顾及用户偏好与景区环境承载力的旅游线路规划

论文摘要

近年来,国内旅游业持续高速发展,旅游业俨然已经成为我国的支柱产业之一。伴随着旅游需求的猛增,也暴露出很多值得关注的问题。一方面,大部分人只能安排节假日进行集中旅游,由于信息不对称造成部分景区人满为患存在巨大安全风险,而另外一些优质景区则由于种种原因无人问津,出现资源空置的情况;另一方面,随着旅游信息获取渠道的多样化,信息过载现象愈发严重,旅游者在出行前往往需要耗费大量的时间精力从众多的旅游相关信息中获取有用的信息,这给用户出游带来了很大的困扰。因此本文针对这两个问题,在用户出游前的线路规划过程中考虑用户偏好信息和景区环境承载力信息,采用蚁群算法,求解出一条符合用户个性化需求且较为合理舒适的旅游线路。用户对各个景区类型的偏好往往通过用户对各个景区类型的评分数据来获取。然而,在实际情况中用户对景区类型的评分数据往往是不完整的,这就出现了由于用户偏好数据的缺乏所导致的“冷启动问题”。针对用户缺失的景区类型评分,本文采用加入关联性影响因子和相似性影响因子的改进余弦相似性求解出与用户具有相似偏好的用户,根据相似用户的偏好信息来推测用户缺失的评分项,得到用户对于景区类型的完整偏好。考虑到同一景区往往对应多种景区类型,本文提出了景区类型偏好融合的计算方法,进而求解用户对各个景区的偏好因子。为了避免景区人满为患甚至引发安全事故,本文提出了旅游景区环境承载力因子的计算方法。首先,根据景区的可游览面积与各项指标计算得到每个景区的景区环境承载力;通过百度指数预测当日的旅游人数;然后,将预测得到的旅游人数与景区环境承载力进行对比得到景区环境承载力因子。百度指数具有实时性特点,因此,利用百度指数预测的旅游人数不受历史数据获取迟缓的影响。景区环境承载力因子能够较好的反映景区的实际拥挤状况,为用户选择安全舒适的景区提供参考。最后,本文将用户偏好因子、景区环境承载力因子连同费用因子加入了旅游线路规划过程中,提出了用户体验与费用约束的旅游线路规划方法。首先定义了用户体验因子,综合反映用户偏好和景区承载力在线路选择上的影响;然后,建立了以用户体验因子与费用因子作为目标函数的数学模型,从而将该路线规划问题转变为以旅游体验和费用作为目标的多目标规划模型;最后根据该数学模型采用蚁群算法进行旅游线路规划。以成都、甘孜、阿坝三地的部分4A级以上景区为例,对用户的出行给出了具体的行程线路规划方案安排,与未加入两种因素的线路进行比较,该方法所求得的路线在照顾到用户的个性化偏好及安全舒适条件下更加合理。

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Abstract

第1章绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 用户偏好建模研究

1.2.2 景区环境承载力研究

1.2.3 旅游路线规划算法研究

1.3 研究主要内容及技术线路

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 技术路线图

第2章用户偏好因子提取

2.1 用户偏好概述

2.2 用户偏好因子提取

2.2.1 用户偏好的表示方式

2.2.2 用户偏好建模方法

2.2.3 用户评分预测

2.2.4 用户偏好的评价指标

2.2.5 用户对各景区类型的偏好因子计算

2.3 实例分析

2.3.1 数据预处理

2.3.2 过程与结果

2.4 本章小结

第3章旅游环境承载力因子提取

3.1 旅游环境承载力概述

3.2 旅游环境承载力模型建立

3.2.1 资源空间承载力计算

3.2.2 经济承载力计算

3.2.3 旅游心理承载力计算

3.3 基于百度指数的旅游人数预测

3.3.1 百度指数关键词选取

3.3.2 旅游人数预测模型建立

3.4 旅游环境承载力因子提取

3.5 实例分析

3.5.1 景区环境承载力求解

3.5.2 景区旅游人数预测

3.5.3 结果与分析

3.6 本章小结

第4章顾及用户体验与费用的旅游线路规划

4.1 旅游线路规划算法概述

4.1.1 精确性算法概述

4.1.2 智能优化算法概述

4.2 蚁群算法

4.2.1 蚁群算法思想及原理

4.2.2 蚁群算法模型及改进

4.2.3 蚁群算法线路规划方法的实现基本步骤

4.2.4 蚁群算法参数的选择

4.3 顾及用户偏好与景区环境承载力的旅游线路规划建模

4.3.1 问题描述

4.3.2 数学模型的建立

4.4 问题求解及分析

4.4.1 问题求解

4.4.2 结果及分析

4.5 本章小结

结论与展望

致谢

参考文献

攻读学位期间参与的项目

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 冉中鑫

导师: 李少达,孙铁钢

关键词: 蚁群算法,用户偏好,环境承载力,旅游线路规划

来源: 成都理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,旅游

单位: 成都理工大学

基金: 国家自然科学基金面上项目“上下文感知的旅游信息智能推荐方法”(41771444)

分类号: F592;O221

DOI: 10.26986/d.cnki.gcdlc.2019.000853

总页数: 69

文件大小: 2900K

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顾及用户偏好与景区环境承载力的旅游线路规划

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