云计算环境下旅游信息个性化服务模型研究

While "intelligent tourism" is now a main task and major concern of tourist information construction in China, personal service is the core of intelligent tourism. With intelligent model and dynamic service composition as major means, personal service of tourism information is to provide tourism users with reference information by means of resources classification and computing, which requires the huge amount of computation. Such an immense amount of distributed tourist information combined with wide variety of personal service requirement of tourism customers increasingly call for the needs of enhancing description semantic and interoperation of personal service, so as to improve service quality and efficiency. Thus, with aid of ontology the proposal is to provide formal description of tourist domain knowledge as well as semantic understanding of service request in a distributed environment, and enhance service description semantics and interoperability. Then a personal information service model for intelligent tourism in cloud computing is established. The research contents include:(1) Dynamic user preference model based on semantic network description of tourist ontology;(2) Parallel implementation of dynamic user preference model in cloud computing environment as well as study on description logic of ontology.The research result is expected to enhance data interoperability and service quality for intelligent tourism in cloud computing, and it is important to promote intelligent tourism and the application of cloud computing as a whole.

"智慧旅游"是中国旅游业信息化建设的主要任务和热点研究问题，个性化服务是智慧旅游的核心内容。实现旅游信息个性化服务的主要方法和途径是引入智能模型和动态组合服务，对旅游资源分类、计算，向用户提供和推荐相关信息，满足用户需求，其运算量巨大。面对海量分布式旅游信息和旅游公众的个性化服务需求，旅游信息的个性化服务迫切需要增强个性化服务描述语义和互操作性，提高服务质量和效率。本项目引入本体提供旅游信息资源库的领域知识规范描述和分布环境下服务请求的语义理解，增强服务描述语义和互操作性，在此基础上实现云计算环境下智慧旅游的个性化服务模型。研究内容主要包括两个方面：(1) 基于旅游本体语义网描述的动态用户偏好模型研究；(2) 云计算环境下动态用户偏好模型的并行计算和基于本体的描述逻辑的研究。项目的研究成果将有助于解决智慧旅游云计算的数据互操作和服务质量问题，并对促进智慧旅游和云计算的应用发展具有重要意义。

“智慧旅游”是旅游信息化建设的主要任务和热点研究问题，个性化服务是智慧旅 游研究的核心内容。针对大规模多源异构旅游数据在知识表示、语义共享和数据组织方面存在的问题，本项目引入本体，提供旅游信息领域知识的规范化描述和分布式环境下服 务请求的语义理解，增强服务描述语义和互操作性。在此基础上，设计实现云计算环境下智慧旅游的个性化服务模型。. 项目围绕智慧旅游和个性化旅游服务，从本体建模、本体语义匹配、云计算、大数 据挖掘等关键技术入手，开展了以下研究：. （1）旅游本体建模、语义匹配及信息抽取。针对旅游服务中的“游”和“食”两大要素，基于游客视角分析旅游需求和活动，构建旅游任务本体和饮食本体，提出一种面 向任务本体的旅游信息服务模型和一种基于饮食本体的个性化健康饮食推荐服务模型， 有效地解决了旅游数据的共享和重用问题，提高了数据提取和处理能力。其次，研究了 基于领域本体的用户模型构建及基于用户兴趣模型的个性化推荐。 . （2）云计算平台下旅游服务并行核心算法的设计。提出基于MPI、MapReduce的K 邻近、位置服务、关联规则、协同过滤等并行算法，有效地提高了旅游服务的效率。. （3）大规模旅游数据的组织与处理研究。提出了大规模旅游数据的处理方法，包 括基于结构依赖图的动态切片方法、RDF数据聚类方法、及模式级链接关联数据集上的关 联规则算法等。 . （4）个性化旅游推荐与旅游社区发现研究。提出基于群体动力学、新颖性和多样 性的旅游推荐算法，提出基于用户偏好模型的个性化旅游推荐，提出基于用户行为的社交网络位置推荐算法等。. （5）多时间尺度旅游预测模型研究。研究了基于模糊时间序列、神经网络、支持向量机等模型的多时间尺度客流量预测模型，为旅游管理者提供了重要的决策依据，为游客提供了出行参考。 . 本项目发表论文31篇，SCI/EI检索论文12篇，中文核心9篇；申请国家专利7项；授 权软件著作权26项。