一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统及方法

1.本发明属于智慧旅游技术领域，具体是一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统及方法。
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背景技术：

3.智慧旅游，也被称为智能旅游。就是利用云计算、物联网等新技术，通过互联网和移动互联网，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息，及时发布，让人们能够及时了解这些信息，及时安排和调整工作与旅游计划，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果。智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。同时目标匹配也用于智慧旅游领域内。
4.现有技术中，智慧旅游内的目标匹配无法根据游客实际情况，排除游客不会选择的旅游区域以及筛选游客会选择的旅游区域，以至于降低了游客的旅游质量同时增加了游客进行区域选择耗费的时间，降低了智慧旅游的智能化性能；为此，我们提出一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统及方法。
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技术实现要素：

6.针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统及方法，对实时旅游用户进行实时分析，判定实时旅游用户的对应特征，从而根据对应特征将实时旅游用户合理匹配旅游位置，提高了智慧旅游的管控效率，同时能够提高智慧旅游对应目标匹配的准确性，促进区域旅游行业发展的同时能够增强旅游用户出行的旅游；将当前旅游用户的历史特征进行分析，从而提高了智慧旅游对应目标匹配的准确性，将待出行的分析对象进行实时特征分析，通过待出行分析对象的实时特征分析，根据实时特征与历史特征进行比较，从而提高了智慧旅游的目标匹配准确性，增强了用户旅游的出行质量；将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选，通过目标匹配以及大数据分析根据分析对象历史出行进行区域排除，提高了游客出行质量，从而增强了智能旅游的工作效率。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统，包括服务器、历史特征分析单元、实时特征分析单元、目标匹配分析单元以及实时匹配分析单元；服务器将当前旅游用户标记为分析对象，服务器生成历史特征分析信号并将历史特征分析信号发送至历史特征分析单元，历史特征分析单元接收到历史特征分析信号后，将当前旅游用户的历史特征进行分析；并通过分析获取到历史特征信息且将历史特征信息发送至服务器；服务器接收到历史特征信息后，生成实时特征分析信号并将实时特征分析信号发送至实时特征分析单元，实时特征分析单元接收到实时特征分析信号后，将待出行
的分析对象进行实时特征分析；通过历史特征信息和实时特征信息分析获取到预设区域，并将各个预设区域对应名称发送至服务器；服务器接收到各个预设区域的对应名称后，生成目标匹配信号并将目标匹配信号发送至目标匹配分析单元，目标匹配分析单元接收到目标匹配信号后，将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选；通过筛选获取到选中区域并将选中区域发送至服务器；服务器生成实时匹配分析信号并将实时匹配分析信号发送至实时匹配分析单元，实时匹配分析单元接收到实时匹配分析信号后，将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格。
8.进一步地，历史特征分析单元的历史特征分析过程如下：将分析对象进行历史特征分析，采集到分析对象历史出行的时间段，并将其标记为历史旅游时间段，随后将历史旅游时间段进行分析，采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游的最高消费金额与最低消费金额，并通过历史旅游时间段内分析对象出行旅游的最高消费金额与最低消费金额构建消费金额区间，同时将对应消费金额区间标记为历史消费数据；采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游的平均时长，并将历史旅游时间段内分析对象出行旅游的平均时长标记为历史时长数据；采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游对应区域的最高温度值和最低温度值，并通过历史旅游时间段内分析对象出行旅游对应区域的最高温度值和最低温度值构建温度数据区域，同时将对应温度数值区域标记为历史温度数据；将历史消费数据、历史时长数据以及历史温度数据统一标记为历史特征信息，并将对应分析对象的历史特征信息发送至服务器。
9.进一步地，实时特征分析单元的实时特征分析过程如下：采集到待出行的分析对象对应预算金额、预计时长以及预设区域温度值，并将待出行的分析对象对应预算金额、预计时长以及预设区域温度值统一标记为实时特征信息，将实时特征信息与服务器内对应分析对象的历史特征信息进行一一数据比对，若实时特征信息内各个数据均处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将对应历史特征信息对应的区域标记为预选区域；若实时特征信息内各个数据均未处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将对应历史特征信息对应的区域标记为排除区域；若实时特征信息内各个数据未均处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将处于历史特征信息内数据范围内的实时特征信息对应数据进行采集，并将其标记为符合特征子数据；将未处于历史特征信息内数据范围内的实时特征信息对应数据进行采集，并将其标记为未符合特征子数据；将符合特征数据进行分析，在对应分析对象在历史出行过程中，若历史选择的出行区域存在未符合特征子数据则将对应未符合子数据标记为分析对象的低兴趣数据，历史选择的出行区域存在符合特征子数据，将存在的符合特征字数标记为分析对象的高兴趣数据；若历史未选择的出行区域存在符合特征子数据则将对应符合特征子数据标记为分析对象的无关数据；若历史未选择的出行区域存在未符合特征子数据则将对应未符合特征子数据标记为分析对象的敏感数据；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为高兴趣数据，且未符合特征子数据为敏感数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为高兴趣数据，且未符合特征子数据为低兴趣数据，则将对应高兴趣数据和低兴趣数据的对应数量进行比对，若高兴趣数据的数量高于低兴趣数据的数量，则将对应高兴趣数据对应的区域标记为预选区域；若高兴趣数据的数量未高
于低兴趣数据的数量，则将对应低兴趣数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为无关数据，且未符合特征子数据为敏感数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为无关数据，且未符合特征子数据为低兴趣数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；将获取的预设区域进行采集并将各个预设区域对应名称发送至服务器。
10.进一步地，目标匹配分析单元目标匹配分析过程如下：将预设区域设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个预设区域的旅游人数增长数量以及对应游客的好评数量，并将各个预设区域的旅游人数增长数量以及对应游客的好评数量分别标记为zci和hpi；采集到各个预设区域对应重复游玩游客的数量，并将各个预设区域对应重复游玩游客的数量标记为sli；通过公式获取到预设区域的匹配系数xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；将预设区域的匹配系数xi与匹配系数阈值进行比较：若预设区域的匹配系数xi超过匹配系数阈值，则将对应预设区域标记为选中区域；若预设区域的匹配系数xi未超过匹配系数阈值，则将对应预设区域标记为未选中区域；将选中区域对应名称发送至服务器；服务器接收到选中区域后，将对应选中区域按照对应匹配系数数值从高到低的顺序进行排序，并将排序第一的选中区域标记为对应分析对象的旅行区域，并将旅行区域发送至对应分析对象的手机终端。
11.进一步地，实时匹配分析单元的实时匹配分析过程如下：将实时分析对象在对应旅行区域的游玩时间段进行采集，并将其标记为匹配分析时间段，采集到匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率以及对应高兴趣数据的数值浮动值，并将匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率以及对应高兴趣数据的数值浮动值分别与出现频率阈值和数值浮动值阈值进行比较：若匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率超过出现频率阈值，或者对应高兴趣数据的数值浮动值超过数值浮动值阈值，则判定匹配分析时间段内分析对象的旅行质量不合格，生成匹配分析不合格信号并将匹配分析不合格信号发送至服务器；若匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率未超过出现频率阈值，且对应高兴趣数据的数值浮动值未超过数值浮动值阈值，则判定匹配分析时间段内分析对象的旅行质量合格，生成匹配分析合格信号并将匹配分析合格信号发送至服务器。
12.进一步地，一种基于大数据的智慧旅游目标匹配方法，具体目标匹配方法步骤如下：步骤一、历史特征分析，服务器生成历史特征分析信号并将历史特征分析信号发送至历史特征分析单元，历史特征分析单元接收到历史特征分析信号后，将当前旅游用户的历史特征进行分析；并通过分析获取到历史特征信息且将历史特征信息发送至服务器；步骤二、实时特征分析，通过实时特征分析单元将待出行的分析对象进行实时特征分析；通过历史特征信息和实时特征信息分析获取到预设区域，并将各个预设区域对应名称发送至服务器；
步骤三、目标匹配分析，通过目标匹配分析单元将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选；通过筛选获取到选中区域并将选中区域发送至服务器；步骤四、实时匹配分析，通过实时匹配分析单元将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格。
13.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明中，对实时旅游用户进行实时分析，判定实时旅游用户的对应特征，从而根据对应特征将实时旅游用户合理匹配旅游位置，提高了智慧旅游的管控效率，同时能够提高智慧旅游对应目标匹配的准确性，促进区域旅游行业发展的同时能够增强旅游用户出行的旅游；将当前旅游用户的历史特征进行分析，从而提高了智慧旅游对应目标匹配的准确性，将待出行的分析对象进行实时特征分析，通过待出行分析对象的实时特征分析，根据实时特征与历史特征进行比较，从而提高了智慧旅游的目标匹配准确性，增强了用户旅游的出行质量；将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选，通过目标匹配以及大数据分析根据分析对象历史出行进行区域排除，提高了游客出行质量，从而增强了智能旅游的工作效率；将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格，体现了智慧旅游的智能化，同时能够提高了游客的旅行质量，提高了智能旅游的工作效率。
14.附图说明
15.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
16.图1为本发明的整体系统框图。
17.具体实施方式
18.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
19.请参阅图1所示，一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统，包括服务器、历史特征分析单元、实时特征分析单元、目标匹配分析单元以及实时匹配分析单元；其中，服务器与历史特征分析单元、实时特征分析单元、目标匹配分析单元以及实时匹配分析单元均为双向通讯连接；服务器对实时旅游用户进行实时分析，判定实时旅游用户的对应特征，从而根据对应特征将实时旅游用户合理匹配旅游位置，提高了智慧旅游的管控效率，同时能够提高智慧旅游对应目标匹配的准确性，促进区域旅游行业发展的同时能够增强旅游用户出行的旅游质量，服务器将当前旅游用户标记为分析对象，同时生成历史特征分析信号并将历史特征分析信号发送至历史特征分析单元，历史特征分析单元接收到历史特征分析信号后，将当前旅游用户的历史特征进行分析，从而提高了智慧旅游对应目标匹配的准确性，具体历史特征分析过程如下：
将分析对象进行历史特征分析，采集到分析对象历史出行的时间段，并将其标记为历史旅游时间段，随后将历史旅游时间段进行分析，采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游的最高消费金额与最低消费金额，并通过历史旅游时间段内分析对象出行旅游的最高消费金额与最低消费金额构建消费金额区间，同时将对应消费金额区间标记为历史消费数据；采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游的平均时长，并将历史旅游时间段内分析对象出行旅游的平均时长标记为历史时长数据；采集到历史旅游时间段内分析对象出行旅游对应区域的最高温度值和最低温度值，并通过历史旅游时间段内分析对象出行旅游对应区域的最高温度值和最低温度值构建温度数据区域，同时将对应温度数值区域标记为历史温度数据；将历史消费数据、历史时长数据以及历史温度数据统一标记为历史特征信息，并将对应分析对象的历史特征信息发送至服务器；服务器接收到历史特征信息后，生成实时特征分析信号并将实时特征分析信号发送至实时特征分析单元，实时特征分析单元接收到实时特征分析信号后，将待出行的分析对象进行实时特征分析，通过待出行分析对象的实时特征分析，根据实时特征与历史特征进行比较，从而提高了智慧旅游的目标匹配准确性，增强了用户旅游的出行质量，具体实时特征分析过程如下：采集到待出行的分析对象对应预算金额、预计时长以及预设区域温度值，并将待出行的分析对象对应预算金额、预计时长以及预设区域温度值统一标记为实时特征信息，将实时特征信息与服务器内对应分析对象的历史特征信息进行一一数据比对，若实时特征信息内各个数据均处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将对应历史特征信息对应的区域标记为预选区域；若实时特征信息内各个数据均未处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将对应历史特征信息对应的区域标记为排除区域；若实时特征信息内各个数据未均处于历史特征信息内对应数据的范围内，则将处于历史特征信息内数据范围内的实时特征信息对应数据进行采集，并将其标记为符合特征子数据；将未处于历史特征信息内数据范围内的实时特征信息对应数据进行采集，并将其标记为未符合特征子数据；将符合特征数据进行分析，在对应分析对象在历史出行过程中，若历史选择的出行区域存在未符合特征子数据则将对应未符合子数据标记为分析对象的低兴趣数据，历史选择的出行区域存在符合特征子数据，将存在的符合特征字数标记为分析对象的高兴趣数据；若历史未选择的出行区域存在符合特征子数据则将对应符合特征子数据标记为分析对象的无关数据；若历史未选择的出行区域存在未符合特征子数据则将对应未符合特征子数据标记为分析对象的敏感数据；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为高兴趣数据，且未符合特征子数据为敏感数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为高兴趣数据，且未符合特征子数据为低兴趣数据，则将对应高兴趣数据和低兴趣数据的对应数量进行比对，若高兴趣数据的数量高于低兴趣数据的数量，则将对应高兴趣数据对应的区域标记为预选区域；若高兴趣数据的数量未高于低兴趣数据的数量，则将对应低兴趣数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特征子数据为无关数据，且未符合特征子数据为敏感数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；若当前分析对象的实时特征信息的符合特
征子数据为无关数据，且未符合特征子数据为低兴趣数据，则将对应未符合特征数据对应的区域标记为排除区域；将获取的预设区域进行采集并将各个预设区域对应名称发送至服务器；服务器接收到各个预设区域的对应名称后，生成目标匹配信号并将目标匹配信号发送至目标匹配分析单元，目标匹配分析单元接收到目标匹配信号后，将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选，通过目标匹配以及大数据分析根据分析对象历史出行进行区域排除，提高了游客出行质量，从而增强了智能旅游的工作效率，具体目标匹配分析过程如下：将预设区域设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个预设区域的旅游人数增长数量以及对应游客的好评数量，并将各个预设区域的旅游人数增长数量以及对应游客的好评数量分别标记为zci和hpi；采集到各个预设区域对应重复游玩游客的数量，并将各个预设区域对应重复游玩游客的数量标记为sli；通过公式获取到预设区域的匹配系数xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；将预设区域的匹配系数xi与匹配系数阈值进行比较：若预设区域的匹配系数xi超过匹配系数阈值，则将对应预设区域标记为选中区域；若预设区域的匹配系数xi未超过匹配系数阈值，则将对应预设区域标记为未选中区域；将选中区域对应名称发送至服务器；服务器接收到选中区域后，将对应选中区域按照对应匹配系数数值从高到低的顺序进行排序，并将排序第一的选中区域标记为对应分析对象的旅行区域，并将旅行区域发送至对应分析对象的手机终端；接收到旅行区域的分析对象在对应旅行区域进行旅行后，服务器生成实时匹配分析信号并将实时匹配分析信号发送至实时匹配分析单元，实时匹配分析单元接收到实时匹配分析信号后，将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格，体现了智慧旅游的智能化，同时能够提高了游客的旅行质量，提高了智能旅游的工作效率，具体实时匹配分析过程如下：将实时分析对象在对应旅行区域的游玩时间段进行采集，并将其标记为匹配分析时间段，采集到匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率以及对应高兴趣数据的数值浮动值，并将匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率以及对应高兴趣数据的数值浮动值分别与出现频率阈值和数值浮动值阈值进行比较：若匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率超过出现频率阈值，或者对应高兴趣数据的数值浮动值超过数值浮动值阈值，则判定匹配分析时间段内分析对象的旅行质量不合格，生成匹配分析不合格信号并将匹配分析不合格信号发送至服务器；若匹配分析时间段内旅行区域对应敏感数据的出现频率未超过出现频率阈值，且对应高兴趣数据的数值浮动值未超过数值浮动值阈值，则判定匹配分析时间段内分析对象的旅行质量合格，生成匹配分析合格信号并将匹配分析合格信号发送至服务器。
20.一种基于大数据的智慧旅游目标匹配系统，工作时，通过历史特征分析单元将当前旅游用户的历史特征进行分析；并通过分析获取到历史特征信息且将历史特征信息发送至服务器；服务器接收到历史特征信息后，生成实时特征分析信号并将实时特征分析信号
发送至实时特征分析单元，实时特征分析单元接收到实时特征分析信号后，将待出行的分析对象进行实时特征分析；通过历史特征信息和实时特征信息分析获取到预设区域，并将各个预设区域对应名称发送至服务器；服务器接收到各个预设区域的对应名称后，通过目标匹配分析单元接收到目标匹配信号后，将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选；通过筛选获取到选中区域并将选中区域发送至服务器；通过实时匹配分析单元接收到实时匹配分析信号后，将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格。
21.基于统一发明的又一构思，现提出一种基于大数据的智慧旅游目标匹配方法，具体目标匹配方法步骤如下：步骤一、历史特征分析，服务器生成历史特征分析信号并将历史特征分析信号发送至历史特征分析单元，历史特征分析单元接收到历史特征分析信号后，将当前旅游用户的历史特征进行分析；并通过分析获取到历史特征信息且将历史特征信息发送至服务器；步骤二、实时特征分析，通过实时特征分析单元将待出行的分析对象进行实时特征分析；通过历史特征信息和实时特征信息分析获取到预设区域，并将各个预设区域对应名称发送至服务器；步骤三、目标匹配分析，通过目标匹配分析单元将对应预设区域进行实时分析，通过实时分析将预设区域进行筛选；通过筛选获取到选中区域并将选中区域发送至服务器；步骤四、实时匹配分析，通过实时匹配分析单元将对应分析对象的旅游质量进行实时分析，从而判断当前目标匹配的效率是否合格。
22.上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，系数和系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数和系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
23.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。