范例推理下旅游計劃推薦系統(tǒng)設計的關鍵問題發(fā)布者：本站     時間：2020-05-03 11:05:52

隨著我國旅游業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)電子商務的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的旅游電子商務網(wǎng)站成百上千，而這些網(wǎng)站提供的旅游相關信息堪稱海量。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 鍵 字“九 寨 溝 三 日 游”,檢 索 結 果 獲 得23 800 000個頁面。為此，建立一個第三方網(wǎng)站，通過“推薦系統(tǒng)”向游客提供旅游計劃個性化服務具有很高的實用價值和商業(yè)價值。傳統(tǒng)的“推薦系統(tǒng)”一般基于用戶的歷史記錄（例如網(wǎng)頁瀏覽記錄、產(chǎn)品購買記錄、對產(chǎn)品的評價或評分等）設計推薦算法，但旅游活動不同于一般的產(chǎn)品消費，即游客一般不會重復地旅游或者頻繁地旅游。因此，旅游電子商務網(wǎng)站的“推薦系統(tǒng)”有必要選擇其他 理論和技術作為基礎。比較普遍的情況是，游客對于自己將進行的旅游活動僅有一些初步的想法（例如時間、費用、旅游地點等），對于具體行程安排不太了解，所以在制定旅游計劃的過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(jù)，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）理論和技術可運用到旅游電子商務網(wǎng)站的“推薦系統(tǒng)”設置中。范例推理理論和技術起源于美國，是人工智能領域中較新穎和成熟的一種問題求解和學習方法。它的基本思路是在新問題的解決過程中，通過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，進而形成新問題的對應解決方案。基于范例推理的問題求解過程的可以分為4個階段：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(tǒng)由三個層次構成，即游客應用層、Web服務層和數(shù)據(jù)源層，見圖1.
（1）游客應用層。該層為游客訪問推薦系統(tǒng)提供一個的良好的交互操作界面，游客可輸入文字、數(shù)字等信息，瀏覽、修改和保存旅游計劃推薦系統(tǒng)的輸出結果。（2）Web服務層。該層負責從數(shù)據(jù)源中檢索、更新數(shù)據(jù)。旅游計劃推薦系統(tǒng)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(shù)據(jù)源層”、檢索模塊（負責CBR技術中的檢索、匹配功能）。（3）數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫包含著登陸游客的相關歷史記錄。