推薦請求后，向第三方網站采集該游客的瀏覽信息，同時獲取該游客的旅游歷史記錄，并對瀏覽信息和旅游歷史記錄進行分析，得到景區推薦請求的優推值；所述服務器按照優推值大小依次對景區推薦請求進行處理，提高處理效率，給游客帶來更好的體驗；通過服務器根據景區推薦請求對景區進行分析，獲取得到景區的開放時間、天氣預報信息和安全事故信息，從中確定優選景區；對優選景區進行分析，計算得到優選景區的匹配值；將匹配值前十的優選景區推送至游客的智能終端；提高推送效率。

技術領域

本發明涉及大數據的應用技術領域，尤其涉及一種基于大數據的旅游目的地推送方法。

背景技術

當今旅游已經越來越普遍和方便，而旅游的選擇也是多種多樣，很多旅游愛好者常常在數量龐大的信息流中挑花眼，最后浪費大量時間和精力，甚至也難以確定最終目的地，而景區的推廣也往往石沉大海般難以投放到真正有意向的游客面前。

同時，人們在選擇旅游的地點時(特別是節假日的后期出游的游客)很多時候并不知道所選擇的旅游地點或者景點的具體情況(如景區的天氣、安全情況等)，因此很多游客到了景點后才發現天氣惡劣，難以出行，嚴重影響了游客的旅游情緒，此時就需要能夠精準識別游客需求并按照景區曾經的游客旅游記錄推測出的符合游客需求的景區的一種方法，并從中篩選出該游客最可能感興趣的景區，并推廣這些景區的信息；為此，我們提出一種基于大數據的旅游目的地推送方法。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明目的是提供一種基于大數據的旅游目的地推送方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：一種基于大數據的旅游目的地推送方法，包括如下步驟：

步驟一：游客主動獲取景區推薦信息時，通過智能終端向服務器發送景區推薦請求，所述景區推薦請求攜帶有出行日期、出游時長、預期消費金額；

步驟二：服務器接收到智能終端發送的景區推薦請求后，向第三方網站采集該游客的瀏覽信息，同時獲取該游客的旅游歷史記錄，并對瀏覽信息和旅游歷史記錄進行分析，得到景區推薦請求的優推值；

步驟三：將景區推薦請求按照優推值大小進行排序，生成景區推薦請求的處理優先表，反饋該景區推薦請求在處理優先表所處的序列位置至服務器；所述服務器按照反饋的序列位置對該景區推薦請求進行處理；

步驟四：通過服務器根據景區推薦請求對景區進行分析，獲取得到景區的開放時間、天氣預報信息和安全事故信息，從中確定優選景區；

步驟五：對優選景區進行分析，計算得到優選景區的匹配值；將匹配值前十的優選景區推送至游客的智能終端。

進一步地，所述步驟二中對瀏覽信息和旅游歷史記錄進行分析，得到景區推薦請求的優推值；具體步驟為：

S21：向第三方網站采集該游客的瀏覽信息，所述瀏覽信息為該游客在系統當前時間前三十天內對第三方網站的瀏覽次數和瀏覽時間；

將游客對第三方網站的瀏覽次數標記為C1，將游客對第三方網站的瀏覽時間標記為C2；

S22：利用公式G1＝C1×d1+C2×d2獲取得到游客的關注值G1；其中d1、d2為預設系數，例如d1取值0.4，d2取值0.6；

S23：采集該游客的旅游歷史記錄，所述旅游歷史記錄包括旅游景區、出行日期、出游時長和消費金額；

將該游客的旅游次數進行累加形成旅游頻次，將旅游頻次標記為P1；

將該游客的消費金額進行累加形成旅游總消費，將旅游總消費標記為P2；