[發明專利]基于人工智能的跨境文旅推薦方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 202110484366.0
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113052505A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 鄺智穎;羅衛東;李妙晴
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/00;G06Q50/14;G06Q50/18;G06F16/9535;G06F16/9538;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 李慧引

1.一種基于人工智能的跨境文旅推薦方法，其特征在于，包括：

獲得目標用戶的旅游需求意向；其中，所述旅游需求意向包括個人喜好，區域風險等級，法律風險，配套設施，特色景物，退稅服務和金融服務；

利用聚類算法對多個歷史用戶的旅游需求意向進行分類，得到由多個用戶類簇組成的目標分類模型，并根據所述目標用戶的旅游需求意向，在所述分類模型中確定出所述目標用戶所屬的用戶類簇；

將所述目標用戶所屬的用戶類簇中各個歷史用戶，以及所述各個歷史用戶的跨境文旅推薦方案作為訓練數據集，構建分類決策樹；

獲得多個驗證數據集，并分別利用每一個所述驗證數據集對所述分類決策樹進行剪枝操作，得到多個剪枝后分類決策樹；其中，所述驗證數據集包括多個歷史用戶和所述多個歷史用戶的跨境文旅推薦方案，并且，每一個所述驗證數據集均與所述訓練數據集不同；

利用最優的剪枝后分類決策樹分析所述目標用戶的旅游需求意向，以確定所述目標用戶的跨境文旅推薦方案；

向所述目標用戶展示所述跨境文旅推薦方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用聚類算法對多個歷史用戶的旅游需求意向進行分類，得到由多個用戶類簇組成的目標分類模型，包括：

對預設時間段內的所有歷史用戶的旅游需求意向執行N次隨機抽取，得到N個分類數據集；其中，每一個所述分類數據集均包括M個所述歷史用戶的旅游需求意向；

針對每一個所述分類數據集，利用聚類算法對所述分類數據集的各個旅游需求意向進行分類，得到所述分類數據集對應的多個用戶類簇；

針對每一個所述分類數據集，計算所述分類數據集的各個用戶類簇的相似度評分；

在各個所述分類數據集中，選中對應的各個用戶類簇的相似度評分總和最高的分類數據集，將選中的所述分類數據集所對應的各個用戶類簇組合為目標分類模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述目標用戶展示所述跨境文旅推薦方案之后，還包括：

獲得所述目標用戶針對所述跨境文旅推薦方案的申請單；

確認所述申請單和所述目標用戶的相關信息，并向所述目標用戶展示支付界面，以提示所述目標用戶支付所述跨境文旅推薦方案的相關費用。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用最優的剪枝后分類決策樹分析所述目標用戶的旅游需求意向，以確定所述目標用戶的跨境文旅推薦方案，包括：

利用交叉驗證算法驗證每一個所述剪枝后分類決策樹的泛化預測效果；

利用泛化預測效果最好的剪枝后分類決策樹分析所述目標用戶的旅游需求意向，以確定所述目標用戶的跨境文旅推薦方案。

5.一種基于人工智能的跨境文旅推薦裝置，其特征在于，包括：

獲得單元，用于獲得目標用戶的旅游需求意向；其中，所述旅游需求意向包括個人喜好，區域風險等級，法律風險，配套設施，特色景物，退稅服務和金融服務；

分類單元，用于利用聚類算法對多個歷史用戶的旅游需求意向進行分類，得到由多個用戶類簇組成的目標分類模型，并根據所述目標用戶的旅游需求意向，在所述分類模型中確定出所述目標用戶所屬的用戶類簇；

構建單元，用于將所述目標用戶所屬的用戶類簇中各個歷史用戶，以及所述各個歷史用戶的跨境文旅推薦方案作為訓練數據集，構建分類決策樹；

剪枝單元，用于獲得多個驗證數據集，并分別利用每一個所述驗證數據集對所述分類決策樹進行剪枝操作，得到多個剪枝后分類決策樹；其中，所述驗證數據集包括多個歷史用戶和所述多個歷史用戶的跨境文旅推薦方案，并且，每一個所述驗證數據集均與所述訓練數據集不同；

分析單元，用于利用最優的剪枝后分類決策樹分析所述目標用戶的旅游需求意向，以確定所述目標用戶的跨境文旅推薦方案；

展示單元，用于向所述目標用戶展示所述跨境文旅推薦方案。