[发明专利]一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法有效
申请号: | 201710919660.3 | 申请日: | 2017-09-30 |
公开(公告)号: | CN107679661B | 公开(公告)日: | 2021-03-19 |
发明(设计)人: | 常亮;孙文平;张伟涛;古天龙 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/10;G06F16/9537 |
代理公司: | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人: | 陈跃琳 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 知识 图谱 个性化 旅游 路线 规划 方法 | ||
1.一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,包括步骤如下:
步骤1、从互联网网站海量数据中获取旅游景点和路线相关信息,构建旅游知识图谱,该旅游知识图谱包括景点知识图谱和路线知识图谱两部分;
步骤1.1、构建景点知识图谱,抽取百科网站中的概念实体作为知识图谱中的景点实体结点,获取景点相关属性信息,从Wikidata中获取景点类型分类的层次信息;
步骤1.2、构建路线知识图谱,从旅游游记中抽取旅游路线信息,获取旅游路线的特征信息,建立旅游路线库,将每条路线中的景点映射到步骤1.1景点知识图谱中对应的景点实体,获取每条路线的类型特征;
步骤2、利用景点知识图谱的景点类型与用户类型偏好结合,得到用户对不同景点类型的喜好程度和景点类型的隶属度,并据此计算用户与景点间的相似度;其中用户与景点间的相似度S(p,u)为:
其中,I(u,ti)表示用户u对景点类型ti的喜好程度,I(p,ti)表示景点p对景点类型ti的隶属度,ti∈T,T表示景点p的类型特征和用户u类型喜好特征中共同的景点类型集合;
步骤3、将用户约束转换成结构化查询语言,直接在路线知识图谱中查询满足用户约束的路线,并将这些路线作为候选路线加入到候选路线集合中;
步骤4、利用候选路线集合中每条路线所包含的景点信息,并结合用户与景点间的相似度,计算用户与候选路线集合中每条路线的相似度;其中用户与路线的相似度S(r,u)为:
其中,I(u,tj)表示用户u对景点类型tj的喜好度;I(r,tj)表示路线r的景点类型tj的隶属度,w(r,tj)表示在路线r中景点类型tj所占的权重值,w(tk,r)表示在路线r中景点类型tk所占的权重值,n为路线r拥有的景点类型数量;tj∈T′,T′表示路线r的类型特征和用户u类型喜好特征中共同的景点类型集合;
步骤5、根据用户与路线的相似度对候选路线集合中每条候选路线进行排序,并将用户与路线的相似度最高的那条候选路线推荐给用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,步骤1的具体子步骤如下:
步骤1.1、构建景点知识图谱,从百科网站中获取旅游景点的结构化信息,获取到景点实体的详细属性信息,映射为景点知识图谱中的景点实体;
步骤1.2、构建路线知识图谱,从旅游网站的旅游游记中抽取游记中的路线信息,获取与路线相关的属性信息,映射为路线知识图谱中的路线节点;
步骤1.3、由步骤1.1所构建的景点知识图谱和步骤1.2所构建的路线知识图谱共同组成旅游知识图谱。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,步骤3中,将用户约束信息转换成SPARQL结构化查询语言。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,步骤3还进一步包括如下过程,即采用频繁模式挖掘算法对路线知识图谱进行挖掘频繁二项集,根据挖掘的结果计算用户基于当前位置前往下一个位置的概率,并将返回的结果依次加入到基于隐马尔可夫模型的路线生成模型中,最终生成一条路线规划结果,将该路线规划结果作为候选路线加入到候选路线集合中。
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,步骤2和4中,用户u对景点类型t的喜好度I(u,t)为:
其中,visit(u,t,r)表示用户u在路线r中访问的景点类型为t的景点数量,visitAll(u,Tr,r)表示用户u在路线r中访问的所有景点类型的景点数量,w(r,t)表示在路线r中景点类型t所占的权重值。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法,其特征是,步骤4中,景点p对景点类型t的隶属度I(p,t)为:
其中,I(u,t)用户u对景点类型t的喜好度,U为访问过景点p的用户集合,count(p,U)表示访问景点p的用户总数量。
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