技术领域
[0001] 本发明涉及景区推荐技术领域，尤其涉及一种基于项目游玩数据的景区推荐方法及装置。
相关背景技术
[0002] 随着我国GDP的逐渐增长，越来越多的人选择出门旅游放松，因此旅游业发展的十分迅速，目前，旅游业已然成为了第三产业中的重要组成部分，并且随着技术的发展，人们可以通过互联网和移动互联网，借助便携的终端设备，主动获得景区的商家信息，从而获得景区推荐。
[0003] 但是目前现有技术中，景区推荐与用户喜好并无对应关系，使得景区推荐出的结果用户难以接受，同时针对男生或女生也并无针对性推荐，影响了用户匹配度，并且也不能专门针对各个消费能力人群，制定可以符合消费能力的景区推荐，需要进行改进。
具体实施方式
[0016] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0017] 实施例一
[0018] 参阅图1，一种基于项目游玩数据的景区推荐方法，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法包括如下步骤：
[0019] S100：获得第一用户的历史项目游玩信息；
[0020] 具体而言，所述第一用户为任意有旅游需要的景区推荐装置使用用户，所述第一用户的历史项目游玩信息包括但不限于历史项目游玩数据和历史项目游玩时间，具体的，所述历史项目游玩数据包括项目名称，所述项目的营业时间，所述项目的具体地点，所述项目的最佳游玩时间。
[0021] S200：获得第一用户的历史预算信息；
[0022] 具体而言，所述第一用户的历史预算信息包括所述第一用户在所述历史项目游玩信息中的花费平均值，其计算方法为，历史花费综合÷历史项目游玩数，当然，所述第一用户的历史预算信息由所述第一用户手动录入而成，其录入过程中也应当提供具体的消费发票，以此来防止无效数据录入。
[0023] S300：获得第一用户的当前位置信息；
[0024] 具体而言，所述第一用户的当前位置信息包括当前用户的经纬度信息，其中，经纬度信息采集方式包括但不限于手机GPS记录、运营商基站记录、用户手动录入、景区门票录入，其中，景区门票录入方式为，通过景区门票获得景区经纬度，景区经纬度则直接做为第一用户的当前位置信息。
[0025] S400：获得景区商家信息；
[0026] 具体而言，所述景区商家信息包括景区商家类型、景区商家营业范围、景区商家商品信息、景区商家消费平均商品价格、景区商家装修费用、景区商家经纬度信息、景区商家营业时间信息，根据所述景区商家信息，可以让所述第一用户能够就近消费，同时可以根据所述第一用户的消费水准来推荐景区商家。
[0027] S500：获得所有旅游景区数据信息；
[0028] 具体而言，所述所有旅游景区数据信息包含境内外各个人流量大于一千人的景区，默认包含所有国家A级景区，所述旅游景区数据信息还包括营业时间、营业地点、售票地点、预约人数、天气状况、经纬度信息、附近酒店信息，进而协助所述第一用户判断旅游成本。
[0029] S600：构建景区推荐模型；
[0030] 所述构建景区推荐模型的步骤包括：
[0031] 首先构建一景区推荐信息数据集，并建立CNN神经网络模型；
[0032] 然后以所述景区推荐数据集与标记输出景区推荐方案的标记信息为训练数据；
[0033] 再将所述景区推荐数据集与标记输出景区推荐方案的标记信息输入所述CNN神经网络模型训练；
[0034] 在所述神经网络模型输出稳定的情况下，确定所述景区推荐模型，得到准确的所述景区推荐模型
[0035] 具体而言，所述景区推荐模型的模型基础为CNN神经网络模型，具体的，构建一景区推荐信息数据集，以所述景区推荐数据集与标记输出景区推荐方案的标记信息为训练数据，将所述景区推荐数据集与标记输出景区推荐方案的标记信息输入所述CNN神经网络模型，在所述神经网络模型输出稳定的情况下，确定所述景区推荐模型，进而得到准确的所述景区推荐模型。
[0036] S700：将所述第一用户的所述历史项目游玩信息、所述历史预算信息、所述景区商家信息、所述旅游景区数据信息和所述当前位置信息输入到所述景区推荐模型，获得多个景区推荐方案，其中，所述多个景区推荐方案包括不同权重优先级的景区推荐方案；
[0037] S800：所述第一用户根据所述多个景区推荐方案，选择获得第一景区推荐方案。
[0038] 进一步的，所述将所述第一用户的所述历史项目游玩信息、所述历史预算信息、所述景区商家信息、所述旅游景区数据信息和所述当前位置信息输入到所述景区推荐模型，获得多个景区推荐方案之前，步骤S600还包括：
[0039] S610：获得第一用户的历史游玩信息；
[0040] S620：判断所述历史游玩信息是否为空；
[0041] S630：若所述历史游玩信息为空，则将所述第一用户的所述历史项目游玩信息、所述历史预算信息、所述景区商家信息、所述旅游景区数据信息和所述当前位置信息输入到所述景区推荐模型，获得多个景区推荐方案，取其中权重值最高的所述景区推荐方案做为第二景区推荐方案。
[0042] 具体而言，所述第一用户的所述历史项目游玩信息、所述历史预算信息、所述景区商家信息、所述旅游景区数据信息和所述当前位置信息可以影响到所述景区推荐方案，具体的，根据所述第一用户的所述历史项目游玩信息能够判断所述第一用户的游玩经历，进而判断游玩偏好，进而方便作出相应推荐，具体的，根据所述历史预算信息可以判断所述第一用户的消费潜力，进而能够针对性推荐高消费景区或低消费景区，具体的，根据所述景区商家信息，能够将景区具体信息推送给所述第一用户，进而使得所述第一用户能够进行主观判断，具体的，根据所述当前位置信息，能够根据当前位置合理的推荐景区位置，避免推荐景区过远而影响所述第一用户的积极性。
[0043] 进一步的，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法还包括：
[0044] S810：获得第一用户的性别信息，所述性别信息包括男生或女生；
[0045] S820：判断所述第一用户性别为男生或女生；
[0046] S830：如果所述性别信息为男生，获得第一个人信息参数；
[0047] S840：根据所述第一个人信息参数，对所述第一景区推荐方案进行调整，获得第三景区推荐方案。
[0048] S850：如果所述性别信息为女生，获得第二个人信息参数；
[0049] S860：根据所述第二个人信息参数对所述第一个人信息参数进行调整，获得第四景区推荐方案；
[0050] 其中，在对所述景区推荐方案进行调整时，主要包括以下步骤：
[0051] 通过Selenium框架对景区评分和游客信息进行爬取，得到景区特征信息；
[0052] 所述景区特征信息包括男女游客比例；
[0053] 对所述男女游客比例进行大数据汇总分析，得出景区各项目的游客性别倾向。
[0054] 具体而言，男生消费偏向于刺激项目以及部分对抗项目，而女生消费则偏向于景区美观度，因此，针对女生和男生来针对性推荐项目，能够提高游玩积极性。
[0055] 进一步的，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法还包括：
[0056] S910：获得第一用户的职业信息；
[0057] S920：判断所述职业信息是否为久坐职业；
[0058] S930：如果所述职业信息为久坐职业，获得第三个人信息参数；
[0059] S940：根据所述第三个人信息参数，对第三景区推荐方案和第四景区推荐方案分别进行调整，获得第五景区推荐方案和第六景区推荐方案。
[0060] 具体而言，针对久坐职业，可以提高部分运动景区的权重优先级，进而能够帮助所述第一用户进行锻炼，提高积极性。
[0061] 进一步的，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法还包括：
[0062] S1010：根据所述历史预算信息，获得第一经济信息；
[0063] S1020：根据所述景区商家信息，获得所述景区商家信息的第一消费信息；
[0064] S1030：根据所述第一经济信息和第一消费信息对所述第一用户进行消费推荐提醒。
[0065] 具体而言，根据所述历史预算信息可以判断用户的消费实力以及经济水平，例如，降低部分消费低景区的权重优先级，提高消费高景区的权重优先级，进而做到针对性推荐。
[0066] 进一步的，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法还包括：
[0067] S1110：根据所述旅游景区数据信息，获得第一旅游景区数据信息经纬度集合；
[0068] S1120：对所述第一旅游景区数据信息经纬度集合和所述第一用户的当前位置信息进行对比，得到第一距离信息；
[0069] S1130：根据所述第一距离信息的近和远，调整所述多个景区推荐方案的权重优先级。
[0070] 具体而言，距离近则相应提高权重优先级，进而避免距离过远而打击到用户的积极性。
[0071] 进一步的，所述基于项目游玩数据的景区推荐方法还包括：
[0072] 获取所述第一用户的心情信息，所述心情信息包括愉快、悲伤和抑郁；
[0073] 判断所述心情信息的种类，并根据所述心情信息来匹配所述旅游景区数据信息，得出心情匹配的旅游景区数据信息；
[0074] 调整所述心情匹配的旅游景区数据信息的权重，并根据所述心情匹配的旅游景区数据信息调整所述多个景区推荐方案的权重优先级。
[0075] 具体而言，通过判断所述心情信息，能够得到所述第一用户的当前心情状态，进而针对性的提高针对所述心情信息的景区项目权重，进而能够更好的迎合用户需求。
[0076] 综上所述，本申请所提供的一种基于项目游玩数据的景区推荐方法及装置具有如下技术效果：
[0077] 1、由于获得用户的历史项目游玩信息；获得用户的历史预算信息；获得用户的当前位置信息；获得景区商家信息；获得所有旅游景区数据信息；构建景区推荐模型；将用户的历史项目游玩信息、历史预算信息、景区商家信息、旅游景区数据信息和当前位置信息输入到景区推荐模型，获得多个景区推荐方案，其中，多个景区推荐方案包括不同权重优先级的景区推荐方案；用户根据多个景区推荐方案，选择获得景区推荐方案。解决了景区推荐与用户喜好并无对应关系，使得景区推荐出的结果用户难以接受，同时针对男生或女生也并无针对性推荐，影响了用户匹配度，并且也不能专门针对各个消费能力人群，制定可以符合消费能力的景区推荐的问题，达到了根据用户喜好、用户性别以及消费能力来针对性的作出景区推荐，提高了用户匹配度，使得推荐结果更加符合用户预期，实用性较高，进步性显著。
[0078] 2、同时由于男生消费偏向于刺激项目以及部分对抗项目，而女生消费则偏向于景区美观度，因此，针对女生和男生来针对性推荐项目，能够提高游玩积极性。
[0079] 3、根据所述历史预算信息可以判断用户的消费实力以及经济水平，例如，降低部分消费低景区的权重优先级，提高消费高景区的权重优先级，进而做到针对性推荐。
[0080] 4、距离近则相应提高权重优先级，进而避免距离过远而打击到用户的积极性。
[0081] 实施例二
[0082] 基于与前述实施例中一种基于项目游玩数据的景区推荐方法相同的发明构思，如图2所示，本申请提供了一种基于项目游玩数据的景区推荐装置，其中，所述基于项目游玩数据的景区推荐装置包括：
[0083] 第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一用户的历史项目游玩信息；
[0084] 第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得第一用户的历史预算信息；
[0085] 第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得第一用户的当前位置信息；
[0086] 第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得景区商家信息；
[0087] 第五获得单元15，所述第五获得单元15用于获得所有旅游景区数据信息；
[0088] 第一构建单元16，所述第一构建单元16用于构建景区推荐模型；
[0089] 第六获得单元17，所述第六获得单元17用于将所述第一用户的所述历史项目游玩信息、所述历史预算信息、所述景区商家信息、所述旅游景区数据信息和所述当前位置信息输入到所述景区推荐模型，获得多个景区推荐方案，其中，所述多个景区推荐方案包括不同权重优先级的景区推荐方案；
[0090] 第七获得单元18，所述第七获得单元18用于所述第一用户根据所述多个景区推荐方案，选择获得第一景区推荐方案。
[0091] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
