范例推理下旅游計劃推薦系統設計的關(guān)鍵問(wèn)題發(fā)布者：本站     時(shí)間：2020-05-03 11:05:52

隨著(zhù)我國旅游業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的旅游電子商務(wù)網(wǎng)站成百上千，而這些網(wǎng)站提供的旅游相關(guān)信息堪稱(chēng)海量。這為普通游客設計自己的旅游計劃提供了豐富的選擇和參考，但同時(shí)也大大增加了 信 息 篩 選 和 比 對 的 難 度。例 如，使 用“百 度”搜 索 引 擎 檢 索 關(guān) 鍵 字“九 寨 溝 三 日 游”,檢 索 結 果 獲 得23 800 000個(gè)頁(yè)面。為此，建立一個(gè)第三方網(wǎng)站，通過(guò)“推薦系統”向游客提供旅游計劃個(gè)性化服務(wù)具有很高的實(shí)用價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。傳統的“推薦系統”一般基于用戶(hù)的歷史記錄（例如網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄、產(chǎn)品購買(mǎi)記錄、對產(chǎn)品的評價(jià)或評分等）設計推薦算法，但旅游活動(dòng)不同于一般的產(chǎn)品消費，即游客一般不會(huì )重復地旅游或者頻繁地旅游。因此，旅游電子商務(wù)網(wǎng)站的“推薦系統”有必要選擇其他 理論和技術(shù)作為基礎。比較普遍的情況是，游客對于自己將進(jìn)行的旅游活動(dòng)僅有一些初步的想法（例如時(shí)間、費用、旅游地點(diǎn)等），對于具體行程安排不太了解，所以在制定旅游計劃的過(guò)程中往往喜歡參考別人的旅游計劃或者經(jīng)驗，并以此作為自己旅游計劃的基礎和依據，修改這些例子以形成自己的旅行計劃。有鑒于此，范例推理（Case-based Reasoning）理論和技術(shù)可運用到旅游電子商務(wù)網(wǎng)站的“推薦系統”設置中。范例推理理論和技術(shù)起源于美國，是人工智能領(lǐng)域中較新穎和成熟的一種問(wèn)題求解和學(xué)習方法。它的基本思路是在新問(wèn)題的解決過(guò)程中，通過(guò)尋找與之相似的歷史范例，挖掘歷史范例中可資借鑒的信息和知識，進(jìn)而形成新問(wèn)題的對應解決方案?；诜独评淼膯?wèn)題求解過(guò)程的可以分為4個(gè)階段：范例檢索（Retrieve）、范例重用（Reuse）、范例修正（Revise）和范例保存（Retain）。

1 機構框架

基于范例推理的旅游計劃推薦系統由三個(gè)層次構成，即游客應用層、Web服務(wù)層和數據源層，見(jiàn)圖1.
（1）游客應用層。該層為游客訪(fǎng)問(wèn)推薦系統提供一個(gè)的良好的交互操作界面，游客可輸入文字、數字等信息，瀏覽、修改和保存旅游計劃推薦系統的輸出結果。（2）Web服務(wù)層。該層負責從數據源中檢索、更新數據。旅游計劃推薦系統運行在該層。該層主要模塊包括管理模塊（負責和“游客應用層”相互作用，管理其他模塊、維護“數據源層”、檢索模塊（負責CBR技術(shù)中的檢索、匹配功能）。（3）數據源層。該層包括旅游計劃收集庫、旅游計劃范例庫和游客資料庫等。其中，旅游計劃收集庫包含大量采集自各網(wǎng)站的、未經(jīng)整理的旅游信息資料；旅游計劃范例庫包含大量的標準化的旅游計劃范例；游客資料數據庫包含著(zhù)登陸游客的相關(guān)歷史記錄。