Tourism is a mainstay industry of Guilin, the self-service and intelligent tourism is a big strategic layout of Guilin tourism, which relies heavily on the construction of wisdom tourism platforms. Data is the soul of wit, so the wisdom tourism platform should be based on data services and has the abilities of both efficient management and rapid analysis on massive data. Based on the massive Web contents contributed by a large number of online traveling users, this project researches both the modeling of travel users’ relationships, and extraction,.storage and access optimization technologies of Web contents, which are the foundation of wisdom tourism platform. Aiming at diversified and extensive Web contents generated by traveling users, this project focus on researchingmulti-sites collaborative adaptive data extraction technologies. Considering the data management and computing performance requirements in the analysis of the massive data, the project researches data modeling techniques based on probabilistic n-partite graphs and distributed access optimization techniques. Finally,synthesizing online traveling user-generated contents and their social information, this project researches both tourist users’ tag extraction and tourism community discovery algorithms, which will be combined with data management platform to realize real-time and accurate online travel recommendation. A demonstration of wisdom tourism will be established, which will be used to verify the effectiveness and performance of various key technologies. This study will be used to create new online travel modes.
旅游是桂林的支柱产业,旅游服务的自助化和智能化是桂林旅游的战略布局之一,智慧旅游平台是实现这一战略的核心举措。“智慧”以数据为根基,建立以数据服务为核心的智慧旅游平台依赖于海量数据的高效管理和快速分析能力。本项目拟以大量在线旅游用户及其贡献的海量用户内容为基础,致力于研究旅游用户及其生成内容建模、抽取、存储与访问优化等关键技术,为智慧旅游平台建设奠定基础。针对旅游用户生成内容的多样性和存在广泛性,主要研究多站点协同的自适应数据抽取技术;面向海量旅游用户生成内容分析中的数据管理和计算性能需求,研究基于概率N部图等的数据建模技术和分布式存取优化技术;进而,综合在线旅游用户的生成内容和社交信息,研究旅游用户的标签提取补全和旅游社区发现算法,结合数据管理平台实现在线旅游的即时精准推荐。同时,建立智慧旅游示范平台,综合验证各项关键技术的有效性和性能,借助新技术催生新的在线旅游模式。
建立数据驱动的智慧旅游服务对升级旅游产业、促进数字经济建设具有重要价值。“智慧”以数据为根基,建立以数据服务为核心的智慧旅游平台依赖于海量数据的高效管理和快速分析能力。本项目以数据驱动的智慧旅游平台关键技术研究为主要目标,开展了卓有成效的研究工作,为大规模数据驱动的智慧旅游平台提供理论方法和技术支撑。具体围绕在线旅游用户及其生成内容建模、复杂环境下海量旅游用户生成内容的自适应抽取、海量旅游用户生成内容的分布式存储模型及访问优化技术、基于海量旅游用户生成内容的旅游兴趣发现和推荐算法等方面开展了深入系统研究,重点解决了多站点协同的海量旅游用户生成内容的特征提取和抽取规则学习、基于旅游用户生成内容特征和数据访问需求的存储模型设计优化、旅游用户兴趣发现和推荐中的用户相似性度量等问题,并对提出的方法和技术开展了理论分析和实验验证,取得了良好效果,为数据驱动的智慧旅游建设提供了方法和技术支撑。. 本项目圆满完成了各项研究任务,实现了预期目标。共发表学术论文38篇,其中SCI/EI收录22篇,中文核心期刊论文11篇;申请发明专利12项,获得发明专利授权2项,申请并获得实用新型专利授权4项;培养硕士研究生9名,带领6名本科生开展了创新实践训练。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
论大数据环境对情报学发展的影响
跨社交网络用户对齐技术综述
面向云工作流安全的任务调度方法
城市轨道交通车站火灾情况下客流疏散能力评价
多空间交互协同过滤推荐
智慧旅游环境下基于游客偏好的旅游云服务组合与推荐方法研究
智慧旅游背景下的旅游供应链多渠道协调研究
智慧旅游背景下旅游虚拟社区情感依恋特征、影响及空间效应研究--以驴友俱乐部为例
海量Web用户生成内容物化关键技术