面向旅游的地理位置互联网大数据的分析与处理

Tourism is part of China's economic development which cannot be ignored. How to promote their successful transition in the Internet environment and realize the next generation of travel information display and recommendation has become an important academic issue. This project focuses on the challenges of massive data, rapid growth, rich sources, diverse modalities and low value density on location-based big Internet data, and researches on analysis and processing location-based big Internet data for tourism. Through the integration of natural language understanding, multimedia semantic analysis, social media mining and cross-platform personalized recommendation technologies, we focus on studying single modality feature learning, supervised deep learning and cross-modality deep learning, and establishing a robust feature extraction mechanism for location-based big Internet data; studying topic model based multi-scene multi-viewpoint mining and topic model based spatio-temporal theme mining, and achieving the analysis of location-based big Internet data; studying user interests modeling and cross-platform personalized recommendation, and completing the processing of a location-based big Internet data;; and ultimately realizing a new generation of real-time, accurate and robust tourist information display and push the platform, which not only all-round displays information about tourist attractions, and also recommends the desired tour information to each user.

旅游业是我国经济发展中不可忽视的一部分，如何促使其在互联网环境下的成功转型，实现新一代旅游信息展示与推荐，已经成为学术界的一个重要课题。本项目针对地理位置数据海量、增长迅速、来源丰富、模态多样和价值密度低等挑战，研究面向旅游的地理位置互联网大数据的分析与处理。通过融合自然语言理解、多媒体语义分析、社交多媒体挖掘和跨平台个性化推荐等技术，以地理位置互联网大数据为数据对象，研究单模态特征学习、有监督深度特征学习和跨模态深度表达，建立地理位置数据的鲁棒表达机制；分别研究基于主题模型的地理位置多场景多角度的精确挖掘和地理位置的时空主题挖掘，完成对地理位置数据的分析；并通过对用户的兴趣建模和跨平台多模态个性化推荐的研究，完成对地理位置大数据的处理；最终实现一个较为实时、准确、鲁棒的新一代旅游信息展示与推送平台，全方位展示旅游景点信息，并为用户推荐其所需的旅游咨询。

本项目针对地理位置数据海量、增长迅速、来源丰富、模态多样和价值密度低等挑战，研究面向旅游的地理位置互联网大数据的分析与处理。通过融合自然语言理解、多媒体语义分析、社交多媒体挖掘和跨平台个性化推荐等技术，以地理位置互联网大数据为数据对象，研究单模态特征学习、有监督深度特征学习和跨模态深度表达，建立地理位置数据的鲁棒表达机制；分别研究基于主题模型的地理位置多场景多角度的精确挖掘和地理位置的时空主题挖掘，完成对地理位置数据的分析；并通过对用户的兴趣建模和跨平台多模态个性化推荐的研究，完成对地理位置大数据的处理。发表论文19篇，SCI检索期刊8篇，授权专利4项。获得国际会议MMM'19 Best Paper Runner-Up奖、IEEE MM'17 Best Paper奖、ACM TOMM‘16 Best Paper奖。本项目的研究成果作为代表性成果支撑获得电子学会2018年度科学技术一等奖、北京市科学技术三等奖。项目创建了一个海量的多模态关系数据集MMR-D，实现了一个较为实时、准确、鲁棒的新一代旅游信息展示与推送平台。