基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)研究

汪 瀅

（南昌師范學(xué)院，江西 南昌 330032）

0 引言

旅游行業(yè)是推進(jìn)我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第三大行業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日益發(fā)展的背景下，旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到了顯著的影響。旅游行業(yè)的進(jìn)步在很大程度上為我國人均GDP的增長作出了貢獻(xiàn)，綜合我國旅游組織協(xié)會對行業(yè)未來發(fā)展的預(yù)測，截至2035年，每年人均旅游人數(shù)將呈現(xiàn)為現(xiàn)下的兩倍，因此，可以認(rèn)為，我國旅游業(yè)在市場內(nèi)具有較大的發(fā)展?jié)摿1]。而要進(jìn)一步促進(jìn)相關(guān)行業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與進(jìn)步，還應(yīng)當(dāng)重視其對旅游行業(yè)的現(xiàn)代化建設(shè)。基于此種產(chǎn)業(yè)需求下，旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)誕生。

1 硬件設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)終端顯示屏

為了滿足旅客的消費(fèi)需求，系統(tǒng)在為消費(fèi)者提供旅游產(chǎn)品推薦服務(wù)的過程中，應(yīng)當(dāng)為用戶展示產(chǎn)品的全貌，使消費(fèi)者了解產(chǎn)品，因此在本文系統(tǒng)中，選擇LED終端顯示屏組作為主要硬件[2]。LED終端顯示屏包括固定內(nèi)容顯示屏、通信交互顯示屏、視頻顯示屏，其中固定內(nèi)容顯示屏用于描述推薦固定產(chǎn)品信息；通信交互顯示屏用于前端用戶與后端售賣者交互；視頻顯示屏用于多角度描述產(chǎn)品功能。

為了確保對顯示屏信號源傳輸?shù)倪B續(xù)性，需要選擇彩色材料設(shè)計(jì)顯示屏，并在其內(nèi)部結(jié)構(gòu)中安裝顯卡、點(diǎn)陣驅(qū)動等芯片，將后端傳輸?shù)臄?shù)字信號以電子分布的方式進(jìn)行緩存與分解，確保傳輸?shù)膱D像在系統(tǒng)前端可呈現(xiàn)為連續(xù)動畫。

1.2 多媒體顯卡

多媒體顯卡屬于一種集成類型的硬件，是本文系統(tǒng)中的不可或缺構(gòu)成，也是獲取前端信號源的主要結(jié)構(gòu)，顯卡包括：點(diǎn)時鐘，24.157MHz、40.0MHz、65.0MHz；幀信號60.0Hz；行信號，31.5KHz、37.9KHz、48.4KHz；顏色1 6.0-1 6.7 M；分辨率，6 4 0.0×6 8 0.0、1024.0×768.0、1280.0×1024.0、800.0×600.0。以此完成對本文系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。

2 軟件設(shè)計(jì)

2.1 基于數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)旅客偏好決策樹

在完成對本文系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘算法，采用構(gòu)建旅客偏好決策樹的方式，掌握不同類型旅客在旅游中對產(chǎn)品的需求與偏好方向。基于數(shù)據(jù)挖掘算法的本質(zhì)，可將其認(rèn)定為一個評估空間數(shù)據(jù)集合的算法，因此可定義在某個指定旅游景區(qū)內(nèi)分布的旅游產(chǎn)品表示為V，則V=V1，V2，V3…Vi，在挖掘不同旅游產(chǎn)品的潛在消費(fèi)規(guī)律前，需要對其進(jìn)行分類，掌握其是否屬于相同分布族，并深度挖掘不同產(chǎn)品在旅客群體中的偏好密度[3]。計(jì)算表達(dá)式如下。

式（1）中,P表示為針對旅客消費(fèi)水平的隨機(jī)參數(shù)，通常表示為常數(shù)；X表示為基于貝葉斯理論下對消費(fèi)者偏好總結(jié)的規(guī)律；k表示為數(shù)據(jù)集群網(wǎng)絡(luò)；i表示為旅游產(chǎn)品種類；X0表示為產(chǎn)品的劃分方式。在完成對上述計(jì)算后，設(shè)定一個旅客偏好決策的初始值，根據(jù)貝葉斯理論下對消費(fèi)者偏好總結(jié)的規(guī)律，填充決策樹根節(jié)點(diǎn)信息。

2.2 計(jì)算用戶需求與推薦旅游產(chǎn)品的融合度

在完成對系統(tǒng)決策樹的構(gòu)建后，利用核心算法，獲取系統(tǒng)前端用戶需求，并以此為依據(jù)，計(jì)算用戶需求與推薦旅游產(chǎn)品的融合度。計(jì)算前，需要對旅客身份數(shù)據(jù)進(jìn)行配置，建設(shè)一個針對旅客身份信息的資源庫，其中應(yīng)當(dāng)包括對旅客字段名稱、需求類型等信息的描述，并

在旅客完成系統(tǒng)前端注冊后將定義的信息進(jìn)行更新。在此基礎(chǔ)上，使用SQL語言，對用戶需求進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果對照景區(qū)內(nèi)現(xiàn)有的產(chǎn)品類型，并根據(jù)量化的特征，將需求匹配值較高的產(chǎn)品與用戶推薦端進(jìn)行對接，以此種方式確保系統(tǒng)為用戶提供的推薦服務(wù)可以滿足其購買需求。在上述提出的過程中，對用戶系數(shù)統(tǒng)計(jì)的過程可用如下計(jì)算公式表示。式（2）中，A（x）表示為旅客系數(shù)；q表示為旅客生活環(huán)境；u表示為旅客消費(fèi)偏好；x表示為旅客個人信息；z表示為消費(fèi)不良記錄。根據(jù)上述計(jì)算公式，將推薦的產(chǎn)品與指定用戶進(jìn)行匹配，匹配過程如下：

式（3）中，F(xiàn)（x）表示為系統(tǒng)推薦的旅游產(chǎn)品與用戶需求匹配度；b表示為用戶行為偏好系數(shù)；Q表示為用戶在系統(tǒng)中瀏覽某一網(wǎng)頁的時長；d表示為興趣度。按照上述公式，對兩者進(jìn)行匹配，當(dāng)輸出的F（x）值大于1.0時，證明前端用戶與推薦的產(chǎn)品較為適配，系統(tǒng)此時推薦有效，反之屬于無效推薦。

3 對比實(shí)驗(yàn)

為了確保此次對比實(shí)驗(yàn)的真實(shí)有效，選擇基于用戶興趣模型的旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)作為對照系統(tǒng)，要求選擇的系統(tǒng)與本文系統(tǒng)操作功能相同、結(jié)構(gòu)類似。

隨機(jī)選擇某景點(diǎn)內(nèi)100名旅客作為此次實(shí)驗(yàn)的參與對象，所有參與者的行為均為客觀性行為，并未受到主觀因素的影響。對實(shí)驗(yàn)參與對象的描述如下表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)對象描述

按照表1中內(nèi)容布置實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并在游客旅游過程中，將100.0名用戶群體隨機(jī)分為2組，每組50.0人，在兩組旅客旅游過程中，分別使用兩個系統(tǒng)，對用戶進(jìn)行旅游產(chǎn)品推薦，獲取在7.0個工作日后，旅客的平均消費(fèi)指數(shù)，并以此作為評價系統(tǒng)有效性的依據(jù)。在統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，可認(rèn)為旅客消費(fèi)金額越高，證明推薦服務(wù)的效果越好，反之，旅客消費(fèi)金額越低，證明旅客沒有繼續(xù)瀏覽推薦系統(tǒng)的興趣，表明系統(tǒng)推薦的旅游產(chǎn)品與用戶需求并不適配。按照此種方式，獲取旅客消費(fèi)金額，并將其繪制成折線圖，如下圖1所示。

圖1 旅客消費(fèi)金額對比結(jié)果

從上述圖1所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，可以顯著地看出，在經(jīng)過本文系統(tǒng)推薦后的旅客購買力顯著提升，整體平均消費(fèi)金額在7000.0元，而傳統(tǒng)系統(tǒng)推薦后的旅客平均消費(fèi)金額約2800.0元，因此，可以證明本文系統(tǒng)推薦給旅客的旅游產(chǎn)品可滿足其消費(fèi)需求，對于促進(jìn)景區(qū)旅客消費(fèi)具有較好的作用。

4 結(jié)束語

綜合用戶在使用傳統(tǒng)系統(tǒng)后的反饋數(shù)據(jù)可知，用戶對系統(tǒng)的滿意度較低，并且在推薦后，用戶的購買力并沒有呈現(xiàn)顯著提升的效果。因此，本文將引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行深化的設(shè)計(jì)與開發(fā)，致力于通過此種方式，掌握旅客在旅游過程中的需求，實(shí)現(xiàn)為更多旅客提供針對性的推薦服務(wù)，以此提高消費(fèi)者的滿意度，提升旅客在旅游過程中的購買力，從而帶動旅游景區(qū)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展。