旅游者個人時空間行為約束下的旅游線路推薦

陳 媛，吳勝潔，董春玲

(1.山東師范大學 地理與環境學院，山東 濟南 250300；2.中國傳媒大學 計算機學院， 北京 100024)

1 引言

“智慧旅游”的發展，打破了傳統固化、程序化的旅游方式。如今旅游者對旅游內容的要求越來越高，行程安排也更加追求個性化，更傾向于自主選擇游覽景點，自主規劃旅游線路。旅游網站能夠為旅游者提供了大量的旅游信息，但是隨之而來的問題是旅游者在制定旅游計劃時需要在繁瑣而零散信息中篩選出有價值的參考，以制定最滿意的旅游線路。因此設計一個符合旅游者個人需求的旅游線路推薦系統，能夠更好地幫助旅游者快速制定旅游路線。

旅游線路推薦是為旅游者規劃一條或多條合理并符合其需求的旅游線路。在“智慧旅游”的背景下，國內外學者進行了大量旅游線路推薦的研究。其研究成果或通過用戶歷史旅游信息推薦旅游服務[1，2]，或使用大數據挖掘大量其他用戶的行為偏好，將相似程度大的推薦給用戶[3]，或是通過協調過濾的推薦方法[4]。這樣的推薦結果在一定程度上都具有片面性，不符合旅游者個性化需求。旅游者目標和需求的限制使得其在旅游目的地內的行為是獨特的，同時旅游者也不會反復選擇單一屬性的旅游景點。旅游者選擇陌生景點前無法親身體驗，決策行為是不確定的[5]，這就要求旅游推薦服務盡可能充分了解旅游者的偏好約束，為旅游者推薦滿意度最大的旅游產品。

針對上述推薦算法的局限性，本文根據旅游推薦的特殊性，提出基于約束條件的推薦算法，把推薦任務看作是解決一個約束滿足問題，考慮旅游者個人性化行為約束，將符合約束條件的景點推薦給用戶，構建最優化旅游線路。

2 旅游者時空間行為

2.1 旅游者行為

學者們對行為的研究方式和角度的不同導致了很多行為模式的出現，這些行為模式之間最大的差異在于對影響行為的因素的認識不同。廣義上的旅游者行為涉及要素復雜，囊括了旅游者在一次完整的旅游過程全部表現，根據旅游活動階段可簡單劃分為旅游前、旅游中和旅游后3個階段，包括旅游前的動機和決策、旅游中的景觀體驗和游后行為趨向[5]。本文研究旅游者行為對旅游線路的約束，因此主要關注決策和實施旅游活動的旅游者行為。

旅游線路所表征的旅游者行為可以理解為旅游者個人對旅游產品信息進行決策和執行的表現，包括旅游者的動機行為、決策行為以及空間行為。旅游活動首先是一種空間行為，旅游者的動機行為和決策行為是產生旅游者空間行為的內在機理，是其空間行為的前提和基礎[6]。旅游者行為是旅游者偏好和所受約束條件的反映，旅游者在游覽前的反映其個人偏好的決策行為和各景點影響下旅游者的時空間行為，直接影響旅游線路制定。

2.2 旅游者時空間行為

旅游活動是旅游者活動場所的空間變化。毋庸置疑，時間和空間是所有旅游者行為活動發生的背景。旅游景點在空間上的客觀距離是以兩地間的實際路程來衡量，由于旅游者對旅游景點的知識空白，使得旅游景點對于旅游者的吸引力真正起決定作用的是感知距離而不是客觀距離[5]。感知距離則以克服客觀距離所消耗的時間、資金和精力等來衡量，客觀距離是感知距離的基礎，隨著交通通達程度的不斷提高，旅游者在景點間移動所付出的時間代價越來越小。因此，旅游者行為中時間因素成為影響旅游線路選擇的決定性因素。旅游線路設計需要考慮旅游者個體的實際需求，就需要把握旅游者的時空行為規律。

本文研究在這一認識的基礎上，引入時間維度，認為旅游者行為都是在其個人時間約束下，在一定的空間尺度內發生的[7，8]。

3 理論模型

3.1 時間距離模型

本文引入“時間距離”這一衡量指標，指在單位時間里乘各種交通工具在各個方向上可能達到的距離。旅游者前往旅游景點的時間距離是根據從空間中一點到達另一點所需時間進行度量的，主要受出行的空間距離和交通工具的制約。

為了便于時間距離與空間距離進行比較，并結合最短路徑算法求解旅游線路規劃問題。根據物理學中相對論原理，尺子的長度在不同的運動著的物質體系中是不一樣的，它沿著運動方向的長度隨著運動速度的增加而縮短，運動的速度越快，長度就變得越短[15]。在此將旅游者需花費的時間換算成為單位的空間距離，建立變換數學模型：

LTij=Vij·LDij/Vmin(i=1,2,3...,n,j=1,2,3...n,i≠j)

(1)

式中，為旅游者從景點到所走的路程；表示兩景點間的特定時間距離的空間轉換結果；為指定交通工具的平均速度；旅游者出行方式的最小平均速度(通常為步行速度)。利用上述公式，能夠更加直觀地將旅游者時間約束信息可視化表現出來。

3.2 主觀評分模型

景點評分是旅游者在游覽一個景點后對該景點做出的滿意度評價，能夠直觀地反映該景點的受歡迎程度。旅游者在選擇游覽一個陌生景點前，會選擇參考其他旅游者給出的景點評分，趨向于選擇推薦人數多，評分高的景點。

目前諸多旅游網站都提供景點打分和評價模塊，這些評分沒有絕對客觀的計量標準，是旅游者主觀評分的結果。本文研究選擇多個旅游網站對同一景點的評分結果，進行歸一化處理，求得主觀評分的歸一化分數，以期有效消除評分中存在的主觀性誤差。評分結果的歸一化模型如下，其中，為某一網站的評分數，和分別為所有網站評分的最低值和最高值。

(2)

4 基于約束的推薦模型

4.1 算法模型

旅游線路是旅游者行為在空間上的表征，通過旅游者在空間上的移動，串聯多個不同空間位置的節點(旅游景點)，從而構建旅游者在一定地域范圍內的有向行為路徑。不同旅游者的旅游線路差異就體現在游覽景點的先后順序和連接方式上。

基于約束的推薦模型就是把推薦問題看作解決約束滿足條件，把符合條件的結果推薦給用戶[10]。約束推薦方法適合于推薦產品信息復雜，用戶無法詳細了解所有產品特征的情況。因此在為旅游者推薦旅游線路的服務上，適合采用基于約束的旅游推薦。

該方法首先對旅游資源進行有效的整合，預先定義景點信息知識庫，根據旅游者約束條件來設計推薦結果。根據上述理論模型，給出計算景點決策得分公式。其中，為旅游者事先確定的游覽時間。

(3)

4.2 算法思想

通過決策模型計算各景點間的時間距離，以景點評價得分為其權重，得到旅游者個人決策行為得分。該算法的主要思想是通過結合并改進GIS最短路徑算法[18-19]，將景點看作空間上分散的節點，設置出發點(頂點)，選擇決策得分最大的景點作為下一處游覽景點，在規定的時間約束下，再以該景點作為出發點計算決策得分，不斷來擴充景點集合，連接成一條旅游線路。其算法流程如圖1所示。

圖1算法流程

當用戶指定必須游覽的景點時，通過改進GIS最短路徑算法，計算從出發點到指定景點的最短時間距離；當用戶指定游覽景點類型時，首先篩選景點集合，再選取該集合中決策得分最高的景點作為第一個游覽景點；當用戶沒有偏好約束時，直接從用戶出發點計算決策得分最高的景點作為游覽景點。

若用戶結束第一個景點游覽后沒有超過時間限制，再以用戶當前位置為出發點計算下一景點，直達超出時間限制，輸出旅游線路。其中用戶時間包括景點內游玩時間和景點間移動時間。

5 實證研究

5.1 實驗區介紹

武夷山國家級風景名勝區，作為武夷山旅游者游玩觀光的主要區域。景區內按照游玩天數收取費用，游玩景點不限。這樣的模式使得旅游者游覽景點的選擇、旅游線路的規劃尤為重要。

本文通過爬取國內多個旅游網站信息，選取該區域內不同景點類別中熱度最高的9處景點作為算法試驗景點。分別是登山景點(天游峰、虎嘯巖、馬頭巖)，宗教景點(天心永樂禪寺、止止庵)，步行景點(一線天、大紅袍、水簾洞、鷹嘴巖)。旅游者需通過同一入口進入和離開景區。

5.2 實驗結果

實驗利用百度地圖API開發旅游線路推薦系統，通過后臺計算決策得分排序并將連接多個景點的旅游線路在Web端顯示。在實驗區域對算法適用性進行模擬，設置三種不同旅游者行為情境。

(1)偏好無限制。當用戶對景點興趣偏好沒有約束，僅規定游玩時間為4 h。出發點為景區入口，計算決策得分最高的景點為止止庵，通過遞歸計算。旅游線路為景區入口-止止庵-虎嘯巖-一線天。檢驗可知，該線路游覽總用時225 min，符合用戶時間限制。

圖2 情境一線路

(2)指定游玩景點。用戶指定選擇天游峰景點，游玩時間為5 h。根據約束條件，從景區入口去往天游峰的最佳線路為：景區入口-大紅袍-天游峰。兩景點建議游覽時間分別為60 min、150 min，景點間交通時間為40 min。符合用戶游覽時間限制，符合用戶指定約束條件。

圖3 情境二線路

(3)指定景點類型。若旅游者要求避開宗教景點，游玩時間為4 h。根據約束條件，推薦系統首先排除宗教景點集合，因此推薦景點相比情境(1)變化為：景區入口-天游峰-一線天。

實驗的三種情境推薦結果，表明本推薦算法能夠有效地根據用戶需求進行個性化規劃。計算每個景點到其他景點的距離，并考慮用戶偏好要求，規劃不同的線路。當情境一對偏好沒有任何限制時，算法首先推薦決策得分高(時間距離短、評分高)的景點-止止庵，但情境三要求避開宗教景點時，該推薦算法能夠根據約束要求推薦其他線路。

圖4 情境三線路

6 結語

本文通過對旅游者時空間行為及旅游者行為影響下的旅游線路規劃進行探究和總結。從地理學視角出發，將旅游線路看作旅游者行為在空間上的表征，通過旅游者在空間上的移動，串聯多個不同空間位置的旅游景點，而構建旅游者在一定地域范圍內的有向行為路徑。

一般的旅游線路規劃僅考慮路程影響，但空間上的路程距離對旅游者的參考意義并不大，時間更能有效反映兩地的實際“距離”。本文在對旅游者時間行為約束的結論下提出用于感知距離參考的“時間距離”，更適合于旅游活動規劃。提出基于約束的決策推薦模型計算推薦得分，將決策推薦得分作為權重通過改進GIS最短路徑算法，能夠在復雜的道路網絡中求解最適宜的線路。基于約束的推薦算法，在每一輪會話中能直接獲取旅游者需求，不存在冷啟動問題。解決了一些旅游線路推薦算法的局限。

但旅游者行為是一種主觀選擇為主導的行為，涉及包括心理學、行為學等多方面的研究視角。本文從地理學視角研究，研究較為片面，提出的算法較為理想化，僅考慮易獲取、易評價的旅游者行為作為約束條件。接下來的研究計劃將進一步探究旅游者行為約束條件，充分考慮旅游者主觀需求，以推薦更個性化、更人性化的旅游線路。