旅游偏好

摘要： 大力发展文化旅游是我国推动经济高质量发展、满足人民对美好生活需求和提升国家软实力的重要抓手。文章基于Logistic回归模型研究方法,采用意愿式数据分析消费者文化旅游偏好,发现消费者对文化旅游信息的获取较为重视;相比景区推介,来自消费者自身的文化旅游产品评价更能引起共鸣;文化旅游产品偏好呈现出多样化特点;消费者对新型文旅产品普遍较为渴求;大力推进文旅业数字化发展势在必行;消费者对于旅游地的文化底蕴普遍较为看重等。结合影响文化旅游偏好的主要因素,从优化文旅产品体系、完善文旅服务体系、强化文旅营销传播、深化城市文化底蕴等方面提出区域文化旅游优化导向,以期为我国文化与旅游高质量融合发展提供参考与借鉴。

摘要： 当下青年旅游者是旅游市场上最为活跃的群体。故本文以新疆维吾尔自治区在籍研究生为调查对象,采用问卷调查法和数据分析法,对新疆高校学生旅游偏好进行探究,并结合研究结论从社会化媒体角度提出妙用短视频与动图为旅游资源引流、多感官传播增强大学生亲身体验热情、精准对接大学生休闲与学习的旅游动机、及时更新公共交通信息带动旅游资源广域传播、制作专业文旅专栏平台促进地区旅游资源网络渠道传播等提升策略。

摘要： 我国旅游产业面临着消费旺盛、 需求多元化以及供给不平衡不充分等矛盾,近年来,旅游核心竞争力已由景点竞争逐渐转向全域性综合竞争,转型升级成为旅游业的热点问题,全域旅游的概念已为人们所接受.顺应全域旅游发展的新趋势,文章对黑龙江省五常市的旅游产业发展现状进行分析,总结了五常市旅游公共服务在发展全域旅游中存在的问题,进而对五常市的旅游服务发展路径提出针对性建议:实现全覆盖、便捷化、高质量的旅游公共服务,以满足游客多样化的旅游需求.

摘要： 旅游偏好研究对于理解旅游者行为、合理开展旅游地规划和设计符合市场需求的旅游产品等具有重要意义.对国外主流旅游偏好研究进行系统梳理,分析各种偏好测度方法的优劣,可以发现:选择实验(CE)可以利用支付意愿(WTP)来定量反映旅游者对不同属性的偏好程度,但实验设计和数据获取有一定难度;基于用户生成内容(UGC)的内容分析法在获取数据的便捷性方面有一定优势;利用脑电图可以弥补传统方法的缺陷,测量更加客观.在评述以上方法的基础上,对未来旅游偏好测度研究进行了展望.

摘要： 采用网络调查问卷的方式,以中国公民在泰国旅游偏好作为调查的主要内容,对赴泰旅游者的人口特征、信息渠道偏好、旅游动机偏好、旅游资源偏好、旅游目的地偏好、旅游商品偏好等方面进行分析和研究.总的来说,赴泰国旅游者旅游体验满意度高,重游意象也高.因此,应大力培养具备跨文化交际能力的旅游人才,深耕文化细分旅游市场联合营销.

摘要： 民宿业态异军突起,成为生态旅游城市的吸睛点.笔者从旅游偏好角度出发,选取广东河源为研究对象,对生态旅游城市民宿发展展开研究.本文以问卷调查法为主,以访谈法为辅,深入调研旅游者对河源民宿的偏好.结果 显示:河源民宿在项目体验、主题特色等方面仍有较大的改善空间;河源民宿集群尚不成熟,在民宿宣传、经营管理、规划、周边环境、设施配套等方面有待提升.

摘要： 针对目前城际客运出行分布预测过程中对城际旅游关联性考虑不足的问题,借助手机信令数据,对长三角26个城市5A和4A级景点的城际游客客源地分布进行分析发现,在同一个城市中,无论是从单个头部景点层面还是全部5A和4A级景点总体层面上来看,城际游客客源地分布规律均较为相近,且在非节日的不同日期,这种分布也非常稳定.基于这种特性,借助亲景度指标提出一个可以表征两个城市间旅游关联性的旅游偏好变量,并将其引入基本重力模型中构建城际客运出行分布预测模型.基于长三角26个城市出行分布现状数据对模型系数进行标定后的结果表明,模型拟合程度显著提高,标准误差大幅下降,75％的OD对预测结果得到改善.因此,可以认为引入旅游偏好变量有利于提高城际客运出行分布预测模型的精度.

摘要： 伴随着"一带一路"国家战略的不断推进,以及现代社会信息的高速传播,新疆,这个对内地人而言遥远而神秘的地方,正以其独特的区位优势、自然资源和旅游资源日益吸引着全国乃至全世界的目光。新疆首府乌鲁木齐,地处亚欧大陆地理中心,是新疆南北疆的中间交汇点,同时也是进出新疆的交通要道,很多游客去新疆旅游,往往第一站就是乌鲁木齐。因此,通过研究赴新疆乌鲁木齐旅游者发表的网络游记,推断该社会群体的旅游偏好,总结出一般的普适性的规律,或许能为地方政府做好当地的旅游工作、促进当地经济社会的发展提供一些有价值的参考意见。

摘要： 独立学院学生一般家境殷实,爱好广泛,是旅游市场中必须重视的群体.本文通过问卷调研,以南京传媒学院为调研样本,分析独立院校大学生的旅游偏好,并针对其特点向文创产品类企业提出文创旅游产品开发建议.

摘要： 青年旅游者,尤其是大学生,无论是国内还是国外,都是旅游市场上最为活跃的主力军。本文以新疆维吾尔自治区在籍研究生为调查对象,根据旅游偏好的相关理论,构建出旅游动机、旅游态度和旅游偏好的关系结构方程模型,采用问卷调查法,运用AMOS软件进行结构方程模型分析。研究结果显示:旅游动机对旅游态度有正向影响,旅游态度对旅游偏好有正向影响,验证了旅游动机会通过旅游态度来影响旅游偏好,旅游态度起中介作用。

摘要： 掌握潜在旅游消费者的偏好因素,是旅游企业设计旅游商品,进行市场营销的基础.农村居民旅游市场是中国潜力最大的旅游消费市场,城市近郊农村居民又是目前农村居民旅游市场中最具开发潜力的细分市场.以青岛崂山区居民为研究对象,采用问卷调查的方式,从旅游资源偏好、出游时间偏好、出游距离偏好等十方面对其旅游偏好进行描述性分析,并利用卡方检验方法对不同人口统计学特征下居民旅游偏好差异性进行简单分析,期待能为旅游企业开拓城市近郊农村居民旅游市场提供理论依据.

摘要： 本发明提出一种考虑用户的长期偏好与短期偏好的景点推荐方法和系统，利用注意力机制关注整个序列行为中的重要信息，得到长期偏好；BiLSTM学习短期序列中的顺序信息，得到短期偏好；同时考虑长短期偏好为游客动态推荐下一个景点，提高推荐结果的准确度。其避免了数据稀疏和独立假设问题，同时进一步解决目前景点推荐方法中推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。该方法考虑了景点之间的关联性，且同时考虑游客长短期偏好，可有效为游客偏好建模，使得推荐性能得以提升。

摘要： 本发明提出了一种用于兴趣点推荐的获取时间偏好融合序列偏好的方法。本发明首先通过数据预处理，得到兴趣点的特征时间戳，初始化兴趣点的嵌入向量、时间戳差值的嵌入向量，得到用户的正、负样本兴趣点嵌入向量序列和其对应的签到时间戳差值嵌入向量序列，然后将正、负样本兴趣点嵌入向量和其对应的签到时间戳差值嵌入向量融入GRU模型，进而构建用户的嵌入向量，计算用户对正、负样本兴趣点的序列偏好和时间偏好，将序列偏好和时间偏好进行融合，得到用户对正样本兴趣点和负样本兴趣点的融合偏好值。更进一步，利用正、负样本兴趣点的融合偏好值构造损失函数，优化相关模型参数。最后将优化后的模型用于推荐任务。

摘要： 本发明公开了一种融合用户隐式物品偏好与显式特征偏好的可解释推荐方法，该方法通过提取评论中的特征词挖掘捕捉了时序信息的用户的特征偏好和物品的特征信息，通过用户的历史行为挖掘用户和物品的隐式表达，可以极大地提高评分预测的准确性和可解释性，本发明使用多层感知机从用户的偏好记录中获得用户和物品的隐式表达；然后，通过提取用户评论中的特征词，利用GRU捕获评论中的时序信息，并通过引入注意力机制和特征吸引力机制得到用户和物品的显式表达；最后，结合隐式表达和显示表达得到用户和物品的最终表达。本发明的优点是推荐结果合理性高、在保证推荐精度的同时还可以提供推荐解释。

摘要： 本发明提供了一种考虑用户需求和偏好的旅游出行一体化规划方法及系统，包括步骤：获取用户旅行需求，构建旅游出行动静态数据库；根据用户旅行信息和旅游出行行为模型提取用户旅行偏好；结合用户旅行需求、所述旅游出行动静态数据库和所述用户旅行偏好对旅游兴趣点顺序和兴趣点间的交通方式进行安排，生成旅游出行一体化规划方案。规划方案应用于旅游出行预约中，为用户提供一体化出行服务。本发明针对日益增长的旅行个性化需求，一方面考虑用户出行即服务的便捷性，另一方面考虑了景点和路网的承载力，引导游客，缓解旅游拥堵问题并促进旅游和交通行业融合发展。

摘要： 本发明公开了一种基于时空感知GRU并结合用户关系偏好的旅游景点推荐方法，主要由三个部分组成：用户关系挖掘、用户偏好建模以及模型的训练。本发明解决了现有方法只考虑用户朋友关系而缺乏用户偏好相似的问题，有效提高了推荐模型的准确率。本发明把得到预训练的用户关系向量、用户长期偏好向量、当前偏好向量和周期偏好向量进行拼接当做用户最终的总偏好向量，最终旅游景点推荐的概率是由最终总偏好向量与旅游景点集合向量的内积形式表示。本发明在两个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型。

摘要： 本发明涉及一种基于用户偏好的旅游方案生成方法，所述方法包括云端服务平台通过第一用户的若干计算设备中的至少一个接收第一用户输入的至少一个旅游需求，所述方法还包括云端服务平台执行以下步骤：响应于至少一个旅游需求，推送能够被所述若干计算设备中的至少一个获取和记录的与至少一个旅游需求相关的至少一个第一文本信息；响应于所述第一用户关于所述第一文本信息的特定操作而获取第一用户偏好信息集，并针对第一文本信息生成与第一用户偏好信息集至少部分匹配的若干第一旅游方案；优化后的所述第一用户偏好信息集按照能够供第二用户至少根据用户偏好匹配检索的方式存储于所述云端服务平台。

摘要： 本发明属于电网服务技术领域，具体涉及基于渠道偏好和业务偏好的电力客户服务偏好方法及系统。步骤1、统计电网客户对于不同电网服务渠道的累计接触频次X1和对于不同电网业务的累计办理频次X2；步骤2、分别对电网客户对于不同电网服务渠道的累计接触频次X1和对于不同电网业务的累计办理频次X2进行加权；步骤3、对加权后的得到的不同电网服务渠道加权频次、不同业务加权频次分别进行标准化处理，根据活跃度公式计算客户的渠道活跃度和基于业务考虑的渠道活跃度矩阵；步骤4、根据电网客户渠道活跃度的值，确定电网用户的偏好服务渠道。本申请能够根据客户活跃度，满足客服坐席快速、准确、全面了解客户偏好，时响应客户诉求。

摘要： 本发明提供了偏好提取装置、偏好提取方法和偏好提取程序。一种偏好提取装置包括：文本信息获得部分，其在具有与每个场景相对应的文本信息的视频内容被播放时，获得与当前播放的场景相对应的文本信息；关键字提取部分，其基于所述文本信息提取用于衡量用户偏好的关键字；呈现部分，其向用户呈现所述关键字已被提取的事实；偏好值定义部分，其根据用户对所述呈现的反应定义关于所述提取的关键字的用户偏好值；存储部分，其在所述关键字和所述偏好值之间建立对应关系，并在预定的存储装置中将其存储为用户偏好信息。

摘要： 本发明公开了一种集成用户的长期偏好与短期偏好的下一项推荐方法，包括下列步骤：为包含各个用户的若干个历史会话和一个当前会话的会话数据集中的各个项目生成项目的初始嵌入，并将该会话数据集划分成训练集、测试集和验证集；利用所述训练集构建一个集成用户的长期偏好与短期偏好的下一项推荐方法ILSTP的初始模型；利用所述训练集和验证集对所述ILSTP的初始模型进行参数调节后得到ILSTP的优化模型，并使用所述测试集评估该优化模型的推荐准确度；利用所得的ILSTP的优化模型为会话数据集中或实际会话数据中的用户提供下一项推荐。本发明提供的下一项推荐方法具有推荐准确度高的特点，在电影、音乐、在线新闻、电子商务等众多领域具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于学习者偏好与群体偏好的学习资源推荐方法及系统，方法包括:收集学习者信息、学习资源特征信息、教师信息，指学习者描述信息、学习者与学习资源的交互信息，学习资源特征信息包括学习资源描述信息、学习资源特征信息；根据学习者信息，寻找与学习者最高相似度的教师，通过卷积神经网络，根据教师特征得到目标学习资源的匹配分数；建立学习者短期偏好模型和长期偏好模型，融合两个模型得到学习者个人偏好模型；建立学习者群体偏好模型，融合学习者个人与群体模型得到学习者偏好模型；根据学习资源特征信息，使用学习资源的多种信息特征建立学习资源特征信息模型和领域知识模型，从而提高学习资源推荐的准确性。