[发明专利]基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法、设备及介质在审
申请号: | 201911137955.0 | 申请日: | 2019-11-20 |
公开(公告)号: | CN111179126A | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 刘瑜 | 申请(专利权)人: | 恒大智慧科技有限公司 |
主分类号: | G06Q50/14 | 分类号: | G06Q50/14;G06Q10/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区前海深港合作区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 行程 轨迹 智慧 景区 自动 推荐 方法 设备 介质 | ||
1.一种基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法包括:
获取目标游客到达各个目标景区所需要移动的行程轨迹;
基于预设的轨迹景区对应关系,获取所述行程轨迹对应的目标景区集作为关联性景区;
将所述关联性景区推荐至所述目标游客。
2.如权利要求1所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,在所述基于预设的轨迹景区对应关系,获取所述行程轨迹对应的目标景区集作为关联性景区之前,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法还包括:
获取所述目标游客在所述行程轨迹上重复移动的移动次数;
基于所述移动次数,从所述行程轨迹中确定出高重复性行程轨迹;
所述基于预设的轨迹景区对应关系,获取所述行程轨迹对应的目标景区集作为关联性景区包括:
基于预设的轨迹景区对应关系,获取所述高重复性行程轨迹对应的目标景区集作为关联性景区。
3.如权利要求2所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,所述基于预设的轨迹景区对应关系,获取所述高重复性行程轨迹对应的目标景区集作为关联性景区包括:
获取所述高重复性行程轨迹中记录的所述目标景区的景区地理位置;
将所述景区地理位置的所述目标景区集确定为所述关联性景区。
4.如权利要求3所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,在所述将所述关联性景区推荐至所述目标游客之前,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法还包括:
按照南北走向或东西走向顺序,获取所述目标景区的景区地理位置在所述高重复性行程轨迹中出现的位置顺序;
基于所述位置顺序,确定出景区关联强度;
所述将所述关联性景区推荐至所述目标游客包括:
按照所述景区关联强度从高到低的顺序,将所述关联性景区推荐至所述目标游客。
5.如权利要求4所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,在所述基于所述位置顺序,确定出景区关联强度之前,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法还包括:
获取在预设时间段内,所述目标游客查询各个所述目标景点的查询次数;
所述基于所述位置顺序,确定出景区关联强度包括:
基于所述位置顺序和所述查询次数,确定出景区关联强度。
6.如权利要求5所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,在所述基于所述位置顺序和所述查询次数,确定出景区关联强度之前,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法还包括:
按照所述位置顺序的先后顺序,获取各个所述目标景点的景点间隔数量;
所述基于所述位置顺序和所述查询次数,确定出景区关联强度包括:
所述基于所述位置顺序、所述查询次数和所述景点间隔数量,确定出景区关联强度。
7.如权利要求6所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,在所述基于所述位置顺序、所述查询次数和所述景点间隔数量,确定出景区关联强度之前,所述基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法还包括:
获取到达各个所述目标景点的之间的景点间隔时间;
所述基于所述位置顺序、所述查询次数和所述景点间隔数量,确定出景区关联强度包括:
基于所述位置顺序、所述查询次数、所述景点间隔数量和所述景点间隔时间,确定出景区关联强度。
8.如权利要求1至7中任一项所述的基于行程轨迹的智慧景区的自动推荐方法,其特征在于,所述获取目标游客到达各个目标景区所需要移动的行程轨迹包括:
获取所述目标游客去往各个所述目标景点的移动地理位置;
获取所述目标游客在所述移动地理位置上的移动时间;
按照所述移动时间的先后顺序,采用预设的连接线将所述移动地理位置进行连接处理,得到所述行程轨迹。
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