[发明专利]一种基于大数据的景区活动推荐的方法及装置

说明书

本发明涉及旅游应用技术领域，具体涉及一种基于大数据的景区活动推荐的方法及装置；通过将多个活动内容进行分类，提取每个活动的特征，再通过对用户的分析，得到用户兴趣点，将景区活动内容对应用户感兴趣的强度，从高到底对景区活动内容进行排序，生成有针对性的宣传内容，并按照用户的特点，对宣传内容的素材风格进行调整，针对性的给客户推荐了景区活动内容，不再局限于直接推送或局部宣传；不但可以将景区活动推荐给更多对活动感兴趣的用户，而且通过兴趣点排序宣传，提高了景区活动的宣传效果，推进旅游业的可持续发展。

技术领域

本发明涉及旅游应用技术领域，具体涉及一种基于大数据的景区活动推荐的方法及装置。

背景技术

随着人们日益提高的生活水平，人们常常为了满足精神需求，而选择出去旅游，感受大自然，放松自己，也拓宽自己的眼界，景区也常常会举办和自身景区相关的活动，一是更好的对景区文化进行宣传，二是吸引游客，提高景区效益。目前，景区推广活动方法很局限，一般是直接推送给订阅公众号的用户或者局限性的宣传(包括网站宣传、投放广告、传单宣传)，这样会造成活动宣传效果不佳，不但费时费力、成本高昂，而且不能精准推送给感兴趣的用户；从而导致很多感兴趣的用户都不知道景区举办的活动，从而错过景区活动。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于大数据的景区活动推荐的方法及装置。

一方面，本发明提供了一种基于大数据的景区活动推荐的方法，所述方法包括下述步骤：

S1：获取多个活动内容，同时进行分类处理；

S2：获取用户数据，并对所述用户数据进行分类，得到用户的特点和各兴趣点强度；

S3：根据所述各兴趣点强度，将所述多个活动内容进行排序；

S4：根据排序结果生成宣传内容；

S5：根据用户的所述特点对所述宣传内容进行素材的风格调整；

S6：将调整好的所述宣传内容发送给对应的用户。

可选的，所述获取多个活动内容，同时进行分类处理的步骤包括：获取多个活动内容；分别对每个所述活动内容进行特征点的提取，得到每个所述活动内容的多个特征点；根据网络评价、员工自评的信息，对所述多个特征点进行排序，将排序第一的特征点定为第一特征，将排序第二的特征点定为第二特征，将排序第三的特征点定为第三特征。

可选的，所述根据网络评价、员工自评的信息，对所述多个特征点进行排序的步骤包括：对所述网络评价、员工自评的信息进行提取；将提取的信息与所述多个特征点进行匹配；若有直接匹配的特征点，则对所述特征点加1分；若没有直接匹配的特征点，对所述提取的信息进行近义词转化，并与最相近的所述特征点匹配，对所述特征点加0.8分；根据最终分数的统计结果，从高到底对所述多个特征点进行排序。

可选的，所述获取用户数据，并对所述用户数据进行分类，得到用户的特点和各兴趣点强度的步骤包括：获取用户的历史游玩数据；根据用户历史游玩数据，分类得到用户的多个游玩兴趣点；根据每次游玩的具体时间获取对应游玩兴趣点的单独分值，所述单独分值与所述具体时间存在时间负相关；将同类别的所述游玩兴趣点的单独分值相加，得到单个兴趣点的总分值；将所有兴趣点以最终总分值从高到底进行排序，得到各兴趣点强度；根据所述各兴趣点强度，分析得到用户的特点。

可选的，当具体游玩时间在半年内时，所述单独分值为1；当具体游玩时间在半年到一年内时，所述单独分值Z＝1.6-〔(t-a)/300〕；当具体游玩时间大于一年时，所述单独分值Z＝0.4-〔(t-a)/7300〕，其中t为当前时间，a为具体游玩时间。