旅游路线推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种旅游路线推荐方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.如今，旅游行业的企业一般会向用户推荐一定数量的旅游路线，以供用户进行选择，但是，现有的旅游路线推荐，其中很大一部分为人工操作，人工加工旅游路线，再进行推荐，成本极高，且路线规划耗时也较长；另一部分通过路线规划算法生成旅游路线，但算法生成的旅游路线常与用户实际需求相差甚远，用户根据生成的旅游路线进行旅游的实际体验较差。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种旅游路线推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法低成本向用户推荐符合用户实际需求的旅游路线的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种旅游路线推荐方法，所述方法包括以下步骤:
6.获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；
7.将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；
8.确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；
9.根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
10.可选的，所述将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集的步骤，包括：
11.对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；
12.将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；
13.根据所述目标景点生成候选行程；
14.在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
15.可选的，所述将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点的步骤，包括：
16.根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；
17.将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
18.可选的，所述根据所述目标景点生成候选行程的步骤，包括：
19.获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；
20.根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序列，以获得候选行程。
21.可选的，所述确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
22.对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；
23.获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；
24.根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；
25.确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；
26.对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；
27.若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。
28.可选的，所述根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值的步骤，包括：
29.根据所述景点前置信息生成左信息熵，并根据所述景点后置信息生成右信息熵；
30.根据所述左信息熵及所述右信息熵通过丰富度计算公式计算丰富度分值；
31.所述丰富度计算公式为：
[0032][0033]
式中，l(w)为丰富度分值，e为自然对数，le为左信息熵，re为右信息熵。
[0034]
可选的，所述确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值的步骤，包括：
[0035]
通过紧密度计算公式计算所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；
[0036]
所述紧密度计算公式为：
[0037][0038]
式中，ami为行程紧密度分值，n为当前候选行程中的景点总数，p(c
i
)表示当前候选行程中第i个景点在所有候选行程涉及的景点中出现的概率，p(w)表示当前候选行程在所有候选行程中出现的概率。
[0039]
可选的，所述对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
[0040]
对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；
[0041]
获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；
[0042]
基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0043]
可选的，所述基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
[0044]
根据所述用户评价信息确定用户评价级别；
[0045]
获取所述用户评价级别对应的分值修正系数；
[0046]
根据所述分值修正系数对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0047]
可选的，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线的步骤，包括：
[0048]
根据所述行程推荐分值从大到小对所述候选行程集中各候选行程进行排序，以获得排序结果；
[0049]
在所述排序结果中选取前预设数量的候选行程作为待推荐旅游路线。
[0050]
可选的，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示的步骤之后，还包括：
[0051]
接收用户发送的路线选择请求，对所述路线选择请求进行解析，以获得旅游路线标识；
[0052]
根据所述旅游路线标识确定对应的旅游路线；
[0053]
获取所述旅游路线中各景点的景点介绍信息；
[0054]
将所述旅游路线及所述景点介绍信息进行展示。
[0055]
可选的，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示的步骤之后，还包括：
[0056]
根据所述历史用户旅行轨迹集、所述行程推荐分值、所述候选行程集及所述待推荐旅游路线构建路线推荐报告；
[0057]
将所述路线推荐报告进行存储。
[0058]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种旅游路线推荐装置，所述旅游路线推荐装置包括以下模块：
[0059]
数据获取模块，用于获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；
[0060]
景点匹配模块，用于将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；
[0061]
分值计算模块，用于确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；
[0062]
路线推荐模块，用于根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
[0063]
可选的，所述景点匹配模块，还用于对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；根据所述目标景点生成候选行程；在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
[0064]
可选的，所述景点匹配模块，还用于根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点
区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0065]
可选的，所述景点匹配模块，还用于获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序列，以获得候选行程。
[0066]
可选的，所述分值计算模块，还用于对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。
[0067]
可选的，所述分值计算模块，还用于对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0068]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种旅游路线推荐设备，所述旅游路线推荐设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的旅游路线推荐程序，所述旅游路线推荐程序被处理器执行时实现如上所述的旅游路线推荐方法的步骤。
[0069]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有旅游路线推荐程序，所述旅游路线推荐程序执行时实现如上所述的旅游路线推荐方法的步骤。
[0070]
本发明通过获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；将历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；确定候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；根据行程推荐分值及候选行程集确定待推荐旅游路线，并将待推荐旅游路线进行展示。由于是根据各个用户的历史旅行轨迹确定候选行程，再根据根据可量化行程质量的行程推荐分值从候选行程中选择行程质量较高的待推荐旅游路线，可保证待推荐旅游路线符合用户实际需求，且全程不需人工介入，整体成本低廉。
附图说明
[0071]
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备的结构示意图；
[0072]
图2为本发明旅游路线推荐方法第一实施例的流程示意图；
[0073]
图3为本发明旅游路线推荐方法第二实施例的流程示意图；
[0074]
图4为本发明旅游路线推荐方法第三实施例的流程示意图；
[0075]
图5为本发明旅游路线推荐装置第一实施例的结构框图。
[0076]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0077]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0078]
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的旅游路线推荐设备结构示意图。
[0079]
如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless
‑
fidelity，wi
‑
fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non
‑
volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0080]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0081]
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及旅游路线推荐程序。
[0082]
在图1所示的电子设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明电子设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在旅游路线推荐设备中，所述电子设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的旅游路线推荐程序，并执行本发明实施例提供的旅游路线推荐方法。
[0083]
本发明实施例提供了一种旅游路线推荐方法，参照图2，图2为本发明一种旅游路线推荐方法第一实施例的流程示意图。
[0084]
本实施例中，所述旅游路线推荐方法包括以下步骤：
[0085]
步骤s10：获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集。
[0086]
需要说明的是，本实施例的执行主体可以是所述旅游路线推荐设备，所述旅游路线推荐设备可以是个人电脑、服务器等电子设备，还可以为其他可实现相似或相同的功能的设备，本实施例对此不加以限制，在本实施例及下述各实施例中，以旅游路线推荐设备为例对本发明旅游路线推荐方法进行说明。
[0087]
需要说明的是，旅行轨迹可以是用户在进行旅游时的移动轨迹，历史旅行轨迹可以是用户在此前进行旅行时的旅行轨迹。获取多个不同用户的历史旅行轨迹可以是在预设旅行轨迹库中提取各用户的历史旅行轨迹，其中，预设旅行轨迹库可以是由管理人员预先设置的数据库，其中存储有各个用户的历史旅行轨迹。根据历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集可以是将所有获取的历史旅行轨迹组合为一个集合，以获得历史用户旅行轨迹集。
[0088]
步骤s20：将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集。
[0089]
需要说明的是，预设景点数据库可以是由管理人员预先设置的数据库，预设景点数据库中记录有各个景点的景点定位数据、景点介绍信息、景点收费信息等信息。
[0090]
可以理解的是，将用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配即可确定用户在旅行过程中具体经过的景点，根据经过的景点即可确定用户旅行轨迹对应的旅行行程，将获得的各用户旅行轨迹对应的旅行行程组合即可获得候选行程集。
[0091]
步骤s30：确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值。
[0092]
可以理解的是，在根据历史用户旅行轨迹集生成候选行程集之后，并无法确定候选行程集中哪些候选行程为真正符合用户需求的优质旅游路线，因此，可以确定候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值，以行程推荐分值对各候选行程的行程质量进行量化评判，行程推荐分值越高，则表示该候选行程越优质，符合用户实际需求的可能性越高。
[0093]
步骤s40：根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
[0094]
可以理解的是，行程推进分值越高，则表示候选行程越优质，候选行程符合用户实际需求的可能性越高，因此，可以根据行程推荐分值及候选行程集确定待推荐旅游路线，然后将待推荐旅游路线进行展示，以便于用户根据展示的待推荐旅游路线选择心仪的旅游路线。
[0095]
在实际使用中，待推荐旅游路线可以有多条，将待推荐旅游路线进行展示可以是根据多条待推荐旅游路线生成推荐路线排行榜，将推荐路线排行榜展示在旅游路线推荐设备的图像展示设备上，也可以是将推荐路线排行榜发送至用户终端进行展示。
[0096]
进一步地，为了快速确定待推荐旅游路线，本实施例所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线的步骤，可以包括：
[0097]
根据所述行程推荐分值从大到小对所述候选行程集中各候选行程进行排序，以获得排序结果；在所述排序结果中选取前预设数量的候选行程作为待推荐旅游路线。
[0098]
需要说明的是，预设数量可以由管理人员根据实际需要进行设置，例如：推荐排行榜总共需要推荐10条旅游路线，则可以将预设数量设置为10。
[0099]
在实际使用中，根据行程推荐分值从大到小对候选行程集中各候选行程进行排序，获得排序结果可以根据实际需要采用不同的排序算法，根据选定的排序算法根据行程推荐分值从大到小对候选行程集中各候选行程进行排序，以获得排序结果。其中，排序算法可以是快速排序算法、冒泡排序算法等排序算法。
[0100]
进一步地，为了便于用户选择旅游路线，本实施例步骤s40之后，还可以包括：
[0101]
接收用户发送的路线选择请求，对所述路线选择请求进行解析，以获得旅游路线标识；根据所述旅游路线标识确定对应的旅游路线；获取所述旅游路线中各景点的景点介绍信息；将所述旅游路线及所述景点介绍信息进行展示。
[0102]
需要说明的是，在将待推荐旅游路线进行展示时，由于路线较多，并不会具体展示旅游路线中的各景点详细信息，用户仅能看到该旅游路线对应的景点，但可能并不知道各景点的优势及优点，则此时用户可以在显示设备上点击希望查看的旅游路线，则展示设备会根据用户点击的旅游路线对应的旅游路线标识生成路线选择请求，其中，显示设备可以是与旅游路线推荐设备连接的图像显示设备，也可以是用户手机终端。
[0103]
可以理解的是，旅游路线推荐设备在接收到路线选择请求之后，可以对路线选择请求进行解析，获取路线选择请求中的旅游路线标识，根据旅游路线标识查找对应的旅游路线，获取旅游路线中的各个景点，然后在预设景点数据库中查找各景点的景点介绍信息，将旅游路线及景点介绍信息进行展示，以便于用户快速明确旅游路线中各景点的优势及优点，便于用户进行旅游路线选择。其中，将旅游路线及景点介绍信息进行展示可以是将旅游路线及景点介绍信息发送至显示设备进行展示。
[0104]
进一步地，由于是由机器进行旅游路线推荐，在推荐过程中，难免会出现异常，为
了便于排除异常，本实施例步骤s40之后，还可以包括：
[0105]
根据所述历史用户旅行轨迹集、所述行程推荐分值、所述候选行程集及所述待推荐旅游路线构建路线推荐报告；将所述路线推荐报告进行存储。
[0106]
可以理解的是，根据历史用户旅行轨迹集、行程推荐分值、候选行程集及待推荐旅游路线构建路线推荐报告，则构建的路线推荐报告中包括了采用的轨迹数据、中间计算数据及最终推荐结果，将路线推荐报告进行存储，则管理人员可以根据存储的路线推荐报告快速排查异常原因，并对异常进行处理。
[0107]
本实施例通过获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；将历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；确定候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；根据行程推荐分值及候选行程集确定待推荐旅游路线，并将待推荐旅游路线进行展示。由于是根据各个用户的历史旅行轨迹确定候选行程，再根据根据可量化行程质量的行程推荐分值从候选行程中选择行程质量较高的待推荐旅游路线，可保证待推荐旅游路线符合用户实际需求，且全程不需人工介入，整体成本低廉。
[0108]
参考图3，图3为本发明一种旅游路线推荐方法第二实施例的流程示意图。
[0109]
基于上述第一实施例，本实施例旅游路线推荐方法在所述步骤s20，包括：
[0110]
步骤s201：对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹。
[0111]
需要说明的是，对历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历可以是根据历史用户旅行轨迹集中的集合索引从小到大进行遍历，也可以是根据历史用户旅行轨迹集中的集合索引从大到小进行遍历，还可以是对历史用户旅行轨迹集进行随机遍历，本实施例对此不加以限制。
[0112]
步骤s202：将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0113]
需要说明的是，一般景点定位数据中包含多个定位坐标，根据多个定位坐标即可确定一个定位区域，将待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配可以是根据各景点定位数据确定各景点对应的定位区域，判断待处理用户旅行轨迹是否有轨迹点落入某景点的定位区域中，若有，则判定待处理用户旅行轨迹与该景点的景点定位数据匹配成功，可以将该景点作为目标景点。
[0114]
可以理解的是，待处理用户旅行轨迹可能同时与多个景点的景点定位数据匹配成功，因此，目标景点可能会有多个。
[0115]
进一步地，由于目前的定位数据可能会存在一定的误差，若直接根据用户旅行轨迹与景点定位数据进行匹配，可能会出现漏判的现象，为了克服上述缺陷，本实施例步骤s02，可以包括：
[0116]
根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0117]
需要说明的是，预设区域划分距离可以是由管理人员根据定位数据可能存在的误差值设置的区域划分容错值，根据景点定位数据及预设区域划分距离生成景点区域可以是
根据景点定位数据确定定位区域，根据预设区域划分距离对定位区域进行扩充，从而确定景点区域。若待处理用户旅行轨迹中有轨迹点落入景点对应的景点区域，则可以判定待处理用户旅行轨迹经过该景点区域，此时，可以将该景点作为目标景点。
[0118]
步骤s203：根据所述目标景点生成候选行程。
[0119]
可以理解的是，在确定待处理用户旅行轨迹对应的目标景点之后，即可将各目标景点进行组合，以获得待处理旅行轨迹对应的候选行程。
[0120]
进一步地，为了合理的组合目标景点，本实施例步骤s203，可以包括：
[0121]
获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序列，以获得候选行程。
[0122]
需要说明的是，待处理用户旅行轨迹中的各个轨迹点可以具有时序，根据落入各景点区域中的各轨迹点的时序即可确定待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序，根据先后顺序将各目标景点进行组合，形成景点序列，即可获得候选行程。
[0123]
例如：待处理用户旅行轨迹总共经过a、b、c、d、e，共5个景点，其中，根据待处理用户旅行轨迹可以确定用户先经过a，再到c，然后到b，接着到e，最后到d，则可组合得到景点序列a
‑
c
‑
b
‑
e
‑
d，从而确定候选行程。
[0124]
步骤s204：在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
[0125]
需要说明的是，在历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹均被遍历过之后，可以判定遍历结束，则此时，可以将生成的候选行程进行组合，从而构建候选行程集。
[0126]
本实施例通过对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；根据所述目标景点生成候选行程；在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。由于是将用户旅行轨迹与根据预设景点数据库中各景点定位数据生成的定位区域进行匹配，可快速确定用户旅行轨迹经过的目标景点，再根据目标景点构建候选行程，整体效率高，且在匹配目标景点时还考虑到定位误差现象，设定了预设区域划分距离根据定位区域确定景点区域，避免了确定目标景点时因定位误差出现的漏判现象，保证了获取的候选行程的准确性。
[0127]
参考图4，图4为本发明一种旅游路线推荐方法第三实施例的流程示意图。
[0128]
基于上述第一实施例，本实施例旅游路线推荐方法在所述步骤s30，包括：
[0129]
步骤s301：对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程。
[0130]
需要说明的是，对候选行程集中的各候选行程进行遍历可以是根据候选行程集中的集合索引从小到大进行遍历，也可以是根据候选行程集的集合索引从大到小进行遍历，还可以是对候选行程集进行随机遍历，本实施例对此不加以限制。
[0131]
步骤s302：获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息。
[0132]
需要说明的是，景点前置信息可以是当前候选行程对应的用户旅行轨迹中进入第一个景点之前的信息，例如：出发城市、交通工具等信息，景点后置信息可以是当前候选行程对应的用户旅行轨迹中离开最后一个景点之后的信息，例如：去向城市、交通工具等信息。
[0133]
步骤s303：根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值。
[0134]
需要说明的是，丰富度分值是用于评判候选行程景点丰富度的量化分值，丰富度分值越高，则说明候选行程的景点丰富度越高，说明候选行程越优质，符合用户实际需求的可能性越高。
[0135]
在实际使用中，可以根据景点前置信息生成左信息熵，并根据景点后置信息生成右信息熵；根据左信息熵及右信息熵通过丰富度计算公式计算丰富度分值；
[0136]
所述丰富度计算公式为：
[0137][0138]
式中，l(w)为丰富度分值，e为自然对数，le为左信息熵，re为右信息熵。
[0139]
需要说明的是，根据景点前置信息生成左信息熵可以是对景点前置信息进行特征提取，将其抽象化为信息熵，根据景点后置信息生成右信息熵也可以是对景点后置信息进行特征提取，将其抽象化为信息熵。
[0140]
步骤s304：确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值。
[0141]
需要说明的是，行程紧密度分值是用于量化候选行程的景点内聚程度的分值，行程紧密度分值越高，则说明候选行程的内聚程度越高，说明候选行程越优质，符合用户实际需求的可能性越高。
[0142]
需要说明的是，由于景点间互信息的值会受到候选行程中景点数量的影响(景点数量越多，则互信息取值越大)，因此，可以使用平均互信息作为行程紧密度分值。
[0143]
在实际使用中，可以通过紧密度计算公式计算当前候选行程对应的行程紧密度分值；
[0144]
所述紧密度计算公式为：
[0145][0146]
式中，ami为行程紧密度分值，n为当前候选行程中的景点总数，p(c
i
)表示当前候选行程中第i个景点在所有候选行程涉及的景点中出现的概率，p(w)表示当前候选行程在所有候选行程中出现的概率。
[0147]
步骤s305：对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0148]
需要说明的是，对丰富度分值及行程紧密度分值求和，以获得当前候选行程对应的行程推荐分值可以是对丰富度分值及行程紧密度分值求和，将获取到的和值作为当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0149]
进一步地，若仅仅只根据丰富度分值及行程紧密度分值确定行程推荐分值而不考虑用户的评价，可能会使得根据行程推荐分值选取的待推荐旅游路线并不能符合用户实际需求，为了克服上述缺陷，本实施例步骤s305，可以包括：
[0150]
对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0151]
需要说明的是，用户评价信息可以是用户在旅游完毕之后对旅游行程的评价信息。
[0152]
可以理解的是，在根据丰富度分值及行程紧密度分值求和，获得评价分值之后，再根据用户评价信息对评价分值进行修正，将修正后的评价分值作为当前候选行程对应的行程推荐分值，可以充分考虑到用户评价的影响，从而避免选取的待推荐旅游路线并不符合用户实际需求的情况，提升旅游路线推荐的合理性。
[0153]
进一步地，为了合理的根据用户评价信息修正评价分值，本实施例所述基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值的步骤，可以包括：
[0154]
根据所述用户评价信息确定用户评价级别；获取所述用户评价级别对应的分值修正系数；根据所述分值修正系数对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0155]
需要说明的是，用户评价级别根据实际需要进行设置，例如：将用户评价级别设置为非常好评、好评、中评、差评等多个级别。用户在输入用户评价信息之前可以先选择用户评价级别再输入相应的评价信息，生成的用户评价信息中可以带有级别标签，根据用户评价信息确定用户评价级别可以是根据用户评价信息中的级别标签确定用户评价级别。获取用户评价级别对应的分值修正系数可以是根据用户评价级别在预设级别系数映射表中查找用户评价级别对应的分值修正系数，其中，预设级别系数映射表中可以包含用户评价级别与分值修正系数的映射关系，预设级别系数映射表可以由管理人员预先进行设置。根据分值修正系数对评价分值进行修正，以获得当前候选行程对应的行程推荐分值可以是将分值修正系数与评价分值相乘，将乘积作为当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0156]
步骤s306：判断所述候选行程集中是否存在未被遍历过的候选行程。
[0157]
需要说明的是，在遍历到候选行程时可以对遍历到的候选行程对应的集合索引进行记录，判断候选行程集中是否存在未被遍历过的候选行程可以是根据记录的集合索引数量进行判断是否存在未被遍历过的候选行程。
[0158]
可以理解的是，若候选行程集中存在未被遍历过的候选行程，则可以返回步骤s301继续进行遍历，若候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则可以结束对候选行程集中的候选行程的遍历，并继续执行后续步骤。
[0159]
本实施例通过对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。由于采用丰富度分值及行程紧密度分值之和作为候选行程对应的行程推荐分值，保证了行程推荐分值可准确量化候选行程的行程质量，且还根据用户评价信息对丰富度分值及行程紧密度分值之和进行了修正，充分考虑到了用户的评价，保证了选取的待推荐旅游路线符合用户的实际需求。
[0160]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有旅游路线推荐程序，所述旅游路线推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的旅游路线推荐方法的步
骤。
[0161]
参照图5，图5为本发明旅游路线推荐装置第一实施例的结构框图。
[0162]
如图5所示，本发明实施例提出的旅游路线推荐装置包括：
[0163]
数据获取模块501，用于获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；
[0164]
景点匹配模块502，用于将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；
[0165]
分值计算模块503，用于确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；
[0166]
路线推荐模块504，用于根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
[0167]
本实施例通过获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；将历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；确定候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；根据行程推荐分值及候选行程集确定待推荐旅游路线，并将待推荐旅游路线进行展示。由于是根据各个用户的历史旅行轨迹确定候选行程，再根据根据可量化行程质量的行程推荐分值从候选行程中选择行程质量较高的待推荐旅游路线，可保证待推荐旅游路线符合用户实际需求，且全程不需人工介入，整体成本低廉。
[0168]
进一步地，所述景点匹配模块502，还用于对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；根据所述目标景点生成候选行程；在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
[0169]
进一步地，所述景点匹配模块502，还用于根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0170]
进一步地，所述景点匹配模块502，还用于获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序列，以获得候选行程。
[0171]
进一步地，所述分值计算模块503，还用于对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。
[0172]
进一步地，所述分值计算模块503，还用于根据所述景点前置信息生成左信息熵，并根据所述景点后置信息生成右信息熵；根据所述左信息熵及所述右信息熵通过丰富度计算公式计算丰富度分值；
[0173]
所述丰富度计算公式为：
[0174]
[0175]
式中，l(w)为丰富度分值，e为自然对数，le为左信息熵，re为右信息熵。
[0176]
进一步地，所述分值计算模块503，还用于通过紧密度计算公式计算所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；
[0177]
所述紧密度计算公式为：
[0178][0179]
式中，ami为行程紧密度分值，n为当前候选行程中的景点总数，p(c
i
)表示当前候选行程中第i个景点在所有候选行程涉及的景点中出现的概率，p(w)表示当前候选行程在所有候选行程中出现的概率。
[0180]
进一步地，所述分值计算模块503，还用于对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0181]
进一步地，所述分值计算模块503，还用于根据所述用户评价信息确定用户评价级别；获取所述用户评价级别对应的分值修正系数；根据所述分值修正系数对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0182]
进一步地，所述路线推荐模块504，还用于根据所述行程推荐分值从大到小对所述候选行程集中各候选行程进行排序，以获得排序结果；在所述排序结果中选取前预设数量的候选行程作为待推荐旅游路线。
[0183]
进一步地，所述路线推荐模块504，还用于接收用户发送的路线选择请求，对所述路线选择请求进行解析，以获得旅游路线标识；根据所述旅游路线标识确定对应的旅游路线；获取所述旅游路线中各景点的景点介绍信息；将所述旅游路线及所述景点介绍信息进行展示。
[0184]
进一步地，所述路线推荐模块504，还用于根据所述历史用户旅行轨迹集、所述行程推荐分值、所述候选行程集及所述待推荐旅游路线构建路线推荐报告；将所述路线推荐报告进行存储。
[0185]
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
[0186]
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
[0187]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的旅游路线推荐方法，此处不再赘述。
[0188]
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0189]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0190]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方
法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0191]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
[0192]
本发明公开了a1、一种旅游路线推荐方法，所述旅游路线推荐方法包括以下步骤：
[0193]
获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；
[0194]
将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；
[0195]
确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；
[0196]
根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
[0197]
a2、如a1所述的旅游路线推荐方法，所述将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集的步骤，包括：
[0198]
对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；
[0199]
将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；
[0200]
根据所述目标景点生成候选行程；
[0201]
在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
[0202]
a3、如a2所述的旅游路线推荐方法，所述将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点的步骤，包括：
[0203]
根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；
[0204]
将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0205]
a4、如a2所述的旅游路线推荐方法，所述根据所述目标景点生成候选行程的步骤，包括：
[0206]
获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；
[0207]
根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序列，以获得候选行程。
[0208]
a5、如a1所述的旅游路线推荐方法，所述确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
[0209]
对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；
[0210]
获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；
[0211]
根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；
[0212]
确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；
[0213]
对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；
[0214]
若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。
[0215]
a6、如a5所述的旅游路线推荐方法，所述根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值的步骤，包括：
[0216]
根据所述景点前置信息生成左信息熵，并根据所述景点后置信息生成右信息熵；
[0217]
根据所述左信息熵及所述右信息熵通过丰富度计算公式计算丰富度分值；
[0218]
所述丰富度计算公式为：
[0219][0220]
式中，l(w)为丰富度分值，e为自然对数，le为左信息熵，re为右信息熵。
[0221]
a7、如a5所述的旅游路线推荐方法，所述确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值的步骤，包括：
[0222]
通过紧密度计算公式计算所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；
[0223]
所述紧密度计算公式为：
[0224][0225]
式中，ami为行程紧密度分值，n为当前候选行程中的景点总数，p(c
i
)表示当前候选行程中第i个景点在所有候选行程涉及的景点中出现的概率，p(w)表示当前候选行程在所有候选行程中出现的概率。
[0226]
a8、如a5所述的旅游路线推荐方法，所述对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
[0227]
对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；
[0228]
获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；
[0229]
基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0230]
a9、如a8所述的旅游路线推荐方法，所述基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值的步骤，包括：
[0231]
根据所述用户评价信息确定用户评价级别；
[0232]
获取所述用户评价级别对应的分值修正系数；
[0233]
根据所述分值修正系数对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0234]
a10、如a1
‑
a9任一项所述的旅游路线推荐方法，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线的步骤，包括：
[0235]
根据所述行程推荐分值从大到小对所述候选行程集中各候选行程进行排序，以获得排序结果；
[0236]
在所述排序结果中选取前预设数量的候选行程作为待推荐旅游路线。
[0237]
a11、如a1
‑
a9任一项所述的旅游路线推荐方法，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示的步骤之后，还包括：
[0238]
接收用户发送的路线选择请求，对所述路线选择请求进行解析，以获得旅游路线标识；
[0239]
根据所述旅游路线标识确定对应的旅游路线；
[0240]
获取所述旅游路线中各景点的景点介绍信息；
[0241]
将所述旅游路线及所述景点介绍信息进行展示。
[0242]
a12、如a1
‑
a9任一项所述的旅游路线推荐方法，所述根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示的步骤之后，还包括：
[0243]
根据所述历史用户旅行轨迹集、所述行程推荐分值、所述候选行程集及所述待推荐旅游路线构建路线推荐报告；
[0244]
将所述路线推荐报告进行存储。
[0245]
本发明公开了b13、一种旅游路线推荐装置，所述旅游路线推荐装置包括以下模块：
[0246]
数据获取模块，用于获取多个不同用户的历史旅行轨迹，并根据所述历史旅行轨迹构建历史用户旅行轨迹集；
[0247]
景点匹配模块，用于将所述历史用户旅行轨迹集中各用户旅行轨迹分别与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得候选行程集；
[0248]
分值计算模块，用于确定所述候选行程集中各候选行程对应的行程推荐分值；
[0249]
路线推荐模块，用于根据所述行程推荐分值及所述候选行程集确定待推荐旅游路线，并将所述待推荐旅游路线进行展示。
[0250]
b14、如b13所述的旅游路线推荐装置，所述景点匹配模块，还用于对所述历史用户旅行轨迹集中的各用户旅行轨迹进行遍历，并将遍历到的用户旅行轨迹作为待处理用户旅行轨迹；将所述待处理用户旅行轨迹与预设景点数据库中各景点定位数据进行匹配，以获得与所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点；根据所述目标景点生成候选行程；在遍历结束时，根据生成的候选行程构建候选行程集。
[0251]
b15、如b14所述的旅游路线推荐装置，所述景点匹配模块，还用于根据预设景点数据库中各景点定位数据及预设区域划分距离生成各景点对应的景点区域；将所述待处理用户旅行轨迹经过的各个景点区域对应的景点作为所述待处理用户旅行轨迹对应的目标景点。
[0252]
b16、如b14所述的旅游路线推荐装置，所述景点匹配模块，还用于获取所述待处理用户旅行轨迹经过各景点区域的先后顺序；根据所述先后顺序将各目标景点组合为景点序
列，以获得候选行程。
[0253]
b17、如b13所述的旅游路线推荐装置，所述分值计算模块，还用于对所述候选行程集中的各候选行程进行遍历，并将遍历到的候选行程作为当前候选行程；获取所述当前候选行程对应的景点前置信息和景点后置信息；根据所述景点前置信息及景点后置信息确定丰富度分值；确定所述当前候选行程对应的行程紧密度分值；对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值；若所述候选行程集中不存在未被遍历过的候选行程，则结束对所述候选行程集中的各候选行程的遍历。
[0254]
b18、如b17所述的旅游路线推荐方法，所述分值计算模块，还用于对所述丰富度分值及所述行程紧密度分值求和，以获得评价分值；获取所述当前候选行程对应的用户评价信息；基于所述用户评价信息对所述评价分值进行修正，以获得所述当前候选行程对应的行程推荐分值。
[0255]
本发明公开了c19、一种旅游路线推荐设备，所述旅游路线推荐设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的旅游路线推荐程序，所述旅游路线推荐程序被处理器执行时实现如上所述的旅游路线推荐方法的步骤。
[0256]
本发明公开了d20、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有旅游路线推荐程序，所述旅游路线推荐程序执行时实现如上所述的旅游路线推荐方法的步骤。