互联网旅游信息采集与分析系统的开发综述.doc

北京化工大学本科毕业设计(论文)文献综述
北京化工大学
毕业设计(论文)文献综述
论文题目:互联网旅游信息采集与分析系统的开发
——以百度旅游为例
学院名称: 经济管理学院
专 业: 信息管理与信息系统
学生姓名:
导师姓名:
开题日期: 年月日
指导教师意见
指导教师签字
北京化工大学本科毕业设计(论文)文献综述
前言
2015 年被国家旅游局确定为“美丽中国-丝绸之路旅游年”,中国旅游业蓬勃发展,在如今经济下行压力加大之时,旅游消费依然成为新的经济增长点,旅游经济运行综合指数回升至近三年来的高位水平。国民旅游市场需求旺盛,国家旅游局数据显示,2015 上半年国内旅游人数为 亿人次,同比增长 %,旅游收入更是实现两位数增长,高达 %。国内游市场发展强劲,旅游消费总额创历史新高,伴随着中国旅游业的高速发展,行业规模不断扩大,导致旅游数据信息爆炸性的增长,旅游数据已经形成一个巨大的海量信息空间。利用海量的旅游原始数据,快速、准确、方便地对日常积累的反映旅客信息的海量旅行数据进行旅游挖掘分析,已经成为旅游大数据应用新方向。
在旅游领域,随着信息技术发展,潜在旅游者利用互联网查询目的地信息、选择旅游线路、制定具体的旅游规划,这种现象越来越普及。以携程旅行网、乐途旅游网、同程网、芒果网为代表的在线旅游网站,除了提供旅游产品信息外,更提供了大量的旅游评论数据,在线旅游评论数据基于众多网友的亲身体验为旅游者了解旅游产品提供了有效的信息,强烈地影响着旅游者决策的制定。由于大部分潜在旅游者旅游时间非常有限,而耗费大量时间成本筛选目的地,并且目的地真实情况难以保证,这种情况严重影响到旅游者出行计划和满意度,加大了旅游者出行成本。基于以上,互联网旅游信息采集与分析系统依靠分析不断更新的海量在线用户评论数据,建立旅游目的地评价体系,匹配旅游者的个人需求,实现目的地的个性化推荐,并提供相关旅游目的地信息分析的功能。
在此过程中,我通过知网平台、万方数据平台及 Elsevier、IEEE 英文平台下载了大量与本研究问题相关的文献进行学****阅读了篇文献国内外文献,文献形式包括期刊论文也包括网络新闻等信息,尽可能对该领域的知识及理论研究有充分的了解和学****本文通过对推荐系统和算法的论述总结,提出互联网旅游信息采集与分析系统的理论支撑。
1、推荐系统概念
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率
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反而降低了,这就是所谓的信息超载(informationoverload)问题。
1995 年 3 月, RobertArmstrong 等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统 Web Watcher;斯坦福大学的 MarkoBalabanovic 等人在同一会议上推出了个性化推荐系统 LIRA;
推荐系统能够有效的解决信息超载问题,它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,由系统