唐山红色文旅场景下多模态数据特征提取与协同推荐算法优化研究

引言

红色文化旅游资源丰富且独具特色，李大钊纪念馆与故居，是缅怀先驱、传承革命精神的重要场所。开滦国家矿山公园见证了中国近代工业的兴起与发展，展示了工人阶级的奋斗历程，具有深厚的历史文化底蕴。地震遗址纪念公园则承载着对地震灾难的深刻记忆和对生命的敬畏，是开展爱国主义教育和防灾减灾教育的重要基地。这些红色旅游景点不仅为游客提供了丰富的历史文化体验，也成为传承红色基因、弘扬爱国主义精神的重要载体，吸引着众多游客前来参观学习，感受的红色文化魅力。随着游客在线与线下行为数据的爆炸式增长，如何从海量的行为日志、景区监控图像、语音导览记录与社交媒体评论中准确提炼多维度用户兴趣特征，进而为游客提供个性化的参观路线、解说内容和文创产品推荐，已成为产业升级的核心需求。本文以多模态数据融合为切入点，提出了集成时序注意力机制与图像语义感知的特征提取模型，并在协同推荐阶段创新性地将深度隐语义网络与邻域协同过滤相结合，以提高推荐精准度与可解释性。在算法实施与大规模测试中，所提框架在各项评价指标上均优于传统方法，验证了其在红色文旅领域的应用价值。

一、系统架构与数据预处理

（一）总体架构

面向红色文旅场景的个性化推荐系统构建在“数据层—特征层—推荐层—前端呈现层”四层架构之上。数据层汇聚游客刷卡记录、Wi-Fi 定位日志、智能导览器采集的语音与图像、在线问答及社交平台评论等多源异构信息，并通过消息队列和分布式存储平台实现高效入库与同步更新。特征层在此基础上搭建多模态神经网络，针对时间序列数据应用时序自注意力（Transformer）模型提取用户路径偏好，针对图像模态采用预训练卷积神经网络（ResNet50）融合可变形卷积（DeformableConvNet）细化视觉特征，并对导览语音与文本评论分别利用端到端语音识别模型与预训练语言模型（BERT）进行向量化编码，所有模态特征被映射至统一的公共语义空间，形成高维特征张量。推荐层则结合基于深度隐语义编码器的协同过滤和邻域协同过滤算法，对特征张量进行并行处理，利用多任务学习框架实现关联矩阵重构与社交传播评分融合，并在此之上实施时空加权排序优化策略对候选列表进行再排序，以兼顾兴趣准确性与结果多样性。前端呈现层通过移动 App 和景区触摸屏双渠道输出推荐结果，支持地理信息系统（GIS）地图式路线规划，并为游客提供实时动态更新的游览路线、导览解说和文创产品推介，结合语音合成与增强现实（AR）技术，带来沉浸式的红色文旅体验。

（二）多源数据融合流程

系统的数据融合流程自数据管道端开始，对 Wi-Fi 定位与刷卡记录先进行时空校正与分布式聚类分析，并运用 DBSCAN 算法识别游客在景区内的热点停留区域，从而挖掘常见游览路径与偏好点；图像数据则依托 ResNet50 提取深度视觉特征，并在其间插入局部 SIFT 关键点检测与聚类，区分地标建筑、纪念展板与公共空间，通过统计每类图像触发的停留时长，将视觉显著性与行为偏好关联；语音导览数据利用 Kaldi 或 DeepSpeech 等端到端 ASR 系统将音频转换为文本后，通过 BERT 模型进行情感倾向与主题标签双重分类，将游客的提问需求和互动反馈提炼为可量化的满意度指标；文本评论按LDA 主题模型对评论文本进行主题分布分析，结合TF-IDF 关键词提取技术聚焦于“历史兴趣”“现场服务”“互动体验”等维度，将文本高频词与低频长尾词共同纳入特征向量。所有模态特征经过Z-Score 标准化处理后，依托统一编码器映射至公共语义向量空间，并采用主成分分析（PCA）或t-SNE降维进行可视化检验与异常值剔除，最终生成对接推荐算法的多维特征矩阵，为后续个性化推荐提供坚实数据基础。

（三）数据质量与隐私保护

在数据采集阶段，系统即嵌入了全链路的数据完整性检查与去重机制。对来自 Wi-Fi 探针与刷卡设备的原始日志，通过滑动窗口算法与统计阈值对比实现抖动点剔除与时间戳校验，对图像与音视频数据则应用 Hash 比对与元数据校验避免重复存储，对 OCR 与 ASR 识别结果进行置信度阈值过滤并与人工采样检核相结合，保证文本与标签的高质量。为维护游客隐私，系统对所有个人身份标识（如设备 MAC 地址、导览器 ID、手机号码）进行不可逆脱敏与哈希处理，并采用分布式秘钥管理服务（KMS）动态颁发会话密钥，所有数据存储均强制执行 AES-256 标准的服务器端加密，网络传输层采用 TLS1.3 协议。访问控制层面，基于角色的访问控制（RBAC）模型细分游客、运营人员与管理员的权限，敏感操作需二次确认与日志审计，并结合异地备份与定期漏洞扫描，形成覆盖数据采集、处理、存储与呈现的全生命周期安全防护体系，有效平衡服务创新与合规合规要求。

二、多模态特征提取模型

（一）时序注意力网络

针对游客行为序列呈现出的高时序依赖特性，系统设计了基于 Transformer 架构的时序注意力模块，对用户在景区内的进出时间、参观路径以及活动顺序等序列信息进行深度编码。该模块首先将时间戳与活动类型映射到连续的向量空间，再通过位置编码（Positional Encoding）引入相对与绝对时序信息。多头自注意力机制随后并行计算不同时间步之间的相关性，既能捕捉游客在连续时间段内的偏好变化，也能发现跨越长时间跨度的潜在模式。每个注意力头关注不同的时间片段与行为类型，如某位游客对纪念馆展览与互动体验的偏好强度，或在高峰时段内的停留时间分布。头部输出的多维表示在拼接后通过前馈神经网络进行非线性映射，再与其他模态特征共同输入融合层，实现对游客时序行为的精准刻画与兴趣预测。

（二）空间感知卷积网络

在图像模态特征提取方面，系统引入可变形卷积网络（Deformable ConvNet），替代传统卷积操作以增强对复杂景区结构的自适应能力。可变形卷积在浅层网络中通过学习额外的空间偏移量，使卷积核能够灵活聚焦于建筑立面、纪念雕塑和互动装置等视觉兴趣点，从而获得更具区分度的局部特征。后续结合全局平均池化（Global Average Pooling）和局部注意力模块（Local AttentionModule），分别捕捉整体视觉风格与关键局部细节。最终生成的视觉特征向量既包含对景区空间布局的宏观感知，如主干道与广场分布，又保留了对历史遗址纹理、展板文字与人群动态等细微信息的敏锐捕捉，有效支撑跨模态融合与多维度推荐。

（三）跨模态融合策略

在时序注意力与空间感知模块提取的特征基础上，系统将所有模态特征向量输入 融合层，采用张量列分解（Tensor Train）技术将高维张量分解为一系列低维核心张量，以兼顾表达能力与计算效率。融合层中引入双向注意力机制（Bi-Directional Attention），在模态间动态分配计算资源，对与当前用户查询或场景高相关的模态赋予更高权重。具体而言，当游客偏好细节化的展览图像时，空间视觉模态获得更大权重；当其更关注展览历史背景时，时序与文本模态占优。该策略通过自适应融合，不仅强化不同模态间的信息互补，还能根据用户实时行为动态调整推荐策略，实现对游客全方位、多角度兴趣的精准建模，并有效提升后续推荐的命中率与用户满意度。

三、协同推荐算法优化

（一）深度隐语义网络

为了缓解经典协同过滤在强稀疏场景下性能下降的问题，本文引入了一种基于 Autoencoder 的深度隐语义网络（Deep Hidden Layer，DHL）。该模型首先将用户—景点交互矩阵作为输入，通过多层编码器逐步压缩至潜在空间中具有较低维度的隐含向量，从而在学习过程中完成特征提取与降噪。当输入矩阵中存在大量缺失值时，Autoencoder 仍能够从完整或部分完整的用户行为模式中学习到核心偏好表示。编码器的瓶颈层输出即为用户隐含偏好向量与景点属性向量的初步融合表示；随后，解码器通过对这一潜在表征的反向映射进行矩阵重构，使得网络能够在重建损失的驱动下不断优化隐含表示。与传统矩阵分解方法不同，DHL 的优势在于多层非线性变换可以捕捉用户 – 物品交互中的复杂高阶关系，而不仅仅是显式评分的线性相关。此外，为进一步提升模型的泛化能力，训练过程中引入了 Dropout 和 L2 正则化，并采用自适应学习率优化器（如 Adam）加速收敛。经过训练后，用户与景点的隐含向量便能够反映潜在兴趣与属性特征，在冷启动阶段，即使新用户仅有极少量的交互行为，也能将其嵌入到潜在空间中，从而为其生成初步的候选推荐列表。

（二）邻域协同过滤改进

尽管深度隐语义网络可以在全局层面建模高阶偏好，但为了保留基于相似用户与相似景点的直接推荐能力，系统同时改进了传统的邻域协同过滤方法。具体做法是对用户相似度计算进行加权综合处理：在计算Pearson 相关系数和余弦相似度之后，再引入空间距离和时间间隔两个加权因子。空间距离基于用户在景区内的停留热点中心点计算欧氏距离，将与目标用户地理行为更接近的邻居赋予更高权重；时间间隔则根据用户交互动作发生的时间差进行指数衰减，确保同一天或同一时段内行为的相似度贡献更大。这样，系统能够在权重计算中兼顾用户整体兴趣和时空特征，使得推荐结果更贴合红色文旅场景下游客的真实体验需求。

（三）推荐融合与评价

最终的推荐策略通过两阶段融合来实现精细化排序。第一阶段，利用 DHL 模型为每个用户生成全局实时候选列表，确保覆盖用户潜在兴趣点；第二阶段，将候选列表输入改进后的邻域协同过滤模型中，通过加权综合排序，融合全局偏好与局部相似度信息，输出最终的 Top-N 推荐。为了全面评估系统性能，本文采用准确率 @K 和召回率 @K 两大经典指标，并引入新颖度（Novelty）与多样性（Diversity）评估，以衡量推荐结果对用户已有行为的补充能力与多元化程度。在与单一协同过滤、纯深度模型以及传统混合推荐方法的对比实验中，所提双重融合方案在 Top-10 推荐准确率上提升了12%，在新颖度指标上提升了 18%，同时在召回率和多样性方面也表现出稳定的改进，验证了综合利用全局隐语义学习与局部时空加权邻域过滤的有效性。

四、实验设计与结果分析

（一）数据集与实验环境

本文选取 2022 年 6 月至 2023 年 5 月红色文旅平台真实日志，包括 10 万条用户—景点交互记录、5 万条社交评论、3 万幅景区照片及 500 小时语音导览数据，划分 8：1：1 为训练、验证和测试集。实验部署在GPU 加速的服务器上，使用TensorFlow 和PyTorch 混合实现核心模块。

（二）性能对比

与标准 UserCF、ItemCF 和纯深度隐语义模型相比，本研究提出的混合推荐算法在 HR@10、NDCG@10 以及 ILS（Interest Location Score）等指标上均取得优势。以下是性能对比的表格数据示例。

五、结语

本文针对红色文旅场景设计了多模态特征提取与协同推荐优化框架，通过时序注意力、空间感知卷积与深度隐语义网络相结合的方式，对用户兴趣实现了高精度建模。在实验中验证了混合推荐算法的有效性，为红色文化旅游业的数字化升级提供了技术支持。未来可进一步引入图神经网络挖掘景点间空间关联，并探索基于强化学习的动态推荐策略，以适应游客行为的实时变化。

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本文系：校级科研项目，红色文旅智能推荐系统研究（编号：54131019）