考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法与流程

1.本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法。


背景技术：

2.近年来，随着社会经济的蓬勃发展，我国国民的旅游出行需求日益增多，旅游及其相关产业已成为国民经济新的增长点。
3.自由行成为旅游的新风尚，然而由于缺少对当地的了解，景点位置、游览性以及景点间的衔接方式都需要消耗过多的额外精力，给出行者造成困扰。另外从当地旅游市场和交通系统的角度而言，由于景点及路网的承载力有限，“挤在景点，堵在路上”的旅行现象渐渐为人们所熟知、所诟病，同时，杂乱、多源的信息及较高的行程规划成本也使难得的出行体验大打折扣。
4.人们日益增长的旅行需求及对于旅行品质化、个性化的需求促使行业创新建设进程加速，如何在保证高速度发展的同时进行高质量、高效率的发展，成为旅游及交通行业面临的新挑战。
5.因此，亟需发明一种融合多渠道数据，立足于游客个性化需求的旅游出行一体化规划系统，从而填补游客价值需求缺口，提升企业服务水平，并促进行业共同发展，助力旅游城市建设。


技术实现要素：

6.本发明的实施例提供了一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法，以实现为用户提供符合其个性化需求的一体化定制旅游方案。
7.为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
8.一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法，包括：
9.获取用户旅行需求，构建旅游出行动静态数据库；
10.根据用户旅行信息和旅游出行行为模型提取用户旅行偏好；
11.结合用户旅行需求、所述旅游出行动静态数据库和所述用户旅行偏好对旅游兴趣点顺序和兴趣点间的交通方式进行安排，生成旅游出行一体化规划方案。
12.优选地，所述的获取用户旅行需求，构建旅游出行动静态数据库，包括：
13.获取用户旅行需求，该用户旅行需求包括旅行目的地、旅行时长、旅行时间和旅行预算；
14.采集用户的旅行目的地的各旅游兴趣点信息，该旅游兴趣点信息包括各景点类别、景区等级、票价信息、开放时间和推荐游玩时间；景点周边各餐厅位置、餐厅类型、餐厅评价、人均消费；各酒店位置、酒店价格、酒店评价，将所有的旅游兴趣点信息组成综合兴趣点集合；
15.获取所述综合兴趣点中的旅游兴趣点之间交通出行属性信息，其中包括交通动态
信息、交通方式的基本出行时间、基本出行费用、换乘次数、步行距离、发车频率、等待时间、可靠性、舒适性、兴趣点周边公交信息和配套停车位；
16.获取所述综合兴趣点中的旅游兴趣点的动态信息，所述兴趣点动态信息为兴趣点的实时状况，能够反映兴趣点在不同时段的吸引力；
17.获取出行日期的天气情况；
18.将所述旅游兴趣点属性、旅游兴趣点之间交通出行属性、兴趣点和交通的动态信息、以及实时天气情况组成旅游出行动静态数据库。
19.优选地，所述的根据用户旅行信息和旅游出行行为模型提取用户旅行偏好，包括：
20.通过用户在注册时填写旅游出行问卷获取用户旅行信息，该用户旅行信息包括个人属性、旅行记录和旅行意愿，构建用户的旅游出行行为模型，基于所述用户旅行信息利用旅游出行行为模型计算并量化用户在旅游出行中对不同属性的旅游兴趣点和交通方式的喜爱程度，将用户对不同属性的旅游兴趣点和交通方式的喜爱程度作为用户旅行偏好；
21.按照设定的时间间隔对所述用户旅行偏好进行更新。
22.优选地，所述的构建用户的旅游出行行为模型，包括：
23.确定影响用户旅游出行的影响因素，该影响因素包括兴趣点属性、交通出行属性、天气因素和用户个人属性，所述用户个人属性包含年龄、性别、职业、月收入和年旅行次数；
24.构建用户旅游出行的潜变量，该潜变量α
n
表示旅游出行中难以直接被观测的出行偏好，潜变量的计算公式为：
25.α
n
＝γ
a
z
n
ζ
n
,ζ
n
～n(0,σ
ζ
)
26.式中，z
n
表示用户n的个人属性变量组成的向量；γ
a
表示待定系数向量；ζ
n
表示随机变量，假设随机变量服从正态分布，均值为0，标准差σ
ζ
为1，用于捕捉潜变量中的随机部分；
27.捕捉潜变量与测量指标之间的关系，所述测量指标为用户的出行态度问题回答，潜变量与测量指标之间的关系表达式为：
[0028][0029][0030]
式中，表示被调查者n对于第s个问题一个连续的潜变量；γ
s,c
和γ
s,m
分别表示对应的截距和系数；ν
s,n
表示随机变量，该变量假设服从正态分布，均值为0，标准差为σ
s
。i
s,n
表示第n个出行者的第s个问题的回答结果，j
s,i
表示第s个问题中的第i个回答值，τ
s,i
表示对应于j
s,i
的临界值，其中规定τ
s,i
≥τ
s,i
‑1；
[0031]
采用潜在分类方法构建效用函数，用户n在不同程度上属于不同的用户类型，则选
择备选项c的效用u
n,c
为：
[0032]
式中，π
nq
为被用户n在对第q类人群的隶属度，计算方式为：
[0033][0034]
式中，z
n
表示个人属性因素组成的向量；γ
q
表示待定系数向量；δ
q
为分类固定项；q为用户类型的数量；
[0035]
v
c,q
为第q类用户选择备选项c的获得效用，计算方式为：
[0036]
v
c,q
＝β0 β
s,q
z
s
β
t,q
z
t
[0037]
式中，β0为选择的固定项，β
s,q
为第q类用户与兴趣点相关变量的特征参数向量，z
s
为兴趣点属性因素组成的向量，β
t,q
为第q类用户交通相关变量的特征参数向量，z
t
为交通属性因素组成的向量。特别的，天气因素的影响体现在兴趣点属性因素和交通属性因素中，存在天气属性与兴趣点和交通属性的交叉影响；
[0038]
通过既有用户的旅行记录、意愿调查和个人属性信息，通过极大似然法确定能够使所有的已知用户的选择概率达到最大时，各参数β和γ的取值；
[0039]
效用函数u
n,c
即为用户n对兴趣点c和到达兴趣点c的交通方式的旅行偏好，包含了兴趣点属性因素、交通属性因素和天气因素，通过特征参数向量反应用户对各属性因素的偏好信息。
[0040]
优选地，所述的结合用户旅行需求、所述旅游出行动静态数据库和所述用户旅行偏好对旅游兴趣点顺序和兴趣点间的交通方式进行安排，生成旅游出行一体化规划方案，包括：
[0041]
设置目标函数为：
[0042][0043][0044][0045]
其中，i表示起点兴趣点，j表示终点兴趣点，m表示交通方式，k表示影响因素；n表示兴趣点集合；m表示交通方式集合；k表示影响因素集合；
[0046]
z为目标函数，表示旅游出行的全程效用，由每个单次行程效用组成；为决策变量，表示兴趣点及交通方式选择与否；
[0047]
表示从兴趣点i到兴趣点j采用交通方式m，并在兴趣点j停留的效用，即单次行程效用，由用户旅游出行偏好获得；β
k
为因素k的特征参数；为兴趣点j及其到达方式m的特征属性；
[0048]
结合旅游出行的实际情况和用户请求中的限制条件，建立动态时间窗的径路约
束，按照约束的类型包含：
[0049]
兴趣点约束，基于vrp模型，建立动态时间窗的游客游玩线路的径路约束，保证用户不重复地经过可选兴趣点，在不做特殊要求下返回出发点；
[0050]
单次约束，要求除出发和结束地点外的每个可选兴趣点最多前往一次，对任意一个兴趣点j，所有的兴趣点i只有一个能到，且只可以用一种交通方式，计算方式如下：
[0051][0052]
对出发地点和结束地点为同一地点时，闭环约束的计算方式如下：
[0053][0054]
若在用户请求中要求前往指定的兴趣点j，所有兴趣点i一定有个能到达，且只可以用一种交通方式，则兴趣点约束的计算方式如下：
[0055][0056]
当用户请求中要求的出行方式中存在交通工具限制或要求使用特殊的交通工具，则构建对应的交通方式m集合；
[0057]
时间窗约束：当时，兴趣点j由兴趣点i的开始时间和服务时间和路途行程时间决定，在动态时间窗下，服务时间和路途行程时间为考虑排队、拥挤和管制的实时时间，下一个兴趣点由上一个兴趣点开始时间、停留时间和路途行程时间决定，计算方式如下：
[0058][0059][0060]
式中，t
i
为兴趣点i的到达时间；svt
i
为兴趣点i的正常停留时间，根据兴趣点建议停留时间和用户旅行偏好获得；wt
i
(t
i
)为兴趣点i由于特殊情况带来的附加时间，为从兴趣点i到兴趣点j的路途行程时间，路途行程时间随路况情况发生变化，体现路途行程时间的动态性；b是正数，以控制兴趣点i到兴趣点j的行程是否存在；
[0061]
时间约束和费用约束：依据时间窗计算全程耗时，不能超过用户请求预设时间上限；依据兴趣点和交通方式计算全程费用，不能超过用户请求预设费用上限。
[0062][0063][0064]
式中，全程耗时为每个兴趣点的基本停留时间svt
i
，等待时间wt
i
(t
i
)和兴趣点间的路途行程时间之和；全天费用由兴趣点支出c
i
和交通出行支出两部分共同构成。
[0065]
求解获得使目标函数最大化的解作为推荐方案，求解结果中包含了出行兴趣点选择、顺序安排及出行方式的安排结果，输出兴趣点和交通方式的一体化规划方案，该规划方案包含兴趣点选择、兴趣点顺序和兴趣点间交通出行方式的一体化规划方案。
[0066]
优选地，所述目标函数考虑兴趣点属性、交通方式属性作为影响因素，影响因素权重由用户旅行偏好获得。
[0067]
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明通过分析用户旅游出行偏好，充分考虑旅游中的各兴趣点属性和兴趣点间的交通属性，为用户提供符合其个性化需求的兴趣点推荐、游玩顺序安排、出行方式和路径规划的一体化定制旅游方案。
[0068]
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0069]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0070]
图1为本发明实施例提供的一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法的处理流程图；
[0071]
图2为本发明实施例提供的一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法的用户偏好建模模型构架图。
[0072]
图3为本发明实施例提供的一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法的用户旅行潜变量测量指标体系。
具体实施方式
[0073]
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
[0074]
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
[0075]
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0076]
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
[0077]
本发明实施例公开的一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理步骤：
[0078]
步骤s1：获取用户旅行需求，构建旅游出行动静态数据库。
[0079]
s11：获取用户旅行需求。
[0080]
用户向系统发起旅行规划请求，用户在规划请求中提供旅行目的地(单个城市、周边多个地区)、旅行时长(半日游、一日游、多日游)、旅行时间和旅行预算。可选的，用户指定意向地点和出行方式，如指定住宿地点和必玩景点，指定出行方式为自驾出行。
[0081]
s12：构建旅游出行静态数据库。
[0082]
获取旅游兴趣点属性，旅游兴趣点属性包括兴趣点类型、所在位置、开放时间、消费价格和所在环境能够反应兴趣点特征的属性。采集目的地各旅游兴趣点信息，采集各景点类别(自然风光、名胜古迹、博物馆故居、公园乐园、大型商圈、特色街会、宗教庙会、建筑人文)、景区等级(1
‑
5a)、景点评价值、热度(搜索次数、游玩热度)、票价信息、开放时间、推荐游玩时间；采集景点周边各餐厅位置、餐厅类型、餐厅评价、人均消费；采集目的地各酒店位置、酒店价格、酒店评价，组成综合兴趣点集合，作为目的地的备选兴趣点集合。优选地，通过对旅行出行类、旅行攻略类及地图导航类网络信息资源整合获取兴趣点属性。
[0083]
获取交通出行属性，采集兴趣点之间可选的交通方式的基本出行时间、基本出行费用、换乘次数、步行距离、发车频率、等待时间、可靠性、舒适性、兴趣点周边公交信息和配套停车位。所述基本出行时间和基本出行费用为在不考虑拥挤和排队情况下的出行时间和出行费用。
[0084]
s13：获取旅游出行动态信息。。
[0085]
获取兴趣点动态信息。所述兴趣点动态信息为兴趣点的实时状况，能够反映兴趣点在不同时段的吸引力。优选地，兴趣点动态信息包括实时拥挤度(人流较少、人流适中、人流较多)、排队等待时间、限流措施、临时封闭情况、特殊活动和折扣促销动态信息。优选地，通过兴趣点公开发布的实时信息采集获取兴趣点动态信息，通过与兴趣点合作对接获取兴趣点的动态信息。
[0086]
获取交通动态信息。所述交通动态信息为兴趣点之间的交通状况，受出行时段和偶发事故的影响可能出现拥堵情况影响旅行体验。优选地，交通动态信息包括临时交通管制、未来出行时间预测、交通方式的等候时间、出行费用浮动情况。优选的，通过地图导航api接口，获取兴趣点之间的交通动态信息，获取实时交通出行方案，从而规避管制区域，避让拥堵路线和拥堵时段。
[0087]
获取出行日期的天气情况。优选地，天气情况包括分时的高温、雨雪和雾霾情况。
[0088]
将所述旅游兴趣点属性、旅游兴趣点之间交通出行属性、兴趣点和交通的动态信息、以及实时天气情况组成旅游出行动静态数据库。
[0089]
步骤s2：根据用户信息和旅游出行行为模型提取用户旅行偏好。构建旅游出行行为模型，通过用户信息计算并量化用户在旅游出行中对不同属性的旅游兴趣点和交通方式的喜爱程度，作为用户旅行偏好。
[0090]
s21：获取用户旅行信息。用户在注册时通过填写旅游出行问卷调查获取个人属性、旅行记录和旅行意愿。获取用户的个人属性，包含年龄、性别、职业、月收入和年旅行次数。可选地，用户填写近一年的旅行记录，包含浏览的景点、交通方式、住宿类型、旅行花销；用户填写旅行意愿调查：用户在设定的景点和交通方式中选择最具意愿的旅行选项。
[0091]
s22：图2为本发明实施例提供的一种考虑用户旅行需求和偏好的旅游出行一体化规划方法的用户偏好建模模型构架图，如图2所示，在针对用户偏好提取的方法中，本发明给出一种行为建模的方式，能够识别并量化影响用户选择行为的因素，是行为学中常用的
一种建模方式。
[0092]
s221：确定影响因素。考虑影响用户旅游出行的影响因素，进一步包含：s12中兴趣点属性和交通出行属性、s13中兴趣点、交通和天气动态信息、s21中用户旅行信息。所述用户个人属性包含年龄、性别、职业、月收入和年旅行次数。上述影响因素作用于s222的效用函数中。
[0093]
构建旅游出行潜变量，表征用户出行态度的影响。
[0094]
构建出行潜变量α
n
用以表示旅游出行中难以直接被观测的出行偏好，潜变量的计算公式为：
[0095]
α
n
＝γ
a
z
n
ζ
n
,ζ
n
～n(0,σ
ζ
)
[0096]
式中，z
n
表示用户n的个人属性变量组成的向量；γ
a
表示待定系数向量；ζ
n
表示随机变量，假设随机变量服从正态分布，均值为0，标准差σ
ζ
为1，用于捕捉潜变量中的随机部分。
[0097]
如图3，实施案例中以游览时间性、游览经济性、景点专一性、景点推荐性、出行感受和环保意识作为6个潜变量。
[0098]
捕捉潜变量与测量指标之间的关系，所述测量指标为用户的出行态度问题回答。实施案例中设计了23个态度相关问题分别对应上述6个潜变量，均采用了5级量表式的问法，为避免回答结果的非线性，采用序列logit模型来进行描述。
[0099]
潜变量与测量指标之间的关系表达式为：
[0100][0101][0102]
式中，表示被调查者n对于第s个问题一个连续的潜变量；γ
s,c
和γ
s,m
分别表示对应的截距和系数；ν
s,n
表示随机变量，该变量假设服从正态分布，均值为0，标准差为σ
s
。i
s,n
表示第n个出行者的第s个问题的回答结果，j
s,i
表示第s个问题中的第i个回答值，τ
s,i
表示对应于j
s,i
的临界值，其中规定τ
s,i
≥τ
s,i
‑1。
[0103]
通过23个测量指标获得6个潜变量与个人属性变量的测量结果，作为用户的出行态度，潜变量与个人属性变量共同用于效用函数的构建中。
[0104]
s222：构建效用函数。不同类型用户旅游出行的决策模式存在差异，在考虑用户异质性情况下，采用潜在分类方法构建效用函数。用户n在不同程度上属于不同的用户类型，则选择备选项c的效用u
n,c
为：
[0105][0106]
式中，π
nq
为被用户n在对第q类人群的隶属度，计算方式为：
[0107][0108]
式中，z
n
表示个人属性因素组成的向量；γ
q
表示待定系数向量；δ
q
为分类固定项；q为用户类型的数量；
[0109]
v
c,q
为第q类用户选择备选项c的获得效用，计算方式为：
[0110]
v
c,q
＝β0 β
s,q
z
s
β
t,q
z
t
[0111]
式中，β0为选择的固定项，β
s,q
为第q类用户与兴趣点相关变量的特征参数向量，z
s
为兴趣点属性因素组成的向量，β
t,q
为第q类用户交通相关变量的特征参数向量，z
t
为交通属性因素组成的向量。特别的，天气因素的影响体现在兴趣点属性因素和交通属性因素中，存在天气属性与兴趣点和交通属性的交叉影响；
[0112]
优选地，所述部分兴趣点及交通属性变量随外部环境变化发生改变，不同时段的取值存在差异。
[0113]
s223：通过既有用户的旅行记录、意愿调查和个人属性信息，通过极大似然法确定能够使所有的已知用户的选择概率达到最大时，各参数β和γ的取值；
[0114]
效用函数u
n,c
即为用户n对兴趣点c和到达兴趣点c的交通方式的旅行偏好，包含了兴趣点属性因素、交通属性因素和天气因素，通过特征参数向量反应用户对各属性因素的偏好信息。效用函数用于s31中旅游出行目标函数的计算。
[0115]
s23：根据用户旅行信息提取并定期更新用户偏好。
[0116]
s231：对首次使用的用户，根据注册时填写的用户旅行信息，应用所述旅游出行行为模型，获得量化的旅游出行用户偏好。
[0117]
s232：以一个月为周期，通过用户的使用记录更新旅游出行行为模型对用户的标定结果，更新用户偏好。
[0118]
步骤s3：旅游出行方案规划。
[0119]
考虑旅游出行动静态数据和用户旅行偏好，兼顾兴趣点选择和兴趣点间的交通出行安排，对用户兴趣点选择、游玩顺序和交通方式进行一体化规划，构建旅游及交通一体化出行方案。所述旅游出行一体化规划进一步包含步骤：
[0120]
s31：设置目标函数，综合考虑所述s1、s2中的来自兴趣点、交通出行、天气和用户个人多个方面的因素，目标函数为：
[0121][0122][0123][0124]
其中，i表示起点兴趣点，j表示终点兴趣点，m表示交通方式，k表示影响因素；n表示兴趣点集合；m表示交通方式集合；k表示影响因素集合。
[0125]
z为目标函数，表示旅游出行的全程效用，由每个单次行程效用组成；为决策变量，表示兴趣点及交通方式选择与否。
[0126]
表示从兴趣点i到兴趣点j采用交通方式m，并在兴趣点j停留的效用，即单次行程效用，由所述s2用户旅游出行偏好获得；β
k
为因素k的特征参数；为兴趣点j及其到达方式m的特征属性。
[0127]
s32：生成约束，结合旅游出行的实际情况和用户请求中的限制条件，建立动态时间窗的径路约束，按照约束的类型进一步包含：
[0128]
s321：兴趣点约束，基于vrp(vehicle route problem)模型，建立动态时间窗的游客游玩线路的径路约束，保证用户不重复地经过可选兴趣点，在不做特殊要求下返回出发点。
[0129]
单次约束，要求每个可选兴趣点最多(除出发和结束地点外)前往一次，对任意一个兴趣点j，所有的兴趣点i只有一个能到，且只可以用一种交通方式，计算方式如下：
[0130][0131]
优选地，闭环约束，若出发地点和结束地点非同一位置，则省略该约束，对出发地点和结束地点为同一地点时，保证旅行计划为一个闭环，约束计算方式如下：
[0132][0133]
可选地，指定兴趣点约束，若在用户请求中要求前往指定的兴趣点j，所有兴趣点i一定有个能到达，且只可以用一种交通方式，计算方式如下：
[0134][0135]
可选地，指定的交通方式，用户请求中要求的出行方式中存在交通工具限制或要求使用特殊的交通工具，构建对应的交通方式m集合。
[0136]
s322：时间窗约束。当时，兴趣点j由兴趣点i的开始时间和服务时间和路途行程时间决定。在动态时间窗下，服务时间和路途行程时间为考虑排队、拥挤和管制的实时时间，能够应对延误和突发情况。下一个兴趣点由上一个兴趣点开始时间、停留时间和路途行程时间决定，计算方式如下：
[0137][0138][0139]
式中，t
i
为兴趣点i的到达时间；svt
i
为兴趣点i的正常停留时间，根据兴趣点建议停留时间和用户旅行偏好获得；wt
i
(t
i
)为兴趣点i由于特殊情况带来的附加时间，如拥挤排队和限流；为从兴趣点i到兴趣点j的路途行程时间，路途行程时间随路况情况发生变化，体现路途行程时间的动态性；b是一个较大的正数，以控制兴趣点i到兴趣点j的行程是否存在。
[0140]
s323：时间约束和费用约束。依据时间窗计算全程耗时，不能超过用户请求预设时间上限；依据兴趣点和交通方式计算全程费用，不能超过用户请求预设费用上限。
[0141][0142][0143]
式中，全程耗时为每个兴趣点的基本停留时间svt
i
，等待时间wt
i
(t
i
)和兴趣点间的路途行程时间之和；全天费用由兴趣点支出c
i
和交通出行支出两部分共同构成。
[0144]
s33：形成方案。求解获得使目标函数最大化的解和其他较大的可行解作为推荐方案，求解结果中包含了出行兴趣点选择、顺序安排及出行方式的安排结果，输出兴趣点和交通方式的一体化规划方案，该规划方案包含兴趣点选择、兴趣点顺序和兴趣点间交通出行方式的一体化规划方案。将推荐方案反馈给用户，由用户确定最终出行方案，并将选择结果保存入用户旅行信息记录中。
[0145]
优选地，规划方案能够被用于旅游出行预约中，根据规划方案中各兴趣点的顺序和时间安排，实现预约出行，进一步减少用户不必要的等待时间，提升旅游出行服务质量。
[0146]
综上所述，本发明实施例的方法生成的旅游出行一体化规划方案能够应用于旅游出行预约中，为用户提供一体化出行服务。本发明针对日益增长的旅行个性化需求，一方面考虑用户出行即服务的便捷性，另一方面考虑了景点和路网的承载力，引导游客，缓解旅游拥堵问题并促进旅游和交通行业融合发展。
[0147]
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
[0148]
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0149]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0150]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。