人工智能在智慧旅游中的应用

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浅议人工智能在智慧旅游中的应用
【摘要】人工智能技术是当前新技术发展的热点,其广泛应用在生产生活的各个方面,对相关产业的发展和提升起到了良好的促进作用。

在旅游行业中,人工智能技术的应用推广为智慧旅游奠定了技术基础,在客源地预测、资讯服务、安防技术中都有广泛的应用,对旅游产业发展起到了提质增效的推动作用。

本文将从人工智能技术在智慧旅游中的具体应用入手,分析人工智能技术的不足之处,并对人工智能技术在智慧旅游中的应用提出了一些完善和提高的建议。

【关键词】人工智能;智慧旅游;技术应用
人工智能是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术,涉及知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面的研究内容。

目前人工智能已经被广泛应用于机器人、决策系统、控制系统以及仿真系统中,在智慧旅游中的推广应用更是给传统旅游行业带来了翻天覆地的变革。

一、人工智能技术在智慧旅游中的具体应用
(一)旅游客源地市场预测
随着人民生活水平的提高和闲暇时间的增加,人们的旅游欲望不断增强,旅游需求及旅游形式亦在不断增加,旅游者的爱好、可支配收入多少等各方面的因素,导致旅游区的客源市场具有明显的地域特征。

旅游客源预测是旅游研究与旅游规划、管理等的重要内容,精确的客源预测无疑会提高旅游研究规划、管理的科学水平和效力。

旅游需求预测开始于20世纪60年代,80年代开始迅速发展。

目前常用的旅游客源预测方法主要有回归预测法、灰色模型预测法以及最近的人工智能预测法。

20世纪90年代以前,对旅游预测一般采用传统的定量分析方法,而近年来人工智能方法越来越多应用到旅游预测中,主要有粗糙集方法、遗传算法、模糊时间序列、灰色理论、人工神经网络和支持向量机等。

人工智能的最大优点是对数据的概率分布等额外信息没有严格要求,有更好的包容性和适应能力。

人工智能方法在旅游预测中与传统方法相比的确取得了较好的预测效果。

例如,百度大数据预测平台从网民每天60亿搜索请求中,抽取出旅游相关数据进行智能分析,同时利用百度后台每天数十亿次LBS(基于地理位置的服务)数据进行计算,“百度大数据旅游预测的核心是基于机器学习的预测模型,机器学习是人工智能的一大分支,顾名思义是让计算机去模拟人的学习与思考。

“通过百度大数据预测平台旅游预测,网民可以访问该专题页面,通过可视化大数据了解全国5A景区未来两日拥挤及舒适度预测,同时还可以看到景区天气情况、预测游览人数及近30天该景点拥挤情况等温馨提示,为短期旅游出行
提供参考。

点击全国景点拥挤度预测,进入百度预测页面看到全国5A景区未来两日人流及舒适度预测情况在地图上非常显而易见,而在页面右侧,通过选择不同的省份或城市,网友还可以看到每个地域景点的拥挤指数排行。

百度大数据核心价值挖掘就是对数据进行精准分析,与需求智能匹配,进而发挥最大价值,积极推动决策方式和生活方式的转变。

(二)旅游资讯服务平台
随着人们生活水平的提高,作为人们休闲娱乐方式之一的旅游业得到了飞速发展,旅游活动越来越成为人们的一种时尚行为,旅游成为国民经济中的一个重要因素。

在旅游活动中,游客对旅游服务质量和管理水平提出了更高的要求,这就要求在进行旅游信息系统设计规划时必须做大以游客为中心的原则。

旅游信息系统必须具有市场细分、空间分析、推荐、行程规划等功能,能够帮助游客在旅游时进行决策,使游客通过网络查到真正需要的信息。

在旅游业中,企业由于行业经营和产品“同质化”的特点,市场竞争形势更为严峻,很多企业如旅行社、旅游饭店等处于微利经营状态。

多年来的低价竞争和广告促销战术已不能使企业摆脱困境,行业急需新的经营理念和应用技术的支持。

为了充分利月自己的有限资源,提供适合旅游者需要的产品和服务,大多数旅游企业都实行目标商场营销,而目标市场有效的前提和基础步骤是旅游市场细分。

旅游市场细分是指旅
企业根据旅游者特点及其需求的差异性将一个整体市场划分成两个或两个以上具有相类似需求特点的旅游者群体活动过程。

通常采用决策树和聚类两种典型的数据挖掘工具进行。

通过客户的预测行为来定义客户细分群,实行预测细分,预测细分经常用的是分类技术,而决策树方法是分类和预测数据挖掘方法中最简单、最有效的一种,然后通过描述客户的特征来定义客户细分群,实行描述细分。

经过数据挖掘后的旅游市场细分更适合旅游市场实际需要,有利于提高目标市场营销的有效性。

基于人工智能技术的旅游资讯服务平台,通过智能推荐服务实现:(1)具有详细的用户信息和旅游资源信息,为用户提供各地的风景区、饮食娱乐场所以及旅游消费指南、旅游行程规划等信息。

(2)能够为用户提供查询功能,并能进行多维数据查询。

(3)分析输入的检索内容。

(4)吸引新客户,通过平台推荐系统可以帮助用户找到他们感兴趣的商品。

(5)可以利用数据挖掘技术将用户需求的推荐信息返回给用户。

(6)为平台管理人员提供准确、可靠的旅游资源信息分析,为区域旅游规划、旅游产品和旅游线路提供决策性的服务。

(三)旅游景区安全防范系统
基于模式识别实现对图像数据的识别,如指纹识别、文字识别、虹膜识别、人脸识别、车牌识别等都已经在实际工程中等到广泛应用,而视频分析技术属于模式识别的另一类型,是对具有连续状态特征的视频流进行识别,在识别过程中聚类出行为特。