技术领域
[0001] 本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种旅游行程生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
相关背景技术
[0002] 随着旅游市场的不断成熟和消费者需求的不断变化，越来越多的游客选择自由行出游。虽然自由行旅游方式不断增长，但出行前通常会花费半天至一天时间对目的地进行准备和调研，了解目的地的文化、风俗、景点等信息，以便更好地融入进行旅行。这其中还存在信息不对称、时间预算限制、个性化需求等问题，易导致规划的行程出现游玩顺序不合理、游玩时间不足、预算控制不当等，甚至是出游但因旅游高峰无法进行游玩的情况。
[0003] 目前的自由行旅游行程规划方案，主要是获取旅游的时间信息、地点信息和路径信息并据此构建多个旅游行程方案；采用基于博弈的多方多目标演化算法从多个旅游行程方案中筛选出最优的旅游行程方案，完成旅游行程规划；借助博弈的思想，将各参与方的超体积值的平均值作为收益，从而求解旅游出行问题，从而得到一个收益最大化的最优的旅游行程方案，满足旅游的需求。
[0004] 目前旅游行程规划的灵活性较差，是在多个旅游行程方案中筛选出最优的旅游行程方案，仅能针对生成的旅游行程方案进行选择，很难对旅游行程方案进行调整，如要调整需要进行整个旅游行程方案的重新生成。
具体实施方式
[0054] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0055] 示例性实施环境
[0056] 根据本申请实施例的旅游行程生成方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，服务器可以为独立的物理服务器、由多个物理服务器组成的服务器集群、或者能够进行云计算的云服务器。该方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读程序指令的方式来实现。
[0057] 示例性方法
[0058] 请参阅图1，在一示例性实施例中，提供了一种旅游行程生成方法。如图1所示，旅游行程生成方法的流程主要包括：
[0059] 步骤101，获取用户的旅游意图。
[0060] 示例性实施例中，用户的旅游意图可以包括“我想去海边散心”这种比较含蓄的旅游需求，其中可能不包含具体的目的地等旅游要素；用户的旅游意图也可以包括目的地、时间、预算、人数、出行人之间的关系等旅游要素，本申请并不对用户的旅游意图中具体包括的内容进行限制。
[0061] 在一些实施例中，如图2所示，步骤101包括：
[0062] 步骤201，获取用户和大模型交互的多轮旅游查询对话。
[0063] 示例性实施例中，用户可以在用户交互界面上输入旅游查询语句至大模型，通过大模型获得旅游查询语句对应的旅游回复语句，基于旅游回复语句，用户再次输入新的旅游查询语句至大模型，这个过程循环多次，得到用户和大模型交互的多轮旅游查询对话。其中，一个旅游查询语句和该旅游查询语句对应的旅游回复语句作为一轮旅游查询对话。
[0064] 步骤202，从多轮旅游查询对话中识别出用户的旅游意图。
[0065] 示例性实施例中，跟踪分析多轮旅游查询对话，能够洞察用户增量的需求变化。
[0066] 获取用户和大模型交互的多轮旅游查询对话，从多轮旅游查询对话中识别出用户的旅游意图，能够通过用户主动询问的旅游相关信息，准确得到用户的旅游意图，进而为用户提供更加个性化的行程建议。
[0067] 在一些实施例中，步骤202可以包括：根据多轮旅游查询对话中的各个旅游查询语句的语义构成，提取出关键词；将关键词和知识图谱中的信息进行语义匹配，得到用户的旅游偏好；从各个旅游查询语句中解析出旅游约束条件；基于各个旅游查询语句中的强调词，获得用户的各个旅游偏好的顺序；基于关键词、用户的旅游偏好、旅游约束条件和用户的各个旅游偏好的顺序，确定用户的旅游意图。
[0068] 通过对各个旅游查询语句提取关键词、旅游约束条件和强调词，能够准确地得到用户的旅游意图。
[0069] 示例性实施例中，关键词可以包括用户关注的地点、活动、美食中的至少一种。
[0070] 示例性实施例中，知识图谱中的信息可以包括天气、季节、旅游景区适合人群等信息，就是各方面能查询到的信息。
[0071] 示例性实施例中，旅游约束条件可以包括日期、人数、价格等。
[0072] 示例性实施例中，在表达偏好顺序时，可以使用多种强调词来突出对不同选项的喜爱程度。例如，强调词可以是最、首要、其次、第一、第二这种，也可以是通过重复某个词语或短语来强调其重要性，还可以是其他类型的强调词，本申请并不对此进行限制。
[0073] 示例性实施例中，用户的旅游意图可以包括关键词、用户的旅游偏好、旅游约束条件和用户的各个旅游偏好的顺序，用户的旅游意图还可以包括其他信息，本申请并不对此进行限制。
[0074] 在一些实施例中，可以采用明确、简洁的问句向用户提问，验证用户的旅游意图是否准确，进一步根据用户反馈的旅游意图修改信息，对用户的旅游意图进行调整，得到调整后的用户的旅游意图。
[0075] 示例性实施例中，验证用户的旅游意图是否准确的步骤，可以是在基于关键词、用户的旅游偏好、旅游约束条件和用户的各个旅游偏好的顺序，确定用户的旅游意图之后执行，也可以是在基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程之后再执行，本申请并不对此进行限制。
[0076] 在一些实施例中，步骤202可以包括：从多轮旅游查询对话中的各个旅游查询语句中，提取出用于判断意图类别的语义特征；识别出用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别；基于用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别，确定用户的旅游意图。
[0077] 先识别出用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别，再基于意图类别确定用户的旅游意图，能够对模糊的意图进行准确分类，准确判断用户行程规划的意图类别，以便后续提供定制化的规划策略和方案。
[0078] 示例性实施例中，用于判断意图类别的语义特征可以包括用户关注点、旅游约束条件、行程长度等。
[0079] 示例性实施例中，识别出用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别，可以是将用于判断意图类别的语义特征输入至意图分类模型中，获得用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别。
[0080] 示例性实施例中，意图分类模型可以是树形决策模型、LR(Logistic Regression，逻辑回归)模型、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)模型等对查询意图进行类别区分的模型。
[0081] 示例性实施例中，可以集成基于规则的模式识别和基于深度学习的文本分类，使用真实查询语句进行意图分类模型的调优。
[0082] 示例性实施例中，可以在问答系统集成优化的意图分类模型，对用户每一轮新的旅游查询语句，实时判断其行程规划的意图类别，实现在线分类。
[0083] 示例性实施例中，基于用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别，确定用户的旅游意图，进而可以动态选择匹配的后续规划流程、推荐策略与规划模板，输出定制结果。
[0084] 示例性实施例中，可以采用明确的确认语句，验证基于用于判断意图类别的语义特征对应的意图类别确定的用户的旅游意图是否匹配用户实际需求。
[0085] 在一些实施例中，步骤202可以包括：从多轮旅游查询对话中的各个旅游查询语句中，提取出旅游要素；基于预制的必要旅游要素清单和旅游要素，确定各个旅游查询语句中缺失的旅行要素；根据多轮旅游查询对话中的上下文和各个旅游查询语句中缺失的旅行要素，向用户推荐目标旅行要素语义；在接收到用户的确认信息之后，基于目标旅行要素语义补全各个旅游查询语句，获得补全后的各个旅游查询语句，其中，确认信息用于确认目标旅行要素语义匹配实际旅游意图；基于补全后的各个旅游查询语句，确定用户的旅游意图。
[0086] 可以通过大模型主动分析用户的旅游查询语句，判断用户在表达行程要求时是否存在语义不完整的情况，并可以智能地为用户补全旅游查询语句中可能缺失的部分，以更准确理解用户的实际旅游意图。
[0087] 示例性实施例中，旅游要素可以包括出行地点、行程周期、出行人数等。
[0088] 示例性实施例中，向用户推荐目标旅行要素语义之后，可以主动与用户进行简单、明确的确认交互，验证推荐的目标旅行要素语义是否匹配实际出行意图。
[0089] 在另一些实施例中，步骤101包括：获取用户输入的旅游意图。
[0090] 在用户有清晰的旅游意图的情况下，可以直接获取用户输入的旅游意图，不需要用户和大模型进行多轮交互来查询旅游信息。
[0091] 步骤102，基于用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0092] 在一些实施例中，步骤102可以包括：在未对用户的旅游意图进行调整的情况下，直接基于用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源；步骤102也可以包括：直接对用户的旅游意图进行调整，基于调整后的用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0093] 在旅游行程的生成过程中，可以对用户的旅游意图进行调整。
[0094] 在一些实施例中，步骤102包括：基于用户的旅游意图，确定旅游约束条件；基于旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0095] 在另一些实施例中，如图3所示，步骤102包括：
[0096] 步骤301，基于用户的旅游意图，确定用户的旅游偏好和旅游约束条件。
[0097] 示例性实施例中，步骤301可以包括：从用户的旅游意图中提取出关键词；基于关键词，确定用户的旅游偏好；从用户的旅游意图中提取出旅游约束条件。
[0098] 示例性实施例中，基于关键词，确定用户的旅游偏好，可以是将关键词转换并标注为结构化数据，得到用户的旅游偏好。
[0099] 示例性实施例中，关键词可以包括用户关注的地点、活动、美食中的至少一种。
[0100] 示例性实施例中，旅游约束条件可以包括日期、人数、价格等。
[0101] 步骤302，基于旅游偏好和旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0102] 基于用户的旅游意图，确定用户的旅游偏好和旅游约束条件，基于旅游偏好和旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源，在确定目标旅游资源的过程中，既考虑了用户的旅游偏好，又考虑了旅游约束条件，能使用户的旅行体验尽可能地满足其期望，从而提高用户的满意度和忠诚度。
[0103] 在一些实施例中，如图4所示，步骤302包括：
[0104] 步骤401，基于历史旅游数据，预测用户的计划旅游时段中各个子时段对应的各个旅游资源的需求量，并基于需求量，确定各个子时段对应的可用旅游资源。
[0105] 在一些实施例中，步骤401之前，可以先对各个旅游资源进行分组，例如，按旅游资源的类型(交通、住宿、餐饮)、旅游资源的属性(价格、舒适度、便利性)或旅游资源的地理位置分组。有助于更有效地管理和分配旅游资源。
[0106] 示例性实施例中，历史旅游数据可以是各个网站上统计的各个旅游资源在历史时间段内的需求量。
[0107] 例如，用户的计划旅游时段为2024.10.01‑2024.10.07，各个子时段分别为2024.10.01‑2024.10.02、2024.10.03‑2024.10.05、2024.10.06‑2024.10.07，历史旅游数据为2019年‑2023年中每年10月1日‑10月7日中每天对应的各个旅游资源的需求量，基于历史旅游数据，预测各个子时段对应的各个旅游资源的需求量。例如，预测旅游资源A在
2024.10.01‑2024.10.02的需求量大于预设值，旅游资源A在2024.10.03‑2024.10.05的需求量小于预设值，旅游资源A在2024.10.06‑2024.10.07的需求量大于预设值，旅游资源B在
2024.10.01‑2024.10.02的需求量小于预设值，旅游资源B在2024.10.03‑2024.10.05的需求量小于预设值，旅游资源B在2024.10.06‑2024.10.07的需求量大于预设值，预测旅游资源C在2024.10.01‑2024.10.02的需求量大于预设值，旅游资源C在2024.10.03‑2024.10.05的需求量大于预设值，旅游资源C在2024.10.06‑2024.10.07的需求量小于预设值，可以将子时段对应的需求量小于预设值的旅游资源确定为子时段对应的可用旅游资源，则
2024.10.01‑2024.10.02对应的可用旅游资源为旅游资源B，2024.10.03‑2024.10.05对应的可用旅游资源为旅游资源A和旅游资源B，2024.10.06‑2024.10.07对应的可用旅游资源为旅游资源C。
[0108] 基于历史旅游数据，预测用户的计划旅游时段中各个子时段对应的各个旅游资源的需求量，能够预测不同时间和地点的资源需求，基于需求量，确定各个子时段对应的可用旅游资源，能够帮助提前规划并确保在高峰时段有足够的资源可用。
[0109] 步骤402，基于旅游偏好和各个子时段对应的可用旅游资源，确定各个旅游行程对应的旅游资源组合的优先级。
[0110] 对于用户需求和资源限制，可以对不同的行程选项进行优先级排序。
[0111] 步骤403，基于优先级和旅游约束条件，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0112] 示例性实施例中，步骤403可以包括：根据单一的旅游约束条件和优先级，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。例如，对于各个旅游行程对应的旅游资源组合，进行成本效益分析，以确定其相对于其他旅游行程对应的旅游资源组合的性价比。步骤403还可以包括：根据多个旅游约束条件和优先级，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。例如，使用多目标优化技术来考虑多个目标，如成本、时间、满意度等，这可以帮助找到在满足所有目标方面的折中方案。
[0113] 综合考虑了成本、效率和用户需求，在满足用户需求的同时，保持成本和效率之间的平衡。
[0114] 在另一些实施例中，步骤302包括：基于旅游偏好和旅游约束条件，采用单个参数最优作为优化目标，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0115] 例如，在行程规划中通过使用算法或启发式方法来寻找最优的行程安排，这可以包括最小化旅行成本、最大化用户满意度或最小化环境影响等。
[0116] 在另一些实施例中，步骤302包括：在行程规划中识别潜在的风险因素；基于风险因素、旅游偏好和旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0117] 示例性实施例中，风险因素可以是天气变化、交通延误等。基于风险因素、旅游偏好和旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源，可以包括针对风险因素规划出备选行程，也可以包括针对风险因素对用户进行提醒。
[0118] 在行程生成的过程中充分考虑了潜在的风险因素，有助于提高行程的可靠性和用户的安全感。
[0119] 目前的行程规划方案是获取旅游的时间信息、地点信息和路径信息并据此构建多个旅游行程方案，信息的获取完整性、准确性常常难以保证，信息输入不准和不全会导致行程规划方案不完善，甚至无法使用。
[0120] 在一些实施例中，利用多源数据融合技术，整合不同来源的信息(如社交媒体、天气预报、用户反馈等)，以提高信息的完整性和准确性。建立与各类服务提供商的合作关系，共享实时数据，确保获取到最新的交通、住宿和活动信息。采用机器学习和模式识别技术，从历史数据中挖掘有用信息，预测未来趋势，从而提供更准确的行程建议。
[0121] 目前的行程规划方案无法根据出游人员的个性化需求进行响应，难以做到个性化方案定制。
[0122] 在一些实施例中，通过分析用户的旅行历史、偏好和行为模式，提供更加个性化的行程建议。利用推荐系统为用户提供量身定制的旅游产品和服务，包括目的地选择、活动安排和餐饮推荐等。强化个性化服务。
[0123] 步骤103，基于目标旅游资源，确定目标旅游路径。
[0124] 在一些实施例中，步骤103可以包括：在未对目标旅游资源进行调整的情况下，直接基于目标旅游资源，确定目标旅游路径；步骤103也可以包括：直接对目标旅游资源进行调整，基于调整后的目标旅游资源，确定目标旅游路径。
[0125] 将整个旅游行程的生成过程划分为多个步骤，如果只是目标旅游资源需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，可以直接对目标旅游资源进行调整后，基于调整后的目标旅游资源确定目标旅游路径，可见，上述方案在对旅游行程的调整过程中，可以只对部分步骤进行重新处理，不需要对整个旅游行程的生成过程都重新进行处理，能够提升旅游行程规划的灵活性。
[0126] 在一些实施例中，如图5所示，步骤103包括：
[0127] 步骤501，基于目标旅游资源的地理位置，确定经过各个目标旅游资源的多个旅游路径。
[0128] 示例性实施例中，可以是基于目标旅游资源的地理位置，构建行程规划的状态空间图，状态空间图中展示了各个旅游路径中各个目标旅游资源之间的连接关系。
[0129] 步骤502，从多个旅游路径中确定目标旅游路径。
[0130] 基于目标旅游资源的地理位置，确定经过各个目标旅游资源的多个旅游路径，从多个旅游路径中确定目标旅游路径，在确定目标旅游路径的过程中，充分考虑了各个目标旅游资源的地理位置，能够使确定的目标旅游路径更满足用户的期望，从而提高用户的满意度。
[0131] 在一些实施例中，从多个旅游路径中确定目标旅游路径的实现方式有多种，包括但不限于以下所列举的几种方式：
[0132] 方式一
[0133] 最短路径策略。寻找从起点到终点的最短路径，通常基于距离或时间来计算。这可以通过Dijkstra(迪杰斯特拉算法)等算法实现。
[0134] 将多个旅游路径中最短的旅游路径确定为目标旅游路径。
[0135] 方式二
[0136] 最快路径策略。寻找最快的路径，即在给定时间内覆盖最远的距离。这通常涉及到考虑交通状况、道路容量等因素。
[0137] 将多个旅游路径中最快的旅游路径确定为目标旅游路径。
[0138] 方式三
[0139] 成本最低路径策略。寻找总成本最低的路径，包括旅行时间、燃料消耗、通行费等。这可以通过最小化加权总成本来实现。
[0140] 将多个旅游路径中成本最低的旅游路径确定为目标旅游路径。
[0141] 方式四
[0142] 多目标路径策略。同时考虑多个目标，如时间、成本、环境影响等。这需要对不同目标进行权衡和折中，以找到最佳平衡点。
[0143] 基于多个目标，从多个旅游路径中确定目标旅游路径，其中，目标包括时间、成本、环境影响中的至少一个。
[0144] 方式五
[0145] 个性化定制路径策略。根据用户的旅游意图中提取出的用户的特定需求和兴趣，提供定制化的路径。以满足用户的个性化需求。
[0146] 基于用户的旅游意图，从多个旅游路径中确定目标旅游路径。例如，可以从用户的旅游意图中获得用户的各个旅游偏好的顺序；基于用户的各个旅游偏好的顺序，对多个旅游路径进行排序，进而从多个旅游路径中确定目标旅游路径。
[0147] 在另一些实施例中，步骤103包括：基于目标旅游资源和用户的旅游偏好，确定各个目标旅游资源的旅游先后顺序，根据各个目标旅游资源的旅游先后顺序，确定目标旅游路径。
[0148] 在确定目标旅游路径的过程中，充分考虑了用户的旅游偏好，满足了用户的个性化需求。
[0149] 步骤104，基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程。
[0150] 在一些实施例中，步骤104可以包括：在未对目标旅游路径进行调整的情况下，直接基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程；步骤104也可以包括：直接对目标旅游路径进行调整，基于调整后的目标旅游路径和目标旅游资源生成目标旅游行程。
[0151] 将整个旅游行程的生成过程划分为多个步骤，如果只是目标旅游路径需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，也无需重新确定目标旅游资源，可以直接对目标旅游路径进行调整，然后基于调整后的目标旅游路径和目标旅游资源生成目标旅游行程，可见，上述方案在对旅游行程的调整过程中，可以只对部分步骤进行重新处理，不需要对整个旅游行程的生成过程都重新进行处理，能够提升旅游行程规划的灵活性。
[0152] 在一些实施例中，如图6所示，步骤104之后，旅游行程生成方法还包括：
[0153] 步骤601，识别出用户反馈的行程修改信息。
[0154] 示例性实施例中，用户反馈的行程修改信息可以包括旅游意图修改信息、旅游资源修改信息、旅游路径修改信息中的至少一种。
[0155] 在一些实施例中，如图7所示，步骤601包括：
[0156] 步骤701，在用户交互界面上显示目标旅游行程。
[0157] 示例性实施例中，可以在用户交互界面上设计可扩展的行程模板，在目标旅游行程生成之后，将目标旅游行程以行程模板的格式展示出来，允许用户根据自己的需求添加或删除特定的活动或地点，实现一定程度的定制化。
[0158] 步骤702，获取用户在用户交互界面上对目标旅游行程的修改操作。
[0159] 示例性实施例中，用户在用户交互界面上对目标旅游行程的修改操作可以用户对目标旅游行程中部分选项的删除操作或新增操作。
[0160] 步骤703，基于修改操作，识别出行程修改信息。
[0161] 在用户交互界面上显示目标旅游行程，获取用户在用户交互界面上对目标旅游行程的修改操作，基于修改操作，识别出行程修改信息，引入用户交互界面，让用户能够直接在行程规划过程中进行修改，增加操作的直观性和便捷性。提高方案的灵活性。
[0162] 在另一些实施例中，步骤601包括：获取用户输入的反馈意见，从反馈意见中提取出行程修改信息。可以直接获取用户以文字或者语音等方式输入的反馈意见，进而从反馈意见中提取出行程修改信息。
[0163] 在另一些实施例中，步骤601包括：通过用户和大模型的多轮交互，在多轮问答中帮助用户明确行程修改信息。兼顾用户体验，在多轮问答中帮助用户明确目标、调整权重，输出修改后的个性化的行程。
[0164] 步骤602，基于行程修改信息，对目标旅游行程进行调整，得到调整后的旅游行程。
[0165] 识别出用户反馈的行程修改信息，基于行程修改信息，对目标旅游行程进行调整，得到调整后的旅游行程，开发基于动态规划的算法，允许在行程规划过程中对某些元素进行调整，而不需要重新生成整个方案。
[0166] 在一些实施例中，在行程修改信息包括旅游意图修改信息的情况下，步骤602包括：基于旅游意图修改信息，对用户的旅游意图进行调整，获得调整后的用户的旅游意图；基于调整后的用户的旅游意图，确定调整后的目标旅游资源；基于调整后的目标旅游资源，确定调整后的目标旅游路径；基于调整后的目标旅游资源和调整后的目标旅游路径，生成调整后的旅游行程。
[0167] 在旅游行程的生成过程中，可以对用户的旅游意图进行调整。
[0168] 在一些实施例中，在行程修改信息包括旅游资源修改信息的情况下，步骤602包括：基于旅游资源修改信息，对目标旅游资源进行调整，获得调整后的目标旅游资源；基于调整后的目标旅游资源，确定调整后的目标旅游路径；基于调整后的目标旅游资源和调整后的目标旅游路径，生成调整后的旅游行程。
[0169] 将整个旅游行程的生成过程划分为多个步骤，如果只是目标旅游资源需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，可以直接对目标旅游资源进行调整后，基于调整后的目标旅游资源确定目标旅游路径，可见，上述方案在对旅游行程的调整过程中，可以只对部分步骤进行重新处理，不需要对整个旅游行程的生成过程都重新进行处理，能够提升旅游行程规划的灵活性。
[0170] 在一些实施例中，在行程修改信息包括旅游路径修改信息的情况下，步骤602包括：基于旅游路径修改信息，对目标旅游路径进行调整，获得调整后的目标旅游路径；基于目标旅游资源和调整后的目标旅游路径，生成调整后的旅游行程。
[0171] 将整个旅游行程的生成过程划分为多个步骤，如果只是目标旅游路径需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，也无需重新确定目标旅游资源，可以直接对目标旅游路径进行调整，然后基于调整后的目标旅游路径和目标旅游资源生成目标旅游行程，可见，上述方案在对旅游行程的调整过程中，可以只对部分步骤进行重新处理，不需要对整个旅游行程的生成过程都重新进行处理，能够提升旅游行程规划的灵活性。
[0172] 在一些实施例中，旅游行程生成方法还包括：在用户交互界面上，显示调整后的旅游行程对应的选择原因。
[0173] 例如，可以使用attention技术(注意力机制)展示模型的决策重点和选择依据，提高用户的可信度和满意度。实现解释性规划。
[0174] 当然也可以在用户交互界面上，显示目标旅游行程对应的选择原因，提高用户的可信度和满意度。
[0175] 综上，本申请中，获取用户的旅游意图，基于用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源，基于目标旅游资源，确定目标旅游路径，基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程。将整个旅游行程的生成过程划分为多个步骤，如果只是目标旅游资源需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，可以直接对目标旅游资源进行调整后，基于调整后的目标旅游资源确定目标旅游路径；如果只是目标旅游路径需要进行调整，无需重新获取用户的旅游意图，也无需重新确定目标旅游资源，可以直接对目标旅游路径进行调整，然后基于调整后的目标旅游路径和目标旅游资源生成目标旅游行程，可见，上述方案在对旅游行程的调整过程中，可以只对部分步骤进行重新处理，不需要对整个旅游行程的生成过程都重新进行处理，能够提升旅游行程规划的灵活性。
[0176] 示例性装置
[0177] 相应的，本申请实施例还提供了一种旅游行程生成装置，如图8所示，旅游行程生成装置包括：
[0178] 获取单元801，用于获取用户的旅游意图；
[0179] 资源确定单元802，用于基于用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源；
[0180] 路径确定单元803，用于基于目标旅游资源，确定目标旅游路径；
[0181] 生成单元804，用于基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程。
[0182] 可选地，资源确定单元802包括：
[0183] 第一处理子单元，用于基于用户的旅游意图，确定用户的旅游偏好和旅游约束条件；
[0184] 第二处理子单元，用于基于所述旅游偏好和所述旅游约束条件，从各个旅游资源中确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0185] 可选地，第二处理子单元，具体用于：
[0186] 基于历史旅游数据，预测用户的计划旅游时段中各个子时段对应的各个旅游资源的需求量，并基于所述需求量，确定各个子时段对应的可用旅游资源；
[0187] 基于所述旅游偏好和各个子时段对应的可用旅游资源，确定各个旅游行程对应的旅游资源组合的优先级；
[0188] 基于所述优先级和所述旅游约束条件，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0189] 可选地，路径确定单元803，具体用于：
[0190] 基于目标旅游资源的地理位置，确定经过各个目标旅游资源的多个旅游路径；
[0191] 从多个所述旅游路径中确定目标旅游路径。
[0192] 可选地，旅游行程生成装置还包括：
[0193] 识别单元，用于识别出用户反馈的行程修改信息；
[0194] 调整单元，用于基于所述行程修改信息，对所述目标旅游行程进行调整，得到调整后的旅游行程。
[0195] 可选地，识别单元具体用于：
[0196] 在用户交互界面上显示所述目标旅游行程；
[0197] 获取用户在所述用户交互界面上对所述目标旅游行程的修改操作；
[0198] 基于所述修改操作，识别出行程修改信息。
[0199] 可选地，旅游行程生成装置还包括：
[0200] 显示单元，用于在用户交互界面上，显示所述调整后的旅游行程对应的选择原因。
[0201] 可选地，获取单元801，具体用于：
[0202] 获取用户和大模型交互的多轮旅游查询对话；
[0203] 从多轮所述旅游查询对话中识别出用户的旅游意图。
[0204] 本实施例提供的旅游行程生成装置，与本申请上述实施例所提供的旅游行程生成方法属于同一申请构思，可执行本申请上述任意实施例所提供的旅游行程生成方法，具备执行旅游行程生成方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请上述实施例提供的旅游行程生成方法的具体处理内容，此处不再加以赘述。
[0205] 以上的获取单元801、资源确定单元802、路径确定单元803和生成单元804所实现的功能可以分别由相同或不同的处理器实现，本申请实施例不作限定。
[0206] 应理解以上装置中的单元可以以处理器调用软件的形式实现。例如该装置包括处理器，处理器与存储器连接，存储器中存储有指令，处理器调用存储器中存储的指令，以实现以上任一种方法或实现该装置各单元的功能，其中处理器可以为通用处理器，例如CPU或微处理器等，存储器可以为装置内的存储器或装置外的存储器。或者，装置中的单元可以以硬件电路的形式实现，可以通过对硬件电路的设计，实现部分或全部单元的功能，该硬件电路可以理解为一个或多个处理器；例如，在一种实现中，该硬件电路为ASIC，通过对电路内元件逻辑关系的设计，实现以上部分或全部单元的功能；再如，在另一种实现中，该硬件电路可以通过PLD实现，以FPGA为例，其可以包括大量逻辑门电路，通过配置文件来配置逻辑门电路之间的连接关系，从而实现以上部分或全部单元的功能。以上装置的所有单元可以全部通过处理器调用软件的形式实现，或全部通过硬件电路的形式实现，或部分通过处理器调用软件的形式实现，剩余部分通过硬件电路的形式实现。
[0207] 在本申请实施例中，处理器是一种具有信号的处理能力的电路，在一种实现中，处理器可以是具有指令读取与运行能力的电路，例如CPU、微处理器、GPU、或DSP等；在另一种实现中，处理器可以通过硬件电路的逻辑关系实现一定功能，该硬件电路的逻辑关系是固定的或可以重构的，例如处理器为ASIC或PLD实现的硬件电路，例如FPGA等。在可重构的硬件电路中，处理器加载配置文档，实现硬件电路配置的过程，可以理解为处理器加载指令，以实现以上部分或全部单元的功能的过程。此外，还可以是针对人工智能设计的硬件电路，其可以理解为一种ASIC，例如NPU、TPU、DPU等。
[0208] 可见，以上装置中的各单元可以是被配置成实施以上方法的一个或多个处理器(或处理电路)，例如：CPU、GPU、NPU、TPU、DPU、微处理器、DSP、ASIC、FPGA，或这些处理器形式中至少两种的组合。
[0209] 此外，以上装置中的各单元可以全部或部分可以集成在一起，或者可以独立实现。在一种实现中，这些单元集成在一起，以SOC的形式实现。该SOC中可以包括至少一个处理器，用于实现以上任一种方法或实现该装置各单元的功能，该至少一个处理器的种类可以不同，例如包括CPU和FPGA，CPU和人工智能处理器，CPU和GPU等。
[0210] 示例性电子设备
[0211] 本申请一实施例提出一种电子设备，参见图9所示，该设备包括：
[0212] 存储器200和处理器210；
[0213] 其中，所述存储器200与所述处理器210连接，用于存储程序；
[0214] 所述处理器210，用于通过运行所述存储器200中存储的程序，实现上述任一实施例公开的旅游行程生成方法。
[0215] 具体的，上述电子设备还可以包括：总线、通信接口220、输入设备230和输出设备240。
[0216] 处理器210、存储器200、通信接口220、输入设备230和输出设备240通过总线相互连接。其中：
[0217] 总线可包括一通路，在计算机系统各个部件之间传送信息。
[0218] 处理器210可以是通用处理器，例如通用中央处理器(CPU)、微处理器等，也可以是特定应用集成电路(application‑specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0219] 处理器210可包括主处理器，还可包括基带芯片、调制解调器等。
[0220] 存储器200中保存有执行本发明技术方案的程序，还可以保存有操作系统和其他关键业务。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。更具体的，存储器200可以包括只读存储器(read‑only memory，ROM)、可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，RAM)、可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备、磁盘存储器、flash等等。
[0221] 输入设备230可包括接收用户输入的数据和信息的装置，例如键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、语音输入装置、触摸屏、计步器或重力感应器等。
[0222] 输出设备240可包括允许输出信息给用户的装置，例如显示屏、打印机、扬声器等。
[0223] 通信接口220可包括使用任何收发器一类的装置，以便与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(WLAN)等。
[0224] 处理器210执行存储器200中所存放的程序，以及调用其他设备，可用于实现本申请上述实施例所提供的任意一种旅游行程生成方法的各个步骤。
[0225] 示例性计算机程序产品和存储介质
[0226] 除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述任意实施例中描述的根据本申请各种实施例的旅游行程生成方法中的步骤。
[0227] 所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0228] 此外，本申请的实施例还可以是存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行本说明书上述任意实施例中描述的根据本申请各种实施例的旅游行程生成方法中的步骤，具体可以实现以下步骤：
[0229] 步骤101，获取用户的旅游意图。
[0230] 步骤102，基于用户的旅游意图，确定旅游行程中需要用到的目标旅游资源。
[0231] 步骤103，基于目标旅游资源，确定目标旅游路径。
[0232] 步骤104，基于目标旅游资源和目标旅游路径，生成目标旅游行程。
[0233] 对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
[0234] 需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0235] 本申请各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。
[0236] 本申请各实施例中装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
[0237] 本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0238] 作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。
[0239] 另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。
[0240] 专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
[0241] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD‑ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0242] 最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0243] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
