中国情境下旅游用户生成内容研究综述及展望

本文基于对酒店业及旅游管理领域社会科学引文索引(SSCI)期刊中关于中国情境下旅游用户生成内容的文献计量分析,综述了中国情境下旅游用户生成内容的研究趋势,并展望了该领域未来研究方向。研究显示:香港理工大学、哈尔滨工业大学、中山大学和南开大学等高校在该研究领域做出了较大的学术贡献;在线旅游社区TripAdvisor中的在线评论是这类研究最常用的数据来源,且北京、香港、上海、广州等旅游热门城市是学者们关注的重点区域;在研究主题上,该领域的研究可分为用户生成内容的目的地形象感知研究、用户生成内容对旅游企业绩效的影响、用户生成内容的在线声誉管理及用户在线分享行为的激励机制4个方面。未来研究中,学者们可通过挖掘国内游客用户生成内容、探索国内旅游企业管理反馈策略及探讨国内民宿共享平台用户交互模式等方向,进一步深化和完善中国情境下旅游用户生成内容这一领域的研究。

基于用户需求的旅游类移动应用发展探究

旅游业与互联网的结合,产生了巨大的生命力,催生了具有众多功能的旅游类移动应用的诞生和发展。虽然目前出现了大规模数量的旅游类移动应用,但是市场上的旅游类移动应用同质化现象严重,产品的质量有待改进。在新经济背景下,产品的生产应该更关注用户的需求和体验,深挖产品独具的特色,才能在市场上站稳脚跟。分析目前旅游类移动应用的用户需求,指导旅游类移动应用开发。从分析旅游业发展现状出发,开展问卷调查,量化用户需求,归纳旅游业移动终端目前存在的问题,并提出改进建议。

基于本体的旅游资源推荐算法研究

文中针对现如今旅游推荐系统的缺陷,以旅游酒店作为旅游资源,引用本体对旅游资源进行描述,提出了一种基于本体的旅游资源反馈推荐算法。以旅游用户酒店选择为例,本文将每一个旅游用户的直接需求转化为计算机能够进行匹配的数据集合,与酒店属性信息进行匹配,然后通过第一次推荐和引入反馈因子的反馈推荐过程,将最佳的酒店排序信息推荐给旅游用户,并且对用户评价的信息与相关旅游信息进行权重设置,进一步提高了推荐结果和用户需求的匹配度。

智慧旅游微信小程序的设计与实现

针对旅游资源空间分散、旅游类App智能化水平低等问题,融入旅游智能算法设计新颖的出游方式,推出了智慧旅游微信小程序平台。该平台可为用户提供智能化、趣味化、沉浸式的旅游体验。该项目采用Spring Boot+MyBatis+MySQL构建系统架构;采用数据爬虫技术采集景点数据;结合平台和商业旅游数据分析,构建用户旅游画像模型;采用TextRank算法处理景点评价词汇,提取景点热度关键词和权重值并经Echarts图展示,形成“词云景”;采用PTGui软件拼接碎片化图片制作景点虚拟现实(Virtual Reality,VR)全景图,并使用wxPano插件加载景点VR实景。项目实现了红色游、文化游、自驾游、词云景、VR实景、随心游以及旅游画像等功能。

Research on Tourism E-commerce based on Data Mining

This paper describes in detail the web data mining technology, analyzes the relationship between the data on the web site to the tourism electronic commerce （including the server log, tourism commodity database, user database, the shopping cart）, access to relevant user preference information for tourism commodity. Based on these models, the paper presents recommended strategies for the site registered users, and has had the corresponding formulas for calculating the current user of certain items recommended values and the corresponding recommendation algorithm, and the system can get a recommendation for user.