基于人工智能的个性化旅游路线推荐系统研究

引言

伴随旅游消费由“打卡式观光”朝着“深度化体验”实现升级，很多游客清晰地表达出对于“契合自身兴趣以及场景的个性化路线”的需求。然而，传统旅游平台的推荐模式依旧存在显著不足。人工智能技术依靠其多源数据挖掘能力以及动态优化能力，成为打破这一发展瓶颈的关键因素。然而，当下研究大多集中于单一算法的运用，缺少对整个流程的系统设计，造成了在将该技术投入实际应用时难以同时保证精准度和实用性。鉴于此，本文对人工智能与旅游推荐领域的核心理论展开梳理，深入分析现有系统的问题，进而构建起完整的、能够实现个性化的旅游路线推荐系统，为旅游平台的功能升级提供相应的解决办法。

1 基于人工智能的个性化旅游路线推荐系统构建

1.1 多算法融合的推荐模型构建

搭建“初步筛选—精准排序—实时调整”三层级的推荐模型。该模型的第一层借助协同过滤算法，能够从平台收录的数万处景点中，迅速筛选出契合用户基础偏好的候选景点；第二层，借助知识图谱开展景点适配度的计算工作，其涵盖的维度有类型匹配情况、交通衔接效率情况，之后利用像 DeepFM 这样的深度学习模型对得分进行修正，优先留存适配度高的景点；第三层，引入实时数据接口，将“人流超出承载量80% ”“暴雨天气不适合户外活动”的景点剔除掉，比如当某个景区的实时人流超过限制后，系统会在15 分钟内将该景区从候选列表中移除，以此确保推荐具有可行性。

1.2 多约束适配的路线生成与优化模块

为用户提供直观输入核心约束参数的功能，这些参数包括：出行天数、人均预算、交通方式、必去景点。系统会自动按照一定的参考比例对预算进行拆解。基于“景点位置聚类与交通衔接达到最优”的原则，系统会对每日行程进行规划，比如对于 3 天的亲子游路线，第一天会安排“市区科技馆和儿童乐园”，第二天则规划“近郊动物园和农场体验”。与此同时，运用遗传算法对路线予以优化，将“使景点适配度达到最大、令预算超支最小化，使交通耗时缩减至最短”作为目标，经过迭代计算之后，生成3至5条可选择的备选路线，以便用户依照自身偏好进行挑选。

1.3 动态响应与反馈迭代模块

与景点官方平台、交通管理部门以及气象服务的API接口进行对接，定时对核心信息予以同步，这些核心信息包含景点的开放状态、实时的人流情况、道路的拥堵指数以及天气预警。当监测到出现异常情况时，系统会在10 分钟之内触发自动调整操作：借助基于知识图谱构建的“相似景点库”来筛选可替代的景点，举例来将，若“A 海洋馆”闭馆，就将其替换为“B 海洋世界”；同时重新规划交通路线，比如将拥堵路段更换为备选高速，调整后的结果会附带原因说明，并且推送到用户的手机端。为用户提供在行程进行期间开展实时反馈以及在行程结束之后进行评分的功能，系统会将这些反馈数据转变为对用户画像进行调整的参考依据。

2 现有个性化旅游路线推荐系统的问题

2.1 推荐算法单一，多约束与实时适配差

许多系统主要依靠单一的协同过滤算法，并未将深度学习、知识图谱等技术加以融合，所以很难达成多方面约束以及实时性的要求。举例来讲，当用户设定了“3 天人均3000 元、乘坐高铁出行”的条件时，系统推荐的路线可能会出现“景点之间乘坐高铁需要耗费 3 小时”或者“门票费用加上餐饮费用超出预算 500 元”等情况，这种情况下就需要用户手动调整。算法对实时数据予以忽略，所推荐的“C 古镇”由于在节假日期间人流超出限制，需要排队2 小时，这就造成了用户行程延误。

2.2 路线动态性不足，场景响应滞后

当下的系统缺少对实时场景进行监测以及快速调整的能力，在路线生成后大多为固定的模板样式。比如，当用户依照系统的推荐前往“F植物园”时，抵达之后才发觉该园区由于设备需要检修而临时闭馆，然而系统却没有提前给出预警信息；就算发现了问题，其调整的逻辑死板，原本规划的路线是“F 植物园 G 湿地公园”，在F 植物园闭馆之后，仅将其替换成了“H 植物园”，但是 H 植物园与 G 湿地公园之间的车程达到了 2 小时，并且这两个地方都属于植物类的景点，导致用户行程延误。当需要进行调整响应时，要依靠人工客服操作，在用户提交调整申请之后需要等待两到四个小时，对出行体验造成了严重的不良影响。

3 现有个性化旅游路线推荐系统的优化策略

3.1 融合多算法 + 实时数据，提升适配性

面对算法单一的状况，搭建“协同过滤 + 深度学习 + 知识图谱”的融合式模型，将实时数据纳入其中。在第一层运用协同过滤的方式对候选景点展开筛选工作；第二层将知识图谱结合起来对适配度进行计算；第三层借助深度学习来平衡多种约束条件。与景点的人流、交通以及天气的实时接口进行对接，将不可行的景点剔除掉，比如，当监测到“C古镇”的人流超出了限制范围，就立即将其从候选列表中移除。搭建更完备的算法解释体系，在所推荐的路线旁标注特定标签，例如“契合您收藏的 3 个亲子游玩地点”，当用户点击这些标签时，系统将会呈现具体的参考依据，像“与过往亲子订单的匹配程度达到 90% ”，通过这些举措，能够有效提高用户对系统的信赖程度并且增强操作的高效性。

3.1 强化动态响应：实时监测与灵活调整

鉴于路线动态性存在欠缺的状况，构建多维度的实时监测体系：每 15 分钟进行一次数据同步，涵盖景点开放情况、人流态势、交通状况以及天气信息。设计灵活的调整逻辑：当出现异常情况时，首先筛选出类型相同、距离较近的替代景点，接着重新规划交通路线，并且校验预算超支情况。举例而言，当 F 植物园闭馆后，将其替换为距离 15 公里远的“J 植物园”，重新规划乘坐地铁出行，总体行程时间仅增加了10 分钟。达成调整结果在 10 分钟内自动推送的效果，无需人力介入。与此同时，还能够支持用户以手动触发调整，以此保证路线能够实时与场景的变化相适配，防止由于响应时间滞后而对用户的体验造成不良影响。

结论

依靠人工智能技术构建的个性化旅游路线推荐系统，借助多源数据运用多种算法模型以及引入动态反馈机制，成功攻克了当前的系统的难题，达成了从全面精准把握用户的旅游需求直至智能生成旅游路线的整个流程的高度智能化。实际应用情况显示，该系统能够大幅度提高旅游路线推荐的精准度以及对用户需求的响应效率，为各类旅游平台在有效优化用户旅游体验的工作上给予坚实的技术保障，推动该系统朝着全球化的方向不断发展，进而为旅游行业的数字化层面的升级提供助力。

参考文献

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作者简介：李娜，(1986.9- - ) 女，汉族，人，硕士，讲师，研究方向：计算机科学与技术、软件工程。