基于主题多样性的旅游景点动态推荐算法及装置的制作方法

技术特征：
1.基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：包括以下步骤，s101：收集游客基础信息及扩展信息，从旅游门户网站和社交网站收集游客的基础信息和扩展信息；s102：收集景点的基础信息，从旅游门户网站和景点官方网站收集景点的基础信息；s103：度量游客自身偏好变化，运用lda模型得到游客在不同时刻对各个主题的偏好，通过两个时刻的偏好差值来量化游客的偏好变化；s104：度量考虑社交关系及潮流趋势导致的游客偏好变化，游客的社交关系对其偏好具有明显影响，并且随着时间推移，景点的整体潮流趋势也会发生变化，进而影响游客的偏好，通过这个两个方面计算某一时间段游客的偏好变化；s105：游客预测评分计算，基于所述s103和s104中游客偏好变化分析相对应旅游景点的游客预测评分；s106：正式推荐景点生成，基于所述s105计算得到的预测评分，按照预测评分的高低生成正式推荐景点集，并以可视化的形式推荐给目标游客；s107：评估游客预测评分的综合性能，将推荐给游客的景点集的预测评分与游客的真实评分进行对比，若对比数据差异大，说明游客u的偏好发生了变化；基于游客当前偏好和在某一时刻的真实评分，可以使用随机梯度下降算法对游客的偏好进行动态更新，并将更新后的游客动态预测评分生成推荐景点集，并以可视化的形式重新推荐给目标游客。2.根据权利要求1所述的基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：所述s103中，游客u在t1时刻到t
n
时刻的主题偏好变化量记为其计算如公式
①
所示，所示，可以准确度量游客在各个主题上偏好程度的改变；除了主题偏好之外，游客u在t1时刻到t
n
时刻的季节流行度偏好、距离偏好和游客偏见会发生变化，并影响游客对景点的偏好程度，对季节流行度偏好变化记为距离偏好变化记为和游客偏见变化记为其各自的计算如公式
②③④
所示：所示：所示：用来表示游客u在t1时刻的整体偏好，其计算如公式
⑤
所示：假设用k个维度来描述游客的主题偏好，游客u在t1时刻的偏好则有k 3个维度，游客u在t1时刻到t
n
时刻的整体偏好变化量如公式
⑥
所示：
所述s104中，从相似邻居v偏好漂移的角度预测的游客u在时刻到t
n
时刻的偏好漂移，其计算公式如
⑦
所示：公式
⑦
中，sim(u,v)表示相似性度量函数，t表示时刻到t
n
时刻的时间段,表示时刻到t
n
时刻之间有评分的游客集合，neighbour(u)表示时刻到t
n
时刻之间游客u的邻居集合；随着时间推移，景点的整体潮流趋势也会发生变化，进而影响游客的偏好，在预测在时刻到t
n
时刻的整体潮流漂移的时候，采用所有游客的偏好变化来预测整体潮流漂移，如公式
⑧
所示：公式
⑧
中的表示游客集合中的游客数量；所述s105中，游客预测评分计算，基于所述s103和s104中游客偏好变化的分析，提出游客预测评分计算公式
⑨
，公式
⑨
中，e为景点-主题矩阵，μ为用户平均评分，b
u
和b
i
分别表示游客偏见和景点偏见，和分别表示示景点i在时刻的季节流行度和远近程度。3.根据权利要求2所述的基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：所述s107中，推荐给目标游客景点集的时间与游客反馈真实评分的时间较短，景点的主题特征分布、景点偏见和平均评分不会在发生明显变化，针对某一景点j的预测评分与实际评分差异大，说明游客u的偏好发生了变化；基于游客当前偏好和在时刻的真实评分，可以使用随机梯度下降算法对游客u的偏好进行动态更新，其计算游客的动态预测评分，其计算公式如下，
公式
⑩
中，η表示随机梯度下降中的学习率,λ1表示随机梯度下降中的正则化率。4.根据权利要求3所述的基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：所述公式
⑩
中η＝0.01和λ1＝0.002。5.根据权利要求1所述的基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：所述s101中，基础信息包括但不限于年龄、性别、收入、家庭构成、学历、工作性质、好友关系、点赞关系、关注关系；扩展信息包括但不限于游客曾经访问的景点信息、时间信息、入住酒店信息、游客对景点的评论及评分。6.根据权利要求1所述的基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，其特征在于：所述s102中，从旅游门户网站和景点官方网站收集景点的基础信息包括但不限于景点基本介绍、门票价格、开放时间、游客接待量。7.一种基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法的装置，其特征在于：包括数据数据抓取模块、候选景点生成模块、性能评估模块；所述数据抓取模块，用于旅游景点动态推荐方法在互联网上抓取和收集游客基本信息、历史旅游记录、景点描述信息；所述候选景点生成模块保护，用于根据游客动态偏好及景点特征生成候选的推荐景点列表；所述推荐景点生成模块，用于在候选景点列表中进一步考虑景点的流行度、热度等指标，生成考虑多样性的正式推荐景点集；所述结果推送模块，用于旅游景点动态推荐方法生成的推荐结果以可视化的形式推荐给目标游客；性能评估模块，所述性能评估模块，用于旅游景点动态推荐方法推荐结果的精度、响应率、召回率等指标进行全面分析，评估算法的综合性能。

技术总结
本发明属于旅游信息服务技术领域，具体涉及基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法及装置。本发明公开了基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，包括以下步骤，S101：收集游客基础信息及扩展信息，S102：收集景点的基础信息，S103：度量游客自身偏好变化，S104：度量考虑社交关系及潮流趋势导致的游客偏好变化，S105：游客预测评分计算，S106：正式推荐景点生成，S107：评估游客预测评分的综合性能；本发明能够面向游客实现考虑多样性的动态个性化旅游景点推荐，进而提升旅游景点的推荐效果；本方法在进行景点推荐时具有最高的精度，因而具有优良的性能。优良的性能。优良的性能。


技术研发人员：黄超 曹畅 李漪阳 黄洁 苏宇
受保护的技术使用者：南京广电猫猫网络科技有限公司
技术研发日：2020.10.29
技术公布日：2021/11/26