范例推理下旅游计划推荐系统设计的关键问题发布者：本站     时间：2020-05-03 11:05:52

随着我国旅游业和互联网电子商务的迅猛发展，互联网上的旅游电子商务网站成百上千，而这些网站提供的旅游相关信息堪称海量。这为普通游客设计自己的旅游计划提供了丰富的选择和参考，但同时也大大增加了 信 息 筛 选 和 比 对 的 难 度。例 如，使 用“百 度”搜 索 引 擎 检 索 关 键 字“九 寨 沟 三 日 游”,检 索 结 果 获 得23 800 000个页面。为此，建立一个第三方网站，通过“推荐系统”向游客提供旅游计划个性化服务具有很高的实用价值和商业价值。传统的“推荐系统”一般基于用户的历史记录（例如网页浏览记录、产品购买记录、对产品的评价或评分等）设计推荐算法，但旅游活动不同于一般的产品消费，即游客一般不会重复地旅游或者频繁地旅游。因此，旅游电子商务网站的“推荐系统”有必要选择其他 理论和技术作为基础。比较普遍的情况是，游客对于自己将进行的旅游活动仅有一些初步的想法（例如时间、费用、旅游地点等），对于具体行程安排不太了解，所以在制定旅游计划的过程中往往喜欢参考别人的旅游计划或者经验，并以此作为自己旅游计划的基础和依据，修改这些例子以形成自己的旅行计划。有鉴于此，范例推理（Case-based Reasoning）理论和技术可运用到旅游电子商务网站的“推荐系统”设置中。范例推理理论和技术起源于美国，是人工智能领域中较新颖和成熟的一种问题求解和学习方法。它的基本思路是在新问题的解决过程中，通过寻找与之相似的历史范例，挖掘历史范例中可资借鉴的信息和知识，进而形成新问题的对应解决方案。基于范例推理的问题求解过程的可以分为4个阶段：范例检索（Retrieve）、范例重用（Reuse）、范例修正（Revise）和范例保存（Retain）。

1 机构框架

基于范例推理的旅游计划推荐系统由三个层次构成，即游客应用层、Web服务层和数据源层，见图1.
（1）游客应用层。该层为游客访问推荐系统提供一个的良好的交互操作界面，游客可输入文字、数字等信息，浏览、修改和保存旅游计划推荐系统的输出结果。（2）Web服务层。该层负责从数据源中检索、更新数据。旅游计划推荐系统运行在该层。该层主要模块包括管理模块（负责和“游客应用层”相互作用，管理其他模块、维护“数据源层”、检索模块（负责CBR技术中的检索、匹配功能）。（3）数据源层。该层包括旅游计划收集库、旅游计划范例库和游客资料库等。其中，旅游计划收集库包含大量采集自各网站的、未经整理的旅游信息资料；旅游计划范例库包含大量的标准化的旅游计划范例；游客资料数据库包含着登陆游客的相关历史记录。