基于云平臺的智慧旅游信息推送系統(tǒng)的研究

周長敏 王凌云

摘要：旅游信息推送系統(tǒng)能夠幫助用戶及時獲取符合自己興趣的旅游資訊。借助云平臺的海量存儲、優(yōu)越的分布式計算能力，搭建基于云平臺的智慧旅游信息推送系統(tǒng)，能夠有效快速地獲取有效數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息的智能推送。文章對智慧旅游信息推送系統(tǒng)的架構(gòu)、工作流程進行探討，并分析了系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

關(guān)鍵詞：信息推送；用戶興趣模型；云平臺

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）09-0111-02

如何從數(shù)量巨大、內(nèi)容龐雜的旅游信息資源中發(fā)掘用戶感興趣的信息并及時推送給用戶，使用戶能夠及時獲取符合自己興趣的有用信息已經(jīng)成為智慧旅游信息服務(wù)領(lǐng)域的一項重要研究課題。借助日趨成熟的云計算技術(shù)，構(gòu)建基于云平臺的智慧旅游信息推送系統(tǒng)，充分整合海量的信息資源，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的分析挖掘處理，結(jié)合用戶的信息需求、心理傾向及行為習慣，為用戶推送滿足其個性化需求的旅游信息。

本文以旅游信息推送服務(wù)為研究對象，對智慧旅游信息推送系統(tǒng)的架構(gòu)、工作流程進行設(shè)計，并對系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進行分析。

1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

云計算平臺是一種并行共享信息基礎(chǔ)平臺[1]，本質(zhì)是利用集群技術(shù)將計算工作通過互聯(lián)網(wǎng)分配給分布式計算終端。云平臺可以提供高速的計算服務(wù)和海量數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，可以有效地解決海量旅游信息的處理問題。

基于云平臺的智慧旅游信息推送系統(tǒng)的總體架構(gòu)分為云端數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)層和終端應用層三層，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

1.1云端數(shù)據(jù)中心

云端數(shù)據(jù)中心作為智慧旅游信息推送系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐層，主要完成對旅游景點、旅游資源目錄、用戶信息（包括訂閱信息）、用戶訪問日志數(shù)據(jù)和權(quán)限數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集、集中存儲、分析和管理，為服務(wù)層提供數(shù)據(jù)庫和文件訪問接口。

1.2云服務(wù)層

云服務(wù)層作為智慧旅游信息推送系統(tǒng)的核心層，為應用層的信息檢索、瀏覽及信息管理提供業(yè)務(wù)能力支撐。完成旅游信息檢索、過濾、推送的具體計算業(yè)務(wù)。用戶信息收集、信息管理維護服務(wù)模塊負責收集用戶信息，主要收集用戶使用習慣、用戶興趣、用戶訂閱頻道等基本信息。

1.3 終端應用層

終端應用層作為系統(tǒng)的表示層，主要面向目標用戶提供信息瀏覽下載、信息訂閱、信息檢索、信息管理等服務(wù)。

2 信息推送流程與推送方式設(shè)計

2.1 推送流程設(shè)計

用戶通過終端APP的信息管理模塊進行注冊和登錄，并完善個人的基本信息。在信息訂閱模塊，用戶根據(jù)自己的興趣愛好訂閱相應的旅游信息頻道。服務(wù)層的用戶信息收集模塊負責將用戶填寫的信息及興趣愛好、訂閱信息進行收集整理，存入數(shù)據(jù)中心的用戶信息庫。此外，用戶信息收集模塊對用戶信息使用行為進行跟蹤并獲取用戶的信息需求特征，并存入用戶信息庫。用戶通過終端APP，以信息檢索、信息訂閱等方式發(fā)送信息服務(wù)請求，服務(wù)層根據(jù)用戶的檢索需求并結(jié)合用戶使用習慣、用戶興趣等信息，建立用戶興趣模型，根據(jù)獲取的用戶興趣，對數(shù)據(jù)中心的旅游信息內(nèi)容進行過濾和篩選后將符合用戶需求的信息推送給用戶。信息可以直接推送到APP頁面，同時也可以采用郵件、短信等方式進行推送。

2.2推送方式設(shè)計

主要設(shè)計了兩種信息推送方式：自動推送和頻道式推送。頻道式推送主要通過用戶訂閱實現(xiàn)，屬于常規(guī)性的信息推送方式。自動推送方式通過對用戶近期的信息使用行為進行跟蹤，在獲取近期的信息需求特征后，自動將與用戶需求特征相關(guān)度最大的旅游信息發(fā)送給用戶。同時用戶對系統(tǒng)推送的信息進行評價和評分，系統(tǒng)根據(jù)用戶的評價分值實時調(diào)整推送的內(nèi)容，以提高系統(tǒng)的智能性。

3 關(guān)鍵技術(shù)分析

要實現(xiàn)旅游信息的個性化自動推送，需要將用戶興趣偏好、用戶對旅游項目的評價等多元的用戶信息充分融入推送系統(tǒng)，挖掘用戶興趣，構(gòu)建用戶興趣模型，通過智能算法求出目標用戶對某旅游項目興趣度的預測值，將預測值最高的旅游項目推送給用戶。下面對系統(tǒng)涉及用戶興趣模型、推薦算法等關(guān)鍵技術(shù)進行論述。

3.1 用戶興趣模型

用戶興趣模型是關(guān)于用戶興趣、特征和活動知識的表示模型[2]。用戶興趣可分為顯性和隱性兩個部分[3]。顯性興趣的獲取較為容易，可以從用戶登錄系統(tǒng)所注冊的個人信息中獲取用于表述用戶興趣的關(guān)鍵詞，用戶的信息訂閱列表也能直接地表明用戶對哪類信息感興趣。此外，根據(jù)用戶的訪問日志可以對各類信息的訪問次數(shù)進行統(tǒng)計和排序，排序靠前的信息即是用戶相對比較感興趣的信息類別。

隱性興趣可以通過確定目標用戶的最近鄰集合的方式獲取。最近鄰集合是指與目標用戶擁有共同愛好的群體。所有用戶都存在一個最近鄰集合，通過求出目標使用者和其他使用者之間的相似度，按照相似度值的降序順序?qū)ψ罱従舆M行排列，排在前位的最相似用戶組成最近鄰集合。最近鄰集合中的用戶具有相似的旅游喜好。通過提取最近鄰集合用戶群體的共性特征就可以從而獲取

目標個體用戶的隱性興趣。當然，用戶的興趣會隨著時間發(fā)生變化，因此在設(shè)計信息推送算法時要考慮興趣的變化問題。

3.2 推送算法

獲取用戶興趣后，就可以根據(jù)用戶興趣進行旅游信息的推送。目前信息推送的常用算法主要包括定期輪序算法和卡爾曼算法[4]。定期輪序算法原理是客戶端定期對服務(wù)器進行查閱，依據(jù)用戶在一段時間內(nèi)的歷史信息確定需推送的旅游信息；卡爾曼算法是在分析用戶歷史瀏覽數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過卡爾曼算法對用戶感興趣的旅游信息進行預測，兩種方法都沒有考慮用戶不斷變化的興趣。

針對目前旅游信息推送算法沒有考慮用戶興趣變化的問題，引入加權(quán)函數(shù)對用戶對旅游項目的評分進行更新，設(shè)計一種旅游信息適應性自組織推送算法，能夠適應性自組織地為用戶推送高質(zhì)量的旅游信息。

圖2描述了推送算法的工作流程。算法核心思想是通過比較目標用戶行為和其他用戶之間的相似性，獲取一組旅游興趣相似的用戶即最近鄰居，確定目標用戶的最近鄰居后，把最近鄰居感興趣的旅游信息推送至目標使用者[5]，具體過程如下：

1）確定目標用戶的最近鄰集合。所有用戶都有一個最近鄰集合，通過求出目標使用者和其他使用者之間的相似度，獲取最近鄰。按照相似度值的降序順序?qū)ψ罱従舆M行排列，排在前位的最相似用戶組成最近鄰集合。

2）確定加權(quán)函數(shù)。用戶對旅游信息的興趣是隨時間推移不斷變化的，所以需引入加權(quán)函數(shù)對用戶對旅游項目的評分進行更新。模糊集能夠依靠自適應、自組織特點，對時變、不確定等繁瑣關(guān)系進行處理，可以采用模糊集理論處理旅游信息推送過程中的時變問題。根據(jù)采集的使用者旅游信息，構(gòu)建相應的評價指標，對評價指標施行模糊化處理，而后進行加權(quán)平均反模糊化處理，由此能夠確定使用者的權(quán)重輸出[6]。

3）產(chǎn)生旅游信息推薦結(jié)果。求出目標用戶對某旅游項目興趣度預測值，將預測值最高的旅游項目推送給用戶。

4 結(jié)束語

隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展和旅游信息內(nèi)容的海量增長，搭建基于云計算平臺的旅游信息推送系統(tǒng)，借助云的海量存儲、優(yōu)越的分布式計算能力，能夠有效快速地獲取有效數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息的智能推送。因此，基于云平臺的智慧旅游信息推送具有重要的研究意義及廣闊的應用前景。本文雖然對系統(tǒng)的架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)進行了研究與分析，但系統(tǒng)的具體實施還需要進行深入細致的研究。

參考文獻：

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