基于稀疏軌跡聚類的旅游目的地位置預測方法

劉 涵

(亳州職業技術學院 管理學系，安徽 亳州 236800)

經濟全球化背景下，國家經濟、社會發展以及人們的生活水平都在逐步提升，越來越多的人在工作之余更加注重精神享受。因此，近年來國內外旅游業迅速發展。在社會經濟、交通、科技信息及環保理念的飛速發展下，可供選擇的旅游景點越來越多，越來越多的人選擇自駕游或與好友結伴旅游。為了更好地發展旅游經濟，提升偏遠地區經濟水平，相關學者對旅游目的地位置預測進行了研究。溫惠英等提出，在生成對抗網絡中構建一個推薦模型，來預測某一階段人們偏好的旅游目的地[1]；張志遠等提出，面對移動對象的不確定性軌跡，在傳統預測模型的基礎上，引用社會特征分析行人注意力，構建行人軌跡預測模型[2]。通過對這兩個預測模型進行使用測試，發現傳統預測模型由于對旅游線路的聚類性能不佳，預測結果準確率不理想。

為解決上述問題，該文提出基于稀疏軌跡聚類的旅游目的地位置預測方法。當前，人們選擇的出行時段、出行方式以及移動軌跡向著多樣化發展，這些軌跡稱為稀疏軌跡。稀疏軌跡聚類預測方法能夠通過識別時空軌跡重復數據實現重復數據濾除，通過稀疏軌跡聚類可補全旅游目的地的預測軌跡，在迭代網絡及預測軌跡的基礎上實現旅游目的地位置預測，為旅游業的發展提供幫助。

一、旅游目的地位置預測方法

采集旅游者的空間走動軌跡時，需要剔除重復性數據，計算特征點到其余各點距離，將得到的特征點和不屬于重復數據集合的點重新排序，實現對重復數據的識別與消除。……